遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化，并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进，提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算，结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的，其优化效果优于传统遗传算法。
2022-09-16 15:43:57
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内容概要：
1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。
2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。
3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。
适用方向：统计学和神经网络方向案例分析
其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。
测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab
2022-09-09 16:05:45
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对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。
为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。
对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。
适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用
关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab
2022-09-09 16:05:37
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在油田开发过程中，为准确检测地下输油、输气、输水管线及光缆、电缆的分布和走向，提出基于OpenGL的地下管线三维成像系统：首先，利用磁异常信号探测系统对地下管线磁异常信号进行采集；其次，将采集到的磁异常信号进行处理并提取有效数据；最后，利用Visual C++和OpenGL平台对油田地下管线探测数据进行可视化成像，并通过探测系统屏幕直观反映管线的位置及分布．现场结果表明，基于OpenGL的地下管线探测数据三维成像方法对于油田地下管线可视化探测行之有效．
2022-07-14 00:49:46
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人工智人-家居设计-基于Agent油田开发智能软件社会模型的研究.pdf
2022-07-12 11:04:33
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