本文關(guān)鍵詞：基于油藏建模成果的油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)及狀態(tài)評(píng)估方法

  更多相關(guān)文章： 油田開(kāi)發(fā)指標(biāo) 預(yù)測(cè) 評(píng)估診斷 智能模型 優(yōu)化算法

【摘要】：隨著油田勘探開(kāi)發(fā)的不斷深入,我國(guó)許多油田的主力開(kāi)發(fā)區(qū)塊已逐漸進(jìn)入高含水期,地下油藏分布形式日趨復(fù)雜,含水量逐步上升,可采儲(chǔ)量及產(chǎn)油量下降。因此,提高對(duì)現(xiàn)階段油田開(kāi)發(fā)生產(chǎn)規(guī)律和開(kāi)采狀況的準(zhǔn)確認(rèn)識(shí),適時(shí)研究當(dāng)前油田生產(chǎn)動(dòng)態(tài)的變化規(guī)律,對(duì)調(diào)整相應(yīng)的油田開(kāi)發(fā)方案具有重要意義。油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)與狀態(tài)評(píng)估是研究油田動(dòng)態(tài)的重要內(nèi)容,其準(zhǔn)確程度可直接影響油田開(kāi)發(fā)過(guò)程中規(guī)劃方案的制訂與實(shí)施調(diào)整,而選用何種模型與算法對(duì)于預(yù)測(cè)與評(píng)估的結(jié)果有直接關(guān)系。本課題基于油藏建模和數(shù)值模擬成果數(shù)據(jù),建立符合油田實(shí)際開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)規(guī)律的指標(biāo)預(yù)測(cè)和狀態(tài)評(píng)估智能模型與算法,為油田生產(chǎn)開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)和評(píng)估問(wèn)題提供一種研究方法,具有一定的實(shí)際意義。本課題通過(guò)分析油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的規(guī)律,以及傳統(tǒng)預(yù)測(cè)評(píng)估方法存在的局限性,選用智能分析模型與算法進(jìn)行油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)與狀態(tài)評(píng)估方法研究。傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)大多基于區(qū)塊或井,而本文的研究主要是在油藏地質(zhì)建摸和數(shù)模的基礎(chǔ)上細(xì)化到層,對(duì)層位指標(biāo)數(shù)據(jù)的研究能夠使實(shí)際問(wèn)題更精細(xì),更具針對(duì)性。對(duì)于油井小層開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)問(wèn)題,采用基于沃爾什變換的離散過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)模型,并利用改進(jìn)粒子群算法對(duì)預(yù)測(cè)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解,以提高模型的自適應(yīng)性和預(yù)測(cè)能力。針對(duì)油田開(kāi)發(fā)中油井異常情況診斷問(wèn)題,提出了改進(jìn)高斯核函數(shù)的過(guò)程支持向量機(jī)分類(lèi)模型,使用油田開(kāi)發(fā)實(shí)際歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本集,采用遺傳模擬退火算法對(duì)模型核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,提高全局尋優(yōu)能力和學(xué)習(xí)效率。診斷模型在處理實(shí)際資料問(wèn)題中取得了良好的應(yīng)用效果。本課題在油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)和狀態(tài)評(píng)估模型及算法研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)油田實(shí)際數(shù)據(jù)的處理進(jìn)行軟件原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā),并得到較好的實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果。課題的研究在一定程度上豐富了指標(biāo)預(yù)測(cè)和狀態(tài)評(píng)估的方法,對(duì)指導(dǎo)油田開(kāi)發(fā)過(guò)程中方案的設(shè)計(jì)與調(diào)整具有一定的理論意義與參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：油田開(kāi)發(fā)指標(biāo) 預(yù)測(cè) 評(píng)估診斷 智能模型 優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TE319
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要7-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題背景及研究意義10
• 1.2 課題相關(guān)研究現(xiàn)狀分析10-14
• 1.2.1 油藏建模研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 基于智能模型的油田開(kāi)發(fā)研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 第二章 油田開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)與評(píng)估問(wèn)題基礎(chǔ)理論和方法16-22
• 2.1 概述16
• 2.2 油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)分類(lèi)16-20
• 2.2.1 開(kāi)發(fā)指標(biāo)基本數(shù)據(jù)16-18
• 2.2.2 開(kāi)發(fā)指標(biāo)概述與分類(lèi)18-19
• 2.2.3 指標(biāo)預(yù)測(cè)和評(píng)估方法分析19-20
• 2.2.4 油藏?cái)?shù)值模擬指標(biāo)數(shù)據(jù)20
• 2.3 油田常用開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)與評(píng)估方法介紹20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 基于離散過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)22-37
• 3.1 概述22
• 3.2 離散過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型算法22-26
• 3.2.1 離散過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型22-23
• 3.2.2 離散采樣數(shù)據(jù)預(yù)處理23-24
• 3.2.3 基于離散沃爾什變換的DPNN模型24-26
• 3.3 基于改進(jìn)粒子群算法的DPNN優(yōu)化26-29
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)29-31
• 3.5 油田開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用31-36
• 3.5.1 預(yù)測(cè)開(kāi)發(fā)指標(biāo)的選取與建立31-32
• 3.5.2 訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理32-33
• 3.5.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與結(jié)果對(duì)比分析33-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于過(guò)程支持向量機(jī)分類(lèi)的油田狀態(tài)評(píng)估37-53
• 4.1 概述37
• 4.2 過(guò)程支持向量機(jī)模型及優(yōu)化37-46
• 4.2.1 過(guò)程支持向量機(jī)模型37-42
• 4.2.2 過(guò)程支持向量機(jī)學(xué)習(xí)算法42-43
• 4.2.3 基于多寬度組合核方法的PSVM模型改進(jìn)43-44
• 4.2.4 參數(shù)優(yōu)化求解方法44-46
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)46-48
• 4.4 油田狀態(tài)評(píng)估應(yīng)用48-51
• 4.4.1 狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)體系48
• 4.4.2 樣本數(shù)據(jù)選擇48-49
• 4.4.3 數(shù)據(jù)處理結(jié)果與分析49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)53-59
• 5.1 引言53
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)53-54
• 5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)54-58
• 5.3.1 開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)模塊54-57
• 5.3.2 狀態(tài)評(píng)估模塊57-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 發(fā)表文章目錄63-64
• 致謝64-65

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：770238