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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,
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114810008 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202210390271.7
(22)申请日 2022.04.14
(71)申请人 哈尔滨理工大学
地址 150080
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