【摘 要】
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近年来随着石油行业的不断发展，为适应油藏在地下不同分布情况，除了传统采用的垂直井以外，大斜度井、水平井也不断被利用于对油藏的探测与开发。判断不同斜度井在不同流量、含水率下井中流体的流型就成了一个亟需解决的问题。本文通过分别使用BP神经网络和树模型，对不同流量、含水率的各斜度井井下流体流型进行预测，与实验所获取的数据进行对比，两种算法预测准确度分别能达到75%和91.7%，验证了BP神经网络算法和树
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近年来随着石油行业的不断发展，为适应油藏在地下不同分布情况，除了传统采用的垂直井以外，大斜度井、水平井也不断被利用于对油藏的探测与开发。判断不同斜度井在不同流量、含水率下井中流体的流型就成了一个亟需解决的问题。本文通过分别使用BP神经网络和树模型，对不同流量、含水率的各斜度井井下流体流型进行预测，与实验所获取的数据进行对比，两种算法预测准确度分别能达到75%和91.7%，验证了BP神经网络算法和树模型算法在流型预测中的有效性，为后续井下流型研究提供了一种新的方案。
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