刘鹏飞，文开丰，高君微，王　超，杨国平

（中国石油长庆油田分公司第二采气厂，陕西西安　710200）

BP神经网络技术在神木气田水平井产能预测中的应用

刘鹏飞，文开丰，高君微，王超，杨国平

（中国石油长庆油田分公司第二采气厂，陕西西安710200）

传统水平井产能预测计算由解析解法与半解析解法确定，有极大的局限性，所以在应用中常常预测不够准确。本文选择BP神经网络算法，通过输入信息神经网络权值和阀值作用，计算各层误差，依次对权值和阀值进行修改，达到高精度、快速逼近样本的目的。最后用训练好的网络来进行神木水平井产能预测。仿真结果表明，神经网络算法应用效果显著，预测值与实际值相对误差在±10%之内，能够满足工程精度要求。

水平井；神经网络；产能预测

神木气田现已建成16.7×109m3/a，水平井开采技术已成为神木气田高效、经济开发的重要技术。水平井产能是气田开发决策的一个重要参数，因此能否准确的获得水平井产能成为气田开发的一个重要问题。神木气田具有非均质性强，砂体发育不连续，储层深处的含气特性与近井地带差异大等特点，地质条件复杂。水平井无阻流量与储层物性参数之间呈复杂非线性关系，传统计算无阻流量的解析解法与半解析解法大多做了相关理想假设，计算精度不高。人工神经网络方法是解决复杂非线性问题的有效方法，在解决非线性问题时，表现出极大的灵活性和自适应性，能达到各主要因素对无阻流量预测的高精度拟合。……