基于BP神经网络原理的人造岩心配比设计模型.pdf

在石油勘探与开发的实验研究中，人造岩心的制备是模拟地层条件、预测油藏性能及进行其他相关研究的重要手段。然而，天然岩心资源往往有限，这就对人造岩心的精确配比设计提出了更高的要求。为了解决这一挑战，【基于BP神经网络原理的人造岩心配比设计模型】应运而生，该模型通过分析影响人造岩心物理性质的关键因素，并利用神经网络的先进算法，实现了对岩心配比的精确控制。 本文首先介绍了影响人造岩心物理性质的主要因素，包括孔隙度、渗透率和粒度中值。这些物性参数对模拟地层条件和油藏性能至关重要。研究人员通过正交实验设计，识别并分析了砂型配比、胶结物加量、压制压力和加压时间等变量对物性参数的具体影响。正交实验设计是一种高效且经济的实验方法，能够通过较少的实验次数获得较多的信息。 为了更深入地理解这些因素的影响，文章引入了灰色关联法。这种方法能够识别出主要控制参数，验证了前期预考虑因素的合理性。实验结果显示，胶结剂加量和压制压力对孔隙度有显著影响，而特定粒径的石英砂加量对渗透率和粒度中值的影响则更加复杂。例如，0.224至0.45 mm粒径的石英砂对渗透率影响最大，而0.154至0.28 mm的石英砂对粒度中值影响最大。这些发现为后续的模型建立提供了重要的实验依据。 接下来，本文的核心内容是利用BP神经网络原理建立的人造岩心配比设计数学模型。BP神经网络（反向传播神经网络）是一种经典的深度学习算法，因其卓越的非线性映射能力和逼近任意复杂度的函数特性，被广泛应用于模式识别、信号处理、预测分析等领域。通过构建多层前馈神经网络，该模型能够学习输入层到输出层之间的复杂映射关系，从而进行有效的预测。 在模型训练过程中，研究人员将影响因素的数据作为输入，通过网络的反复学习和优化，输出了最优的岩心制备加量。实验验证了该模型的预测准确性，表明使用该模型计算的岩心制备加量的物性参数测试值与期望值的总体相对误差小于10%。这一结果证明了模型在实际应用中的有效性，并且为提高人造岩心的制备精确度提供了科学依据。 此外，这种方法的创新之处在于将实验数据和数学模型有机结合，为石油开发领域的研究提供了新的思路。通过减少误差，提高模拟准确性，该模型能够帮助研究者更精确地模拟特定的物性参数，这对于石油开发领域的室内实验研究具有重要的指导意义。尤其是在天然岩心资源紧张的情况下，利用人造岩心进行石油开发的实验研究，不仅能够有效降低成本，还能显著提高研究效率。 本文提出的人造岩心配比设计模型，为岩心制备技术的精确化和智能化提供了新的解决方案。通过多因素分析和数学建模，这一模型实现了对人造岩心物性参数的精确控制，有助于更好地进行石油开发的实验研究。这一技术的创新，不仅在理论上具有重要意义，在实际操作中也为石油开发行业的研究人员提供了实用的指导方案。随着神经网络技术的不断发展和优化，预计未来这一模型将在人造岩心的制备和应用方面发挥更加关键的作用。