《表1 模拟油、气、水产量模型的输入项和输出项》

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《基于人工神经网络的注水开发油藏产量预测》

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为了获得更多有关注水井与采油井间关系的信息，本文开发了一种基于流体物理学的特征提取技术。换言之，使用了更多特征来改善模型预测效果。将这些特征与多孔介质中流体流动的物理原理结合起来，并对各项进行简单试错，直到在验证数据和模拟数据之间得到理想的拟合优度为止。表1给出了本文模型的输入项和输出项。表2给出了基于物理原理及现有输入项的随机组合提取的7个特征（编号1—7）。根据模型的验证结果对这些特征进行测试后，只将特征1、特征2和特征5用于油、气、水产量模拟。表2还给出了表征延时产量的特征（编号8—13）。