本文關(guān)鍵詞：油田開采智能評價有用規(guī)則提煉和感知推理方法研究

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【摘要】：針對目前“海量油田數(shù)據(jù)和微量有用信息”的問題,如何進(jìn)行信息挖掘且結(jié)合智能控制方法實現(xiàn)油田開采智能評價是廣泛關(guān)注的熱點問題,并且具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。本文主要研究了油田開采智能評價中有用規(guī)則的提煉方法和感知推理方法。首先提出油田開采智能評價方案,將油田開采數(shù)據(jù)與油藏工程師的專家經(jīng)驗相結(jié)合,并依據(jù)基于區(qū)間II型模糊集合的詞計算思想構(gòu)建油田開采智能評價系統(tǒng)。其中詞計算引擎部分包括語言摘要和感知推理兩部分,其中語言摘要用于提煉有用規(guī)則,而感知推理用于計算詞計算引擎的輸出。然后采用基于區(qū)間Ⅱ型模糊集合的語言摘要方法,從油田開采數(shù)據(jù)庫中生成并提煉IF-THEN規(guī)則,并且引入真實度、覆蓋度、可靠度、離群度四個質(zhì)量測度較準(zhǔn)確的衡量各規(guī)則的不同特性。應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)中的平行坐標(biāo)法,并借助MATLAB中的GUI界面建立可視化邏輯規(guī)則群。顯示各規(guī)則的質(zhì)量測度值,并繪制IF-THEN規(guī)則中前件和后件之間的邏輯關(guān)系曲線圖,同時給出各規(guī)則前件和后件所對應(yīng)的隸屬度函數(shù)圖形。并且將生成的邏輯規(guī)則經(jīng)過專家驗證,從而構(gòu)成感知推理的初始規(guī)則庫。該有用規(guī)則提煉方法不但可節(jié)省專家的時間,還有助于專家在經(jīng)驗與實際數(shù)據(jù)之間不一致基礎(chǔ)上完善經(jīng)驗規(guī)則,為油田井網(wǎng)智能評價提供規(guī)則依據(jù)。最后針對區(qū)間II型模糊邏輯系統(tǒng)在輸出不確定域方面的嚴(yán)重變形問題,研究了基于激勵區(qū)間和基于相似度的兩種感知推理方法。計算激勵值并應(yīng)用語言加權(quán)平均得到激勵規(guī)則的輸出,從而建立輸入II型模糊集合和輸出II型模糊集合之間的映射。并且基于油田開采智能評價中的有用規(guī)則庫,對兩種感知推理方法進(jìn)行比較分析,仿真結(jié)果表明應(yīng)用基于相似法的感知推理方法得到的輸出結(jié)果與編碼簿中的詞語不確定域相似,并且更加符合油田生產(chǎn)實際。
【關(guān)鍵詞】：智能評價 區(qū)間Ⅱ型模糊集合 語言摘要 感知推理 油田開采
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE35;O159
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 創(chuàng)新點摘要7-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題的研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 油田注采井網(wǎng)智能評價方法研究11
• 1.2.2 Ⅱ型模糊集合理論研究11-13
• 1.2.3 基于區(qū)間Ⅱ型模糊集合的語言摘要方法研究13-14
• 1.2.4 基于區(qū)間Ⅱ型模糊集合的感知推理方法研究14-15
• 1.2.5 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)研究15
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文的主要安排16-17
• 第二章 區(qū)間Ⅱ型模糊集合理論和油田開采智能評價方案17-21
• 2.1 引言17
• 2.2 區(qū)間Ⅱ型模糊集合17-19
• 2.2.1 區(qū)間Ⅱ型模糊集合定義17-19
• 2.2.2 區(qū)間Ⅱ型模糊集合的運算19
• 2.3 油田開采智能評價方案19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 油田開采智能評價有用規(guī)則提煉方法研究21-28
• 3.1 引言21
• 3.2 基于Ⅱ型模糊集合的語言摘要方法21-25
• 3.2.1 數(shù)據(jù)描述21-22
• 3.2.2 基于IF-THEN規(guī)則和區(qū)間Ⅱ型模糊集合的語言摘要方法22
• 3.2.3 基于區(qū)間Ⅱ型模糊集合的質(zhì)量測度22-25
• 3.3 可視化模糊邏輯規(guī)則群的實現(xiàn)25-27
• 3.3.1 兩規(guī)則前件和單規(guī)則后件情況下可視化實現(xiàn)25-26
• 3.3.2 三規(guī)則前件和單規(guī)則后件情況下可視化實現(xiàn)26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 第四章 油田開采智能評價有用規(guī)則感知推理方法研究28-40
• 4.1 引言28
• 4.2 區(qū)間Ⅱ型模糊邏輯系統(tǒng)28-30
• 4.3 基于激勵區(qū)間的感知推理方法研究30-35
• 4.3.1 計算激勵區(qū)間30-32
• 4.3.2 計算激勵規(guī)則的輸出32-34
• 4.3.3 基于激勵區(qū)間的感知推理方法的性能分析34-35
• 4.4 基于相似性測度的感知推理方法研究35-37
• 4.4.1 計算激勵水平35
• 4.4.2 計算激勵規(guī)則的輸出35-36
• 4.4.3 基于激勵區(qū)間的感知推理方法的性能分析36-37
• 4.5 兩種感知推理方法的比較37-39
• 4.6 本章小結(jié)39-40
• 第五章 油田開采智能評價中詞計算引擎應(yīng)用分析40-51
• 5.1 引言40
• 5.2 規(guī)則庫Ⅰ的感知推理方法應(yīng)用40-43
• 5.3 規(guī)則庫Ⅱ的感知推理方法應(yīng)用43-46
• 5.4 規(guī)則庫Ⅲ的感知推理方法應(yīng)用46-47
• 5.5 規(guī)則庫Ⅳ的感知推理方法應(yīng)用47-49
• 5.6 基于有用規(guī)則庫的感知推理方法應(yīng)用分析49
• 5.7 本章小結(jié)49-51
• 結(jié)論51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 發(fā)表文章目錄56-57
• 致謝57-58

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1088816