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公开(公告)号：CN114810008A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210390271.7
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于油气田开发技术领域，具体涉及一种油田分层注水量预测方法。通过建立卷积神经网络预测模型，依据注水井数据以及影响配注量的主要因素，将处理后的样本数据输入到预测模型中，从而预测油田分层注水量，包括以下步骤：搜集注水井和采油井测井的历史数据，油藏储层参数和流体物性数据，对获取的数据进行分析和处理，并对这些数据进行归一化处理，将其分为训练组和测试组，建立卷积神经网络配注量预测模型，将训练组数据放入到模型中进行迭代训练，其中主要影响因素作为输入，注水量作为输出，使用训练过的模型预测油田分层注水量，并计算该方法的精确度。本发明可快速确定合理层段的注水量方案，预测油田分层注水量，提高油田的采收率。
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