本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的石油峰值模型研究及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器學(xué)習(xí) 線性回歸 異常點(diǎn)檢測(cè) 石油峰值模型

【摘要】：石油資源不僅影響一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,更是一個(gè)國(guó)家不可或缺的戰(zhàn)略資源。預(yù)測(cè)石油儲(chǔ)產(chǎn)量峰值及其出現(xiàn)時(shí)間,能夠?yàn)槭蛻?zhàn)略決策提供極有價(jià)值的預(yù)警信息。開展機(jī)器學(xué)習(xí)理論方法在石油峰值預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究,可以更好地增強(qiáng)模型描述能力并提升預(yù).測(cè)的合理性。本文介紹了相關(guān)的石油峰值模型和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。首先研究和實(shí)踐了基于模型刪除數(shù)據(jù)的異常點(diǎn)檢測(cè)及其處理方法,進(jìn)而依據(jù)檢測(cè)后的數(shù)據(jù)基于逐步向前回歸的思想建立了適用于中國(guó)石油產(chǎn)量預(yù)測(cè)的Hubbert模型；然后在大量國(guó)內(nèi)外石油峰值預(yù)測(cè)模型調(diào)研的基礎(chǔ)上,結(jié)合不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,研究了多種石油峰值預(yù)測(cè)的建模方法,尤其提出了可描述多循環(huán)產(chǎn)量趨勢(shì)特征的多峰預(yù)測(cè)模型。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)設(shè)計(jì)了基于模型刪除數(shù)據(jù)的異常點(diǎn)檢測(cè)算法,并利用該算法對(duì)中國(guó)石油產(chǎn)量數(shù)據(jù)序列進(jìn)行了異常點(diǎn)檢測(cè)。(2)利用逐步回歸建立符合中國(guó)石油產(chǎn)量趨勢(shì)的Hubbert模型。按容忍處理和修正處理的兩種異常點(diǎn)處理情況,基于逐步回歸得到不同URR(最終可采儲(chǔ)量)值,從中選取幾個(gè)較有代表性的URR值進(jìn)行模型的建立和預(yù)測(cè)對(duì)比,得到異常點(diǎn)修正后URR為132.72億噸時(shí)建立的Hubbert模型更適用于中國(guó)石油產(chǎn)量預(yù)測(cè)的結(jié)論。(3)提出了基于單峰模型的分段預(yù)測(cè)模型、基于分段線性擬合的多峰預(yù)測(cè)模型、基于多項(xiàng)式擬合的多峰預(yù)測(cè)模型、基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的多峰預(yù)測(cè)模型4種多峰預(yù)測(cè)模型的建模方法,并提出了基于波谷識(shí)別、基于多項(xiàng)式擬合和基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略3種自動(dòng)檢測(cè)峰期和數(shù)據(jù)分段的方法。最后,利用國(guó)內(nèi)某油田某開發(fā)區(qū)產(chǎn)量數(shù)據(jù)對(duì)四種多峰預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了實(shí)例研究,發(fā)現(xiàn)在方法復(fù)雜程度、峰期分段識(shí)別、趨勢(shì)特征適應(yīng)等方面,不同模型有各自不同的優(yōu)勢(shì)和不足：?jiǎn)渭兊亩囗?xiàng)式曲線擬合對(duì)未來數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)偏離實(shí)際,對(duì)于石油產(chǎn)量這樣數(shù)據(jù)波動(dòng)較大且數(shù)據(jù)量不多的數(shù)據(jù)集適用性較差；基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的多峰預(yù)測(cè)模型對(duì)于模型的求解建立方法最簡(jiǎn)單,但是其峰期識(shí)別方法不如基于波谷特征識(shí)別峰期的方法精確；基于單峰預(yù)測(cè)模型的分段預(yù)測(cè)模型比較適用于整體增長(zhǎng)趨勢(shì)比較平穩(wěn)的多峰產(chǎn)量數(shù)據(jù)；基于分段線性擬合的多峰Hubber預(yù)測(cè)模型比較適合整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的多峰產(chǎn)量數(shù)據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器學(xué)習(xí) 線性回歸 異常點(diǎn)檢測(cè) 石油峰值模型
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TE155;TP181
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.3 存在的問題10
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 相關(guān)理論及算法12-26
• 2.1 石油峰值模型概述12-16
• 2.1.1 HUBBERT模型12-13
• 2.1.2 廣義翁氏模型13
• 2.1.3 HCZ模型13-15
• 2.1.4 模型求解15-16
• 2.1.5 峰值模型與機(jī)器學(xué)習(xí)16
• 2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概述16-20
• 2.2.1 學(xué)習(xí)任務(wù)17
• 2.2.2 學(xué)習(xí)流程17-18
• 2.2.3 學(xué)習(xí)類型18-20
• 2.2.4 學(xué)習(xí)方法20
• 2.2.5 應(yīng)用領(lǐng)域20
• 2.3 有監(jiān)督的回歸學(xué)習(xí)方法20-24
• 2.3.1 線性回歸21-23
• 2.3.2 梯度下降法23-24
• 2.3.3 最小二乘法24
• 2.4 異常點(diǎn)檢測(cè)及處理24-25
• 2.4.1 異常點(diǎn)的檢測(cè)24-25
• 2.4.2 異常點(diǎn)的處理25
• 2.5 交叉驗(yàn)證25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第3章 異常點(diǎn)檢測(cè)26-34
• 3.1 基于模型刪除數(shù)據(jù)的異常點(diǎn)檢測(cè)26
• 3.2 異常點(diǎn)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)26-29
• 3.2.1 線性回歸26-28
• 3.2.2 異常點(diǎn)檢測(cè)算法28-29
• 3.3 異常點(diǎn)檢測(cè)算法驗(yàn)證29-31
• 3.4 異常點(diǎn)檢測(cè)算法應(yīng)用31-34
• 第4章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的石油峰值預(yù)測(cè)模型34-60
• 4.1 基于逐步回歸求解HUBBERT模型34-39
• 4.1.1 確定最終可采儲(chǔ)量34-38
• 4.1.2 建立HUBBERT模型38-39
• 4.2 基于單峰模型的分段預(yù)測(cè)模型39-43
• 4.2.1 識(shí)別波谷特征的峰期檢測(cè)40-42
• 4.2.2 基于波谷識(shí)別的建模方法42-43
• 4.3 基于分段線性擬合的多峰預(yù)測(cè)模型43-45
• 4.3.1 多峰HUBBERT模型43-44
• 4.3.2 多峰HUBBERT模型的分段擬合及建立44-45
• 4.4 基于多項(xiàng)式擬合的多峰預(yù)測(cè)模型45-46
• 4.4.1 多項(xiàng)式擬合模型45
• 4.4.2 多峰預(yù)測(cè)模型的多項(xiàng)式擬合求解45-46
• 4.5 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的多峰預(yù)測(cè)模型建立46-50
• 4.5.1 最優(yōu)分段最小二乘47
• 4.5.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解算法47-49
• 4.5.3 多峰預(yù)測(cè)模型建立49-50
• 4.6 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多峰預(yù)測(cè)模型應(yīng)用50-57
• 4.6.1 基于單峰模型的分段預(yù)測(cè)模型應(yīng)用50-52
• 4.6.2 基于分段線性回歸的多峰預(yù)測(cè)模型應(yīng)用52-53
• 4.6.3 基于多項(xiàng)式擬合的多峰預(yù)測(cè)模型應(yīng)用53-55
• 4.6.4 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的多峰預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用55-57
• 4.7 模型的對(duì)比分析57-58
• 4.8 本章小結(jié)58-60
• 第5章 總結(jié)及展望60-61
• 5.1 總結(jié)60
• 5.2 展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文66

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