神经网络和遗传算法联合进行稠油油藏优先开发排序决策
在这些油藏投入开发前，对它们的优先动用顺序进行排列，将对稠油油藏的动用提供指导性意见。评价一个油藏以往靠专家评分来决定，具有很大的主观臆断性。本文优选对稠油油藏开发效果影响较大的敏感性参数，建立BP神经网络系统以通过对已开发样本的训练来获取油藏参数的权重；同时为了避免BP算法陷入局部最优，本文利用一种改进的遗传算法对神经元的权值进行优化。应用该综合评价方法对稠油油藏的动用顺序进行排序，评价值大的油藏优先开发。该方法引入遗传算法和神经网络联合系统，避免了人为确定油藏参数权重带来的主观性，同时该方法既克服了BP算法容易陷入局部最优又克服了遗传算法在群体规模较大的情况下收敛较慢的缺点，增加了评价的科学性。
神经网络 遗传算法 稠油油藏 优先动用排序 权重
许泽勇 王盘虎 陈勇光 师俊峰
吐哈油田分公司工程技术中心采油工程室 吐哈油田吐鲁番采油厂油藏工程室 中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室
国内会议
第五次全国深层岩石力学学术会议暨全国石油工程理论与技术进展论坛会议
北京
中文
210-214
2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）