一种油气井压后返排油嘴直径智能优选方法

本发明提供了一种油气井压后返排油嘴直径智能优选方法，属于石油天然气开发技术领域。本方法包括基于VFNN深度学习神经网络的最佳油嘴直径优选算法、基于BP神经网络的地层裂缝等效参数预测方法、数据的预处理及融合技术等。本发明通过深度学习神经网络的人工智能技术将多个不确定参数的复杂函数关系模拟出来，相当于模拟油嘴‑井筒‑地层的复杂非线性流体力学模型，确保裂缝中的砂粒固定在裂缝中，不返回井筒，最终实现压后返排的控制目标。本发明能够实现最佳油嘴直径预测与优选，通过预先设计制作训练样本，对网络进行训练，使其能够预测地面油嘴直径，提高了地面油嘴预测的精度，优化了压后返排工作制度。