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《大庆石油学院》 2010年
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面向油田开发领域的多准则智能决策模型及应用研究

吴淑玲  
【摘要】: 本课题针对油田开发领域涉及的多准则、多目标决策问题,研究人工智能和决策支持领域中的多准则决策理论、模型和学习算法,并将模糊逻辑、神经网络理论融于多准则决策规则中,对油田开发过程中涉及的典型决策问题进行研究和应用。 针对油田开发过程中储集层伤害诊断、油水层综合判别和低效井改善措施方案优选等典型多准则决策问题,研究基于专家知识、模糊决策规则与神经网络相结合的智能决策模型和方法,建立了可直接处理定性开发知识与定量油田开发数据的正则模糊神经网络、模糊加权推理网络、模糊综合评判等模型,构建了相应的求解算法,并对每种模型进行了实际应用,应用结果验证了模型和算法的有效性。针对油田开发方案优选的多目标决策问题,建立了一种改进的BP神经网络模型和学习算法,在基本BP网络的基础上,加入信号反馈及偏差单元,使其在学习过程中便于引入经验知识,并用模糊优选理论模型来代替神经网络中常用的Sigmoid函数,使得神经网络的激励函数具有较清晰、直观的物理意义,提高了网络对决策规则的描述能力和决策的可靠性。考虑实际油田开发系统中各个变量在运行过程中不同阶段可能具有不同的作用关系和信息变换机制,以及各阶段系统状态的连续性,采用若干过程神经元子网络构成级联结构建立了系统动态预测模型;同时,为弥补实际时间序列采样数据的不足和提高数据信息的利用率,利用相空间重构理论构造训练样本集。论文构建了基于级联过程神经元网络的决策模型和学习算法,以油田开发三次采油过程指标预测为例,实验结果验证了模型和方法的有效性。
【学位授予单位】:大庆石油学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TE323;TP183

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