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WELL TEST MODEL IDENTIFICATION BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

人工神经网络 计算机科学 模块化设计 模块化神经网络 试验数据 人工智能 鉴定(生物学) 发电机(电路理论) 机器学习 时滞神经网络 量子力学 生物 植物 操作系统 物理 功率(物理) 程序设计语言
作者
Mustafa Verşan Kök,Esra Karakaya
出处
期刊:Petroleum Science and Technology [Taylor & Francis]
卷期号:18 (7-8): 783-794 被引量:2
标识
DOI:10.1080/10916460008949873
摘要

ABSTRACT The aim of this research is to investigate the performance of artificial neural networks computing technology, to identify preliminary well test interpretation model based on derivative plot. The approach is based on training the neural network simulator uses back-propagation as the learning algorithm for a predefined range of analytically generated well test response. The trained network is then requested to identify the well test identification model for test data, which is not used during training sessions. For creation of training examples, an analytical response generator is implemented which is capable of producing responses of various models. Both the neural network simulator and the analytical response generator is enfolded into a single package which is capable of producing diagnosis plots, transferring data and filtering the input pattern. Unlike the ones presented in literature the package utilises a distributed modular structure, by which saturation possibility of the neural network is reduced considerably. Moreover, the distributed structure allows the training sequence to be initiated on different computers, thus reducing the training time up to sixteen folds. The package is verified with several examples either analytically generated or taken from literature.
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