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《哈尔滨工程大学》 2001年
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地下油藏的仿真与预测

田景文  
【摘要】: 石油的产生有着不可重复性,不可实验性的特点。人们对地下油藏的认识存在很多的疑问,由于某些不正确的认识会带来巨额生产资金消耗。研究清晰地再现地下油藏构造形态和准确预测油藏参数的方法,对石油的生产有重大的实际意义,可以提高生产效益,为国家节约巨额的资金。 本文以大庆油田和辽河油田的科技攻关项目为背景,以准确、清晰地再现地下油藏的构造形态和油藏参数空间展布为目标,将计算机仿真技术和现代预测理论与石油生产相结合,围绕对地下油藏的仿真和油藏参数预测进行一系列的研究工作。主要内容如下: 1.在分析地震信号特性的基础上,研究设计了一种自适应数据采集系统,该系统采用智能放大器,可以完成对地震数据大动态范围的高分辨率采集,而且该采集系统设计为具有2~0~2~(15)共16个可选数字增益台阶,可根据对输入信号的预测结果,自动选择一个最佳增益对输入信号进行放大,系统具有自动零漂补偿和自动定标的能力,该系统可以提高数据采集的分辨率,扩大采集信号动态范围,为准确再现地下油藏构造形态,提供原始的数据。 2.深入研究了小波神经网络理论,并将地震数据剖面看成是二维数字图像。提出将小波神经网络边缘检测算法应用到地震剖面图像的特殊处理上,提高对油藏的分辨率,从而寻找地下小的含油构造和薄的储油层,使计算机能更准确地再现地下油藏的构造形态,提高勘探的精确度。并用该方法对实际资料进行了处理,取得了较好的效果。 3.对三维地震数据体的数据结构进行了分析,建立地下油藏的三维可视化仿真模型。利用计算机图形图象处理技术,研究对地下油藏仿真模型的切片显示的方法,其中①可完成多层水平片、可使人们在纵向空间对油藏有清晰的认识,②完成多方向、多角度对油藏的垂直切片,使人们对油藏的整体构造有清晰的认识。③完成对地下油藏在不同层位的剥层显示,使人们对地下油藏各层位的空间构造形态有非常直观清晰的了解。通过以上三种方法可以清晰地显示地下油藏的构造形态,文中以某油田的一个地区的地下油藏为例给出切片和剥层的实际仿真图。 4.对克里金估计技术、贝叶斯-克里金估计技术进行了深入分析,针对以往克里金估计技术预测油藏参数的不足,提出了贝叶斯-克里金油藏参数 哈尔滨工程大学博士学位论文 一 预测方法。由于克里金估计技术是利用单一的精度较高的井点数据对油藏参 数进行预测,当井较少时,该方法受到限制。本文提出贝叶斯-克里金估计 技术可以将少量精度高的井点数据和大量精度低的地震数据有机结合,充分 发挥各种数据的作用,完成对大范围的油藏参数的预测,提高预测精度。通 过实际资料验证,效果显著。 5.深人研究了遗传算法的理论,针对遗传算法和BP网的不足及薄互 油藏参数预测的特点,提出了快速、高精度遗传算法人工神经网络的薄互油 藏参数预测新方法。在方法研究过程中,注重对遗传算子和控制参数改进的 研究。充分利用现有的样本数据,发挥神经网络的非线性逼近特性和遗传算 法的全局搜索能力,对薄互油藏参数进行快速、准确的预测。用该方法对实 际数据进行了预测,取得了较好的效果。 6.在深入研究模拟退火算法、Powell算法的理论基础上,针对模拟退 火算法收敛速度慢问题,提出了两种快速模拟退火组合优化算法,即最佳保 留模拟退火与Powell有机结合的FPSA和最佳保留模拟退火与遗传算法有 机结合的F.GSA,并将它们与BP网络相结合应用到薄互油藏参数的预测中。 对于不同地区,由于地区性差异,当根据实际情况,网络隐层和输入神经元 较少时,将FPSA与BP网结合,完成参数预测。当网络隐层和输入神经元 较多时,Powell算法起不到加快网络收敛速度的作用,这时将FGSA与BP 网结合进行薄互油藏参数预测。文中给出了FPSA组合优化算法人工神经 网络薄互油藏参数预测实例和各种算法的仿真结果。验证了F-PSA和F-GSA 这两种组合优化算法神经网络对油藏参数预测精度较高,算法收敛较快。 本文研究成果和结论对石油的勘探、开发和科研具有重要的指导意义与 实用价值。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP391.9

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 韩进;施龙青;翟培合;李术才;于小鸽;;多属性决策及D-S证据理论在底板突水决策中的应用[J];岩石力学与工程学报;2009年S2期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 韩进;矿井水害监控及决策支持技术研究[D];上海大学;2008年
2 李攀;三维地质建模及其在天然气水合物储量评价中的应用[D];吉林大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 张文颖;保幅性三维傅里叶变换叠前道内插技术研究[D];中国石油大学;2011年
2 翟进乾;克里金(kriging)插值方法在煤层分布检测中的应用研究[D];太原理工大学;2008年
3 胡金龙;基于GIS的油藏动态分析系统研究[D];长江大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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3 王倩;蒋林华;张京丰;徐海群;;模糊神经网络在粉煤灰混凝土强度预测中的应用[J];四川建筑科学研究;2006年06期
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10 程家兴,陈万里;列车控制问题的计算分析及自适应算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2002年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 施式亮;何利文;伍爱友;李润求;;基于分形学的瓦斯爆炸事故时序数据分析模型及应用[A];中国职业安全健康协会2011年学术年会论文集[C];2011年
2 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
3 刘青峰;纪斌义;谢基龙;缪龙秀;;断裂力学裂纹扩展仿真技术-研究进展[A];第七届中国CAE工程分析技术年会暨2011全国计算机辅助工程(CAE)技术与应用高级研讨会论文集[C];2011年
4 杨益;方潜生;汪力君;;基于Handel-C的数字芯片的设计方法研究与实现[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
5 胡杨林;蒋洁琼;王明煌;曾勤;邱岳峰;邹俊;陈红丽;FDS team;;聚变裂变混合堆长寿命锕系废料嬗变处理的中子学优化分析[A];安徽新能源技术创新与产业发展博士科技论坛论文集[C];2010年
6 贺勇;;单亲遗传算法的最优群体规模[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 周芳;蒸汽发生器检修机械手路径规划及控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
10 李华文;船舶交通管理系统经济社会影响评价研究[D];大连海事大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
4 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
5 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
6 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
7 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
8 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
9 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
10 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨帆;;浅析GIS的发展现状与未来发展趋势[J];安徽农学通报;2007年23期
2 王永成,王宏飞,杨成梧;目标属性信息相关时融合识别的实现方法[J];兵工学报;2005年03期
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4 吴健生,王仰麟,曾新平,和志军,陈振辉;三维可视化环境下矿体空间数据插值[J];北京大学学报(自然科学版);2004年04期
5 韩立岩;周芳;;基于D-S证据理论的知识融合及其应用[J];北京航空航天大学学报;2006年01期
6 倪国强,李勇量,牛丽红;基于神经网络的数据融合技术的新进展[J];北京理工大学学报;2003年04期
7 朱求安,张万昌,余钧辉;基于GIS的空间插值方法研究[J];江西师范大学学报(自然科学版);2004年02期
8 范海军;姚军;;基于GIS的数字油藏模型探讨[J];吉林大学学报(信息科学版);2010年05期
9 张伟刚,梁龙彬,赵启大,开桂云,刘志国,董孝义,王述祖,张大煦,李欣,叶锦亭;光纤光栅与电阻应变片应变测量的对比分析[J];传感技术学报;2001年03期
10 朱小弟,李青元,曹代勇;基于OpenGL的切片合成法及其在三维地质模型可视化中的应用[J];测绘科学;2001年01期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 王宏斌;杨木壮;白志琳;梁金强;;全球范围内天然气水合物构造背景及其稳定域研究综述[A];海洋地质环境与资源学术研讨会论文摘要汇编[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 龚久和;现代油气藏管理与控制技术[D];成都理工大学;2003年
2 李宏坤;基于信息融合技术船舶柴油机故障诊断方法的研究与应用[D];大连理工大学;2003年
3 刘学锋;GIS辅助油气勘探决策支持研究[D];武汉大学;2004年
4 张文泉;矿井(底板)突水灾害的动态机理及综合判测和预报软件开发研究[D];山东科技大学;2004年
5 林志贵;基于证据理论的信息融合研究及其在水质监测中的应用[D];河海大学;2005年
6 马骞;电网调度决策支持系统的研究[D];华北电力大学(北京);2005年
7 李宗田;储层三维电阻率反演成像技术及其在剩余油探测中的应用[D];中国地质大学(北京);2005年
8 洪振杰;群体和多目标决策的理论、方法及大气传播研究[D];上海大学;2005年
9 李福林;莱州湾东岸滨海平原海水入侵的动态监测与数值模拟研究[D];中国海洋大学;2005年
10 朱春龙;城市水环境系统控制决策支持技术研究[D];河海大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 魏宁宁;Internet的环境监控系统的设计与实现[D];山东大学;2010年
2 靖小伟;油田地面采油工程地理信息系统实现方法研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
3 李效文;辽河油田地质试验信息系统的设计与实现[D];大连理工大学;2002年
4 张建兴;录井管理信息系统的设计与实现[D];哈尔滨工程大学;2003年
5 姜玥;GIS在油气田开发中的应用研究[D];西南石油学院;2003年
6 曾瑜;基于空间插值模型的绿洲地下水时空变化研究——以奇台绿洲为例[D];新疆大学;2004年
7 魏友华;信息融合在复杂油气储层物性参数研究中的应用[D];成都理工大学;2005年
8 刘开;济南大学园区空间数据获取与融合[D];山东科技大学;2005年
9 胡明卫;胡十二块沙三中4-8油藏精细描述及剩余油分布研究[D];西南石油学院;2005年
10 颜慧敏;空间插值技术的开发与实现[D];西南石油学院;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 勾启泰;岳建平;;克里金插值法在大地坐标系转换中的应用研究[J];测绘通报;2011年09期
2 程华;杜思伟;徐萃华;林家骏;;基于DS证据的信息融合算法多指标融合[J];华东理工大学学报(自然科学版);2011年04期
3 陈可洋;范兴才;吴清岭;陈树民;李来林;刘振宽;;提高逆时偏移成像精度的叠前插值处理研究与应用[J];石油物探;2013年04期
4 刘伟韬;刘云娟;申建军;;基于模糊物元理论的深部开采底板突水安全性评价[J];山东科技大学学报(自然科学版);2014年03期
5 郭秋英;郝光荣;陈晓岩;;中长距离网络RTK大气延迟的Kriging插值方法研究[J];武汉大学学报(信息科学版);2012年12期
6 贾义鹏;吕庆;尚岳全;支墨墨;杜丽丽;;基于证据理论的岩爆预测[J];岩土工程学报;2014年06期
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 乔伟;矿井深部裂隙岩溶富水规律及底板突水危险性评价研究[D];中国矿业大学;2011年
2 俞斌;不确定条件下散装液体化学品船安全评价方法及应用研究[D];上海海事大学;2011年
3 胡朝辉;面向汽车轻量化设计的关键技术研究[D];湖南大学;2010年
4 邓红卫;典型矿山地下水防治与资源化调控及工程应用研究[D];中南大学;2009年
5 董海波;煤矿采场瓦斯分布与分布场重构技术研究[D];中国矿业大学;2012年
6 任丽艳;开采沉陷预测与数值分析中的三维地质建模研究[D];中国矿业大学(北京);2012年
7 王永志;基于胞腔复形链的地下空间对象三维表达与分析计算统一数据模型研究[D];南京师范大学;2012年
8 段宏飞;煤矿底板采动变形及带压开采突水评判方法研究[D];中国矿业大学;2012年
9 张丽娟;基于OSG的矿井突水应急虚拟仿真系统关键技术研究[D];中国矿业大学(北京);2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘治政;黄水河流域平原区地下水监测网优化研究[D];山东农业大学;2010年
2 刘谆;基于FPGA的煤矿突水监测数据采集系统的设计[D];太原理工大学;2011年
3 龙威舜;克里金估计技术在辊道窑温度场中的应用研究[D];景德镇陶瓷学院;2011年
4 马涛;基于D-S证据融合的电网工程项目质量管理及评价研究[D];华北电力大学;2011年
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8 王博辉;矿井水害预警方法研究及实现[D];西安科技大学;2012年
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10 叶青清;公安县耕地质量等级更新应用研究[D];华中师范大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 孟大伟;;实用的中小型异步电动机优化设计程序[J];哈尔滨电工学院学报;1988年02期
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6 刘鹏程,纪晨;改进的模拟退火-单纯形综合反演方法[J];地球物理学报;1995年02期
7 王仁铎;从第三届国际地质统计学大会看地质统计学的最新进展[J];地质科技情报;1989年04期
8 侯景儒;;地质统计学在我国的应用及其发展[J];地质与勘探;1991年04期
9 刘瑞林;用神经网络学习识别化探及物探数据[J];地质与勘探;1992年02期
10 武忠祥;一种求多变量函数总体极小点的填充函数[J];工程数学学报;1999年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 kelly MF;邰常峰;;神经网络在肌电信号分析中的应用[J];国际生物医学工程杂志;1991年06期
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3 曾黄麟;;一类新的模式识别联想神经网络[J];电讯技术;1992年01期
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5 卢科学;郭美义;;平移不变模式变换与神经网络[J];西安电子科技大学学报;1992年03期
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10 丁德恒;吕维雪;;基于神经网络的关系模式匹配方法[J];计算机科学;1993年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
6 房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
7 王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
8 金龙;吴建生;;基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型(摘要)[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“气候系统与气候变化”分会论文集[C];2003年
9 申伟;张元培;;基于MATLAB的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的应用[A];《制造业自动化与网络化制造》学术交流会论文集[C];2004年
10 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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4 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
5 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
6 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
7 曹建兵 李祖兵 特约记者 何天进 本报记者 于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
8 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
9 韩婷婷;ICT强壮奥运“神经网络”[N];通信产业报;2007年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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5 杨文宇;利用状态函数导数的脉冲神经网络新算法[D];大连理工大学;2013年
6 张海仙;回复式神经网络的连续吸引子[D];电子科技大学;2010年
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8 董岩;基于神经网络的机载三轴稳定平台控制系统算法应用研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
9 Atlas Khan;神经网络的优化与用于优化的神经网络[D];大连理工大学;2013年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
3 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
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5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
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9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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