基于模糊计算的油田开发指标预测模型及应用研究

基于模糊计算的油田开发指标预测模型及应用研究

论文摘要

油田开发动态预测控制研究是实现油田科学合理开发、保证油田稳定生产的重要途径。目前我国大部分油田已陆续进入中后期开发阶段,含水急剧上升、自然递减增大、稳产困难等问题日益凸显。如何控水稳油、稳定生产是这些油田面临的严峻问题,而要解决这些问题除应用新技术与新工艺之外,更重要的是要在对油田开发动态进行预测的基础上,对其实施措施进行优化控制,使油田开发既遵循自身内部机理,又尽可能沿着期望的最优轨线发展,将复杂的油田开发过程控制在最佳的运行状态。本文基于模糊逻辑、进化计算、神经元网络、量子计算等研究了油田开发指标的预测问题。结合大庆第七采油厂葡萄花油田主要开发指标预测实例,进行了以下几方面的研究。首先,提出了一种基于T-S模型的预测方法。针对T-S模型参数较多,常规方法不易构建的问题,提出一种基于相位编码的量子遗传算法(PQGA),进而提出一种基于PQGA的T-S模型构建方案。实验结果验证了方法的有效性。其次,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法。通过将模糊计算与神经网络相融合,首先提出一种模糊神经网络(FNN)模型,然后提出一种基于量子比特相位编码的量子粒子群算法,用于优化FNN的模型参数。以油田开发中的含水率指标预测为例验证了模型的有效性。最后,提出了一种基于T-S推理网络的预测方法。融合T-S模型、神经网络两种方法,首先提出一种T-S推理元模型,然后由多个推理元构成T-S推理网络模型。该模型包括模糊集参数和T-S规则后件参数。两类参数均采用改进的量子粒子群算法优化确定。仿真结果表明该模型是有效的可行的。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 模糊理论及其研究进展
  • 1.2.1 模糊理论与模糊系统
  • 1.2.2 模糊理论研究进展
  • 1.3 油田开发指标预测基本方法
  • 1.3.1 油田主要开发指标
  • 1.3.2 油田开发指标预测基本方法
  • 1.4 本文主要研究内容
  • 第二章 模糊计算基本理论
  • 2.1 引言
  • 2.2 模糊集合及其运算
  • 2.2.1 模糊集合描述
  • 2.2.2 模糊集合运算
  • 2.2.3 常用隶属度函数
  • 2.3 模糊逻辑与模糊推理
  • 2.3.1 模糊逻辑
  • 2.3.2 模糊推理
  • 2.4 模糊推理基本组成
  • 2.4.1 模糊规则库与模糊推理机
  • 2.4.2 模糊器和解模糊器
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于 T-S 模型的预测方法
  • 3.1 引言
  • 3.2 T-S 模型及其构建方法
  • 3.2.1 T-S 模型概述
  • 3.2.2 基于相位编码的量子遗传算法
  • 3.2.3 基于PQGA 的T-S 模型构建
  • 3.3 在含水率预测中的应用
  • 3.3.1 油田资料数据
  • 3.3.2 预测结果对比
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 基于模糊神经网络的预测方法
  • 4.1 引言
  • 4.2 模糊神经网络模型
  • 4.2.1 模糊神经网络概述
  • 4.2.2 模糊神经网络模型
  • 4.2.3 相位编码量子PSO 算法
  • 4.2.4 基于PQPSO 的FNN 训练
  • 4.3 在油田开发指标预测中的应用
  • 4.3.1 油田资料数据
  • 4.3.2 预测结果对比
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于 T-S 推理网络的预测方法
  • 5.1 引言
  • 5.2 T-S 推理网络模型
  • 5.2.1 T-S 推理元模型
  • 5.2.2 T-S 推理网络模型
  • 5.3 区块基本概况
  • 5.3.1 地质概况
  • 5.3.2 油藏特征
  • 5.4 含水率及产油量预测
  • 5.4.1 油田资料数据
  • 5.4.2 预测结果对比
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 发表文章目录
  • 致谢
  • 详细摘要
  • 相关论文文献

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