基于BP神经网络的超稠油流变性研究

论文摘要

超稠油在我国的储量比较大,由于其具有凝固点高、粘度大、流动性差等特点,使超稠油具有特殊的流变性,给原油的开采、管输及储存作业造成了许多困难,所以超稠油的流变特性一直是我国油气储运界科学研究的重点课题之一。在此以前,对流变性的研究大多采用传统的实验或数值拟合等方法,并运用固有的模型和公式进行分析,这类方法工作量大且准确率低,不能完全满足工程上的要求,需要引用一种新的思路和方法来对超稠油的流变性进行研究。而人工神经网络作为一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统,不仅具有学习和容错等特点,而且还具有理论上能够逼近任意非线形连续映射的特点,能够较好地模拟各种不确定因素影响下因果变量之间的内在关系。本文针对人工神经网络的特点,以辽河油田杜32区块的超稠油为例,在大量流变性实验的基础上,根据实验数据对超稠油流变性和触变性进行详细分析,分别确定影响超稠油粘度和触变剪切应力的影响因素;引入人工神经网络理论,采用目前比较成熟的三层BP神经网络,建立超稠油的粘度和触变剪切应力计算的人工神经网络模型;并运用MATLAB神经网络工具箱对模型进行求解,通过所建模型的计算结果和实测结果进行对比可知,该模型计算的精度高于其他模型所计算的精度,分别达到3%和1%,能够满足实际生产需要,且该模型结构简单,不拘泥于具体的形式,计算量少,可节省大量的人力和物力。BP网络模型的引用,将为计算原油复杂流变性提供了一种新的工具和方法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 前言
• 第一章 神经网络
• 1.1 人工神经网络
• 1.1.1 人工神经网络的发展
• 1.1.2 人工神经网络的特点
• 1.1.3 人工神经网络的类型
• 1.2 BP 神经网络
• 1.2.1 BP 神经网络的内涵
• 1.2.2 BP 神经网络的特点
• 第二章 辽河杜32 区块超稠油流变性实验
• 2.1 实验仪器及实验用油样品
• 2.1.1 实验仪器
• 2.1.2 实验用油样品
• 2.2 实验设计及实验安排
• 2.2.1 实验设计
• 2.2.2 实验安排
• 2.3 实验注意事项
• 2.3.1 使用流变仪时的注意事项
• 2.3.2 实验过程应注意的问题
• 第三章 基于 BP 神经网络的超稠油粘度计算模型
• 3.1 流变学理论
• 3.1.1 流变学
• 3.1.2 本构方程与流变模型
• 3.1.3 流体类型
• 3.2 辽河杜32 区块超稠油流变性分析
• 3.2.1 流变曲线与流变方程的测定
• 3.2.2 剪切曲线与剪切方程的测定
• 3.2.3 动态全粘温曲线与粘温方程的测定
• 3.3 基于BP 神经网络的超稠油粘度计算模型的建立
• 3.3.1 网络层数和输入输出层节点数的确定
• 3.3.2 隐层节点数的确定
• 3.4 BP 神经网络模型的求解
• 3.4.1 网络传递函数的选择
• 3.4.2 训练函数的选择
• 3.4.3 样本的选择和学习
• 3.5 网络模型测试
• 3.5.1 测试结果
• 3.5.2 精度验证
• 第四章 基于BP 神经网络的超稠油触变模型
• 4.1 触变性理论
• 4.1.1 触变性发展历程
• 4.1.2 触变模型
• 4.2 超稠油的应力裂降曲线
• 4.3 超稠油触变模型的研究
• 4.3.1 三参数指数模型
• 4.3.2 四参数指数模型
• 4.3.3 四参数双曲模型
• 4.3.4 小节
• 4.4 基于BP 神经网络的触变模型
• 4.4.1 BP 神经网络模型的建立和求解
• 4.4.2 网络模型测试
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 详细摘要