【摘 要】
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目前,我国大部分油田进入高含水后期开采阶段,调整挖潜难度增大,亟需一种高效的油层水淹评价方法,解决水淹评价参数单一的难题.因此提出采用BP神经网络对饱和烃气相色谱图进
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目前,我国大部分油田进入高含水后期开采阶段,调整挖潜难度增大,亟需一种高效的油层水淹评价方法,解决水淹评价参数单一的难题.因此提出采用BP神经网络对饱和烃气相色谱图进行形态拟合的方法,提取形态特征参数,应用于水淹层评价方法中.研究伽玛分布函数提取单峰谱图形态特征参数的方法,研究BP神经网络拟合色谱图原始形态的方法,将反映谱图形态特征与反映含油性特征的参数结合,建立油层水淹评价图版,经过在油田实际生产应用,提高了该区水淹层精细评价水平,为剩余油分布提供理论基础.
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