基于BP神经网络的注采比预测

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采用编制的计算机程序计算了注采比与水油比法、多元回归法、物质平衡法、GM(1,1)模型和BP神经网络预测法的拟合注采比与实际注采比之间的误差大小,其平均相对误差分别为1.67%、1.08%、19.22%、1.38%和0.88%.对各种预测法产生误差的原因进行了理论分析,得出BP神经网络预测方法的精度最高,而且具有较好的自适应性,能够反映影响注采比的各种因素与注采比的内在关系.因此,BP神经网络方法可用于预测油田注采比.
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本文通过对荣华二采区10
期刊
以丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(AA)、2-甲基-2-丙烯酰胺基丙磺酸(AMPS)和长碳链酰胺型疏水单体(AP)为原料,采用自由基水溶液聚合合成了疏水缔合水溶性聚合物(HPAP).以HPAP作为包被