李 伟，唐 放，侯博恒，钱 银，崔传智，陆水青山，吴忠维

（1.中海石油（中国）有限公司深圳分公司，广东深圳518067；2.中国石油大学（华东）非常规油气开发教育部重点实验室，山东青岛266580）

我国南海东部海相砂岩油藏具有构造幅度低、储层物性好、天然水体能量充足等特点，大多数油田实现了高速开发，与陆上油田的开发方式存在差异[1]，以往针对陆上水驱砂岩油藏的采收率经验公式不再适用于海相砂岩油藏采收率的预测。此外，常见的采收率预测方法包括数值模拟[2]和室内实验[3-4]，这些方法往往需要耗费大量的时间和人力，无法快速对油藏采收率进行预测。

近年来，许多学者通过多元线性回归[5-6]、多元非线性回归[7]和支持向量机回归[8]方法，针对海上水驱砂岩油藏开展了采收率经验公式研究。通常这些方法都是基于少量样本建立的预测模型，经过校正后可用于快速预测油藏采收率，但是当样本数量增多时，往往会出现拟合效果降低的情况，导致预测精度下降。因此，为了准确描述复杂的油藏系统中采收率与其影响因素之间的关系，首先针对影响因素进行主成分分析[9-10]，避免影响因素之间的相关性，降低数据冗余性，然后运用神经网络回归[11-14]方法，建立适合南海东部海相砂岩油藏的采收率预测模型，以快速评价油藏开发潜力，指导油田生产。

1 神经网络回归原理

神经网络是一个由模仿人脑神经元的节点组成的网络[15]，输入数据经过输入层、隐藏层、输出层的仿神经元结构进行训练[16]。……