Хадавимогаддам Ф., Мостаджеран М., Мищенко И.Т., Телков В.П. Оценка полимерного заводнения в коллекторе тяжелой нефти с использованием искусственной нейронной сети

Газовая промышленность. — №12. — №794. — 2019. — с. 34-38.При реализации одного из наиболее распространенных методов повышения нефтеизвлечения – заводнения – возникает ряд проблем, связанных с разной подвижностью закачиваемой воды и тяжелой углеводородной фазы. Метод полимерного заводнения позволяет приблизить свойства закачиваемой жидкости к свойствам нефти за счет использования раствора полимеров. В настоящей работе предложен эффективный инструмент прогнозирования коэффициента нефтеизвлечения при полимерном заводнении для месторождений с тяжелой нефтью – искусственные нейронные сети. Для обучения сети использовали функцию алгоритма обратного распространения, которую объединили с семью входными параметрами для прогнозирования одного выходного параметра через состоящий из 12 нейронов скрытый слой. Обученную модель проверили на соответствие с помощью независимых экспериментальных данных. В результате проведенных исследований показано, что предложенный метод позволяет достичь высокой точности прогнозирования параметров процесса заводнения при ограниченном наборе входных экспериментальных данных и небольших временных затратах.