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文檔簡介
1、本文以采油井示功圖和生產數(shù)據(jù)進行預測產液量和動液面作為主要研究內容,豐富了數(shù)字化建設的內容。通過提取示功圖特征值聯(lián)合單井生產信息作為樣本學習數(shù)據(jù),實現(xiàn)液量自動計量和動液面計算,進一步指導油田生產,降低產能建設投入和運行成本,實現(xiàn)提高油井系統(tǒng)效率的目的。通過對基于數(shù)據(jù)挖掘的功圖量油和動液面預測技術的研究,提高了油田的信息化、數(shù)字化程度。主要研究內容包括:⑴提出基于傅里葉描述子(Fourier Description)、矩特征向量和灰度矩陣
2、統(tǒng)計量提取示功圖特征值的方法,分析各種方法優(yōu)點和缺點,并最終確立基于傅里葉描述子的提取示功圖特征值方法為本論文進行產液量和動液面預測的特征值提取方法。⑵通過對預測樣本進行分析,以修正神經(jīng)網(wǎng)絡算法、用SCG算法的變梯度反向傳播算法和最速梯度下降算法等不同神經(jīng)網(wǎng)絡方法建立的模型對預測樣本進行訓練,從而得到神經(jīng)網(wǎng)絡,進而進行產液量和動液面預測。在預測一次完成后。⑶對不同方法進行的產液量和動液面預測誤差進行分析,獲得較好的預測方法,從而進一步指
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