检测装置、油井含水率预测方法和相关设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及的是油井含水率预测的技术领域，具体是一种检测装置、油井含水率预测方法和相关设备，其中，所述油井含水率预测方法包括：采集油井中的油液，获取所述油井的实际含水率；根据所述实际含水率建立含水率预测模型，通过所述含水率预测模型获取理论含水率；比较所述理论含水率和所述实际含水率，当误差超过预设值时，重新校对所述含水率预测模型，直至误差不超过所述预设值为止。该方案对油井含水率的预测结果准确，减少了取样工作人员的工作量，提高了工作效率。提高了工作效率。提高了工作效率。

【技术实现步骤摘要】
检测装置、油井含水率预测方法和相关设备


[0001]本专利技术涉及的是油井含水率预测的
，具体是一种检测装置、油井含水率预测方法和相关设备。

技术介绍

[0002]在油田开采的过程中，原油含水率是计算原油产量、预测油井开发寿命、监测油井工作状态的关键参数之一，因此原油含水率检测是不可或缺的重要环节。检测原油含水率时，原油样本的选取将直接影响结果的准确性。目前，通常采用人工取样的方式将取到的油样取出送至化验室进行化验，将化验结果作为该油井含水率的检测结果。然而油井生产是动态的，只能通过每天进行人工取样的方式监测油井每天含水率的变化情况，无法进行油井含水率的预测，且人工取样方式受人为因素影响较大，若取样不规范或操作方式不正确会导致样本不具有代表性。
[0003]因此，有必要提出一种检测装置、油井含水率预测方法和相关设备，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
[0005]为此，本专利技术的第一方面提供了一种油井含水率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种油井含水率预测方法，其特征在于，包括：采集油井中的油液，获取所述油井的实际含水率；根据所述实际含水率建立含水率预测模型，通过所述含水率预测模型获取理论含水率；比较所述理论含水率和所述实际含水率，当误差超过预设值时，重新校对所述含水率预测模型，直至误差不超过所述预设值为止。2.根据权利要求1所述的油井含水率预测方法，其特征在于，所述根据所述实际含水率建立含水率预测模型的步骤包括：初始化BP神经网络隐含层权值、输出层权值、隐含层阈值和输出层阈值；根据所述实际含水率数据，获取所述BP神经网络隐含层节点的输入变量；根据所述BP神经网络的隐含层节点的输入变量，获取所述BP神经网络隐含层节点的输出变量；根据所述BP神经网络的隐含层节点的所述输出变量，获取所述BP神经网络输出层节点的输入变量；根据所述BP神经网络输出层节点的输入变量、所述隐含层权值、所述输出层权值、所述隐含层阈值和所述输出层阈值获取所述含水率预测模型。3.根据权利要求1所述的油井含水率预测方法，其特征在于，所述比较所述理论含水率和所述实际含水率，当误差超过预设值时，重新校对所述含水率预测模型，直至误差不超过所述预设值为止的步骤包括：根据所述理论含水率和所述实际含水率，获取所述实际含水率和所述理论含水率的方差；根据所述实际含水率和所述理论含水率的方差，调整所述隐含层权值、所述输出层权值、所述隐含层阈值和所述输出层阈值；根据调整后的所述隐含层权值、所述输出层权值、所述隐含层阈值和所述输出层阈值，调整所述含水率预测模型。4.根据权利要求1所述的油井含水率预测方法，其特征在于，所述预设值不超过0.1％。5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，实现如权利要求1至5中任一项...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，王江宽，陆军，朱涛，李晋忱，周景迪，吴迪，宋洪星，冯云姝，王月，程涵彬，关云浩，宋振宇，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：