本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油田開發(fā)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型研究

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【摘要】：油田開發(fā)是一門綜合性技術(shù),涵蓋油藏地質(zhì)、開采過程、油層生產(chǎn)等多方面內(nèi)容,是一類典型的復(fù)雜非線性動態(tài)系統(tǒng)。通過分析各種變量之間的作用關(guān)系及變化規(guī)律,可為科學(xué)制定油田生產(chǎn)及規(guī)劃方案提供決策依據(jù)。油田數(shù)據(jù)的分析及預(yù)測是油田地質(zhì)開發(fā)研究工作的一項(xiàng)重要內(nèi)容,其預(yù)測結(jié)果的可信度也直接影響油田開發(fā)方案的制定,選擇正確的模型和方法至關(guān)重要。如何構(gòu)建和選擇預(yù)測模型,并對模型的計(jì)算復(fù)雜度、準(zhǔn)確性和可信性進(jìn)行分析評價(jià),已成為油田開發(fā)領(lǐng)域的重要研究課題。本課題基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能算法對油田開發(fā)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測模型進(jìn)行研究。首先從定性和定量兩個(gè)方面對油田開發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,闡述了數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)。然后通過系統(tǒng)地分析Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,構(gòu)建了基于遺傳算法的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并提出了一種改進(jìn)的遺傳算法,利用該模型實(shí)現(xiàn)了單井含水率指標(biāo)的動態(tài)預(yù)測。建立了一種自組織特映射征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并與動態(tài)K-均值算法相結(jié)合,從機(jī)制上改善了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和學(xué)習(xí)性質(zhì),將模型運(yùn)用于異常井分類預(yù)測,取得了較好的應(yīng)用結(jié)果。最后針對產(chǎn)量預(yù)測問題,建立了一種雙隱層過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,通過引入粒子群算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),改進(jìn)了模型的學(xué)習(xí)機(jī)制,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。針對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型三種預(yù)測模型,本課題分別以實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測處理,結(jié)果驗(yàn)證了三種模型具有操作性、可行性和實(shí)用性,取得了良好的預(yù)測效果。本課題的研究為油田開發(fā)預(yù)測提供了一種新的方法,有助于油田生產(chǎn)和管理的分析決策,具有較大的理論和應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：預(yù)測 油田開發(fā)數(shù)據(jù) 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能算法
【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】：TE319;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要6-9
• 第一章 緒論9-20
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9-12
• 1.3 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12-14
• 1.4 課題研究現(xiàn)狀14-19
• 1.4.1 預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4.2 油田開發(fā)指標(biāo)預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀15-19
• 1.5 本文研究內(nèi)容19
• 1.6 本章小結(jié)19-20
• 第二章 油田開發(fā)數(shù)據(jù)分析及預(yù)處理研究20-26
• 2.1 油田開發(fā)數(shù)據(jù)定性分析20-22
• 2.2 油田開發(fā)數(shù)據(jù)定量分析22-23
• 2.3 油田開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型研究及應(yīng)用26-41
• 3.1 引言26-27
• 3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型27
• 3.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)算法27-29
• 3.4 基于遺傳算法的模型構(gòu)建29-34
• 3.4.1 遺傳算法29-31
• 3.4.2 遺傳算法的改進(jìn)策略31-32
• 3.4.3 模型學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化方法32-34
• 3.5 單井含水率預(yù)測的應(yīng)用34-39
• 3.6 本章小結(jié)39-41
• 第四章 基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型研究及應(yīng)用41-52
• 4.1 引言41-42
• 4.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型42-43
• 4.3 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)算法43-44
• 4.4 基于動態(tài)K-均值的組合模型44-47
• 4.4.1 動態(tài)K-均值算法44-46
• 4.4.2 基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)K-均值的組合模型設(shè)計(jì)46-47
• 4.5 異常井分類預(yù)測的應(yīng)用47-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第五章 基于過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型研究及應(yīng)用52-62
• 5.1 引言52
• 5.2 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型52-54
• 5.3 過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)算法54-55
• 5.4 基于粒子群算法的模型優(yōu)化55-58
• 5.4.1 粒子群算法55-57
• 5.4.2 模型參數(shù)的優(yōu)化方法57-58
• 5.5 產(chǎn)量預(yù)測的應(yīng)用58-61
• 5.6 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 發(fā)表文章目錄66-67
• 致謝67-68

【相似文獻(xiàn)】

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