中國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)取得了舉世矚目的成就，并已經(jīng)成為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長極，這背后需要大量的能源供應(yīng)，高勘探開發(fā)油區(qū)在中國經(jīng)濟(jì)增長過程中發(fā)揮了無可估量的作用。伴隨油氣資源的不斷勘探開發(fā)，中國很多油區(qū)開始步入高勘探開發(fā)階段，油氣資源儲量不斷下降給高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)展帶來了巨大的擾動，造成其脆弱性不斷加強(qiáng)。開展高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價(jià)具有很強(qiáng)的前瞻性、戰(zhàn)略性和現(xiàn)實(shí)針對性，同時(shí)也是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。 論文在系統(tǒng)分析高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性表現(xiàn)、要素構(gòu)成和脆弱性過程的基礎(chǔ)上，運(yùn)用系統(tǒng)評價(jià)理論和多種數(shù)學(xué)分析工具，構(gòu)建涵蓋三個子系統(tǒng)、47個指標(biāo)的高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價(jià)模型，并以勝利油區(qū)為例進(jìn)行實(shí)證分析，有針對性地提出勝利油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性調(diào)控措施。論文各章節(jié)緊密相關(guān)、層層推進(jìn)，有針對性地探討高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價(jià)的一系列熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。論文主要的內(nèi)容、方法和觀點(diǎn)如下： 系統(tǒng)分析高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的機(jī)理。從高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)特征、各子系統(tǒng)脆弱性表現(xiàn)、脆弱性構(gòu)成及脆弱性過程四個方面深入研究了高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的機(jī)理，認(rèn)為高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)由生態(tài)經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、生態(tài)社會子系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)耦合構(gòu)成，其脆弱性表現(xiàn)為敏感性和應(yīng)對能力兩個緯度，不同的子系統(tǒng)具有獨(dú)特的脆弱性過程，該部分內(nèi)容為評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建提供了良好的理論指導(dǎo)。 建立高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價(jià)模型。對影響高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)各子系統(tǒng)敏感性和應(yīng)對能力的若干要素進(jìn)行了梳理，構(gòu)建了包含47個指標(biāo)的指標(biāo)體系，綜合應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次分析法、狀態(tài)關(guān)聯(lián)函數(shù)、回歸分析等方法構(gòu)建了高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評價(jià)模型，并應(yīng)用聚類分析方法確定了不同警戒線，提出了高勘探開發(fā)油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)。 對勝利油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性進(jìn)行實(shí)證測度。驗(yàn)證構(gòu)建模型的有效性，并針對勝利油區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的測度結(jié)果提出了調(diào)控措施。
【學(xué)位單位】：中國石油大學(xué)（華東）
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類】：X82
【部分圖文】：

圖 4-1 人工神經(jīng)元（感知器）示意圖Fig.4-1 the chart of ANN輸入 xi(i=1，2,…,m)和單個輸出 yj時(shí)，輸ij為從神經(jīng)元 i 到神經(jīng)元 j 的連接權(quán)重因子ation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層可擴(kuò)展為多層。相鄰層之間連接，網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)產(chǎn)生連接權(quán)值（Weigh向，從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接

由于該網(wǎng)絡(luò)輸出為[1 3]之間的實(shí)數(shù)，故輸出層傳遞該 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置具體情況見表 4-13 所示。表 4-13 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置Table 4-13 Parameters of BPNN輸入層神經(jīng)元個數(shù)隱含層傳遞函數(shù)隱層神經(jīng)元個數(shù)輸出層傳遞函數(shù)輸出層神經(jīng)元個數(shù)算法系6 Tansig從小到大逐漸增加Purelin 1 共軛梯系6 Tansig從小到大逐漸增加Purelin 1 共軛梯系10 Tansig從小到大逐漸增加Purelin 1 共軛梯系9 Tansig從小到大逐漸增加Purelin 1 共軛梯系9 Tansig從小到大逐漸增加Purelin 1 共軛梯系6 Tansig從小到大逐漸增加Purelin 1 共軛梯絡(luò)結(jié)構(gòu)為：

圖 4-3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)情況Fig 4-3 the learning of BPNN測試樣本網(wǎng)絡(luò)仿真輸出與實(shí)際輸出擬合關(guān)系見圖 4-4 所示。1.61.822.22.42.62.83函數(shù)輸出BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出預(yù) 測 輸 出期 望 輸 出

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2825505