根據(jù)不同流體性質(zhì)在角度道集上所反映特征的差異,構(gòu)建了多屬性角度疊加數(shù)據(jù)體組合流體識(shí)別因子.并將量子粒子群與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,利用量子粒子群方法來(lái)優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值和隸屬函數(shù)參數(shù),并進(jìn)行一系列的改進(jìn)措施,顯著提高了算法的全局尋優(yōu)能力.將近遠(yuǎn)角度疊加數(shù)據(jù)體組合流體識(shí)別因子作為改進(jìn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,流體性質(zhì)作為輸出,同時(shí)引入"相控流體識(shí)別"的思想,利用碳酸鹽巖儲(chǔ)集相進(jìn)行控制,建立了碳酸鹽巖流體識(shí)別模型.通過塔中實(shí)際井區(qū)進(jìn)行驗(yàn)證,證明該方法能夠提高流體的識(shí)別精度,具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2825772