BP神经网络预测特高含水期油气水管输压降
在油田开发中后期，油井产出液的含水率不断上升。油气水混输管路压降对集输系统运行管理有重要意义。本文针对特高含水期油气水三相流压降计算问题，运用BP神经网络的理论和方法，使用MATLAB工具箱，提出一种应用BP神经网络技术的预测方案。采用三层BP神经网络结构，以影响管道油气水管输压降的主要因素即管长、管径、产液量、含水率、产气量、温度为网络输入，油气水管输压降为网络输出，单隐含层激活函数采用logsig，输出层激活函数采用purelin，训练函数为trainbr。测试数据表明，这种应用BP神经网络技术的预测油气水管输压降的方法是可行的。
油田开采 油气水混输 管路压降 多相流计算 BP神经网络
刘晓燕 刘佳佳 刘立君 毛前军
大庆石油学院土木建筑工程学院,大庆163318
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2009-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）