储层损害预测算法的研究与设计

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摘 要：通过调研分析现有储层损害数据，结合计算机技术，研究一套能准确预测储层敏感性变化的软件，能提高油气开采率。研究重点是设计油气层损害诊断的诊断方法及对应的数学模型，并结合软件工程的思想，设计并实现一套计算机软件。以用于快速、准确的计算储层变化趋势，为预防储层损害提供有力的科学依据。

关键词：神经网络算法；混合编程；储层损害

1 引言

随着科技的进步，信息产业发展迅速，计算机行业发生日新月异的变化，计算机软件伴随生产实践的需要都在逐渐成长。利用计算机技术实现一种能预测储层发生损害变化的软件，使得人们能对储层变化有着及时的防备，提高油气采收率，对增能促产有着极为重要的作用。本研究利用神经网络算法模型设计一套具有预测功能的软件，以预防储层的损害。神经网络由输入层、隐藏层、输出层等三层构成，如图1所示。

神经网络模型能根据现有数据进行统计分析，预测将来要发生的结果。因此研究神经网络算法模型，设计一套具备预测功能的软件是可行的。

2 储层损害预测算法设计

2.1 神经网络预测算法的推导设计过程

设定ωij为输入层第i个神经元和中间隐藏层第j个神经元之间的连接权值，υkj为隐藏层第j个神经元和输出层第k个神经元之间的连接权值。设计输入层的单元i输出值Oi等于其输入值xi；隐藏层：对于第j个隐单元，其输入值netj为其前一层各单元Oi的加权系数为netj=ωjiOi+θi，其对应的输出值为aj=f（netj），f为Sigmoid函数，即f（netj）=。输出层：因为输出层单元的作用函数为线性，所以输出值为输入值的加权和，对于第k个输出单元，输出值yk为：yk=υkjaj。

2.2具体算法模型的建立

3 算法的设计与实现

根据前面的设计算法，结合计算机技术，设计其实现流程如图2所示。

4 结束语

利用前面设计的模型，对某油田14口井的水敏数据进行预测分析，得到如图3所示结果数据。

通过图3可知，该预测系统预测的结果与实测结果进行比对，其最大误差为0.175839%，精度达到了99%以上。说明该神经网络预测模型具有一定的使用价值，能为储层损害预测起到防治作用。

参考文献

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作者简介：李建蓉（1965，4-） ，女，汉族，1986年本科毕业，工程硕士学位，副教授，研究方向：流体传动及控制。