本發明公開了一種基于小波神經網絡的頁巖油壓后返排率預測方法,包括以下步驟:將樣本分為訓練樣本和測試樣本;確定輸入參數、輸出參數,并對輸入參數進行歸一化處理;計算預測網絡輸出及預測網絡輸出、期望輸出之間的誤差;修正網絡權值和小波函數參數,繼續計算預測網絡輸出,直至誤差滿足要求;測試樣本檢驗網絡預測精度;用訓練好的小波神經網絡進行返排率的預測。本預測方法有更強的學習能力,收斂速度更快,精度更高;同時,本發明將地質參數、工程參數、返排制度考慮在內,更加符合頁巖油藏開發特點。
聲明:
“基于小波神經網絡的頁巖油壓后返排率預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)