BP神经网络在自喷井井底流压预测中的应用

利用神经网络具有的高度非线性映射能力,将其应用于井底流压的预测,以解决现有各种方法不能完全满足需要的矛盾。从网络的结构和算法、训练样本的选择和处理、网络的学习精度和泛化能力等三个方面对BP神经网络进行研究和改进,建立了井底流压的预测模型,并对某油田的实测井底流压数据进行了精度检验和精度分析。预测结果表明,相对误差最大为2.0821%,平均相对误差为1.5108%,绝对误差一般在0.5~1 MPa,高于其他各种计算方法的精度。