油井三相流体计量技术的应用研究

针对油井产出的三相流体的特点,采用质量流量计、智能气体流量计和微型计算机控制器组成的新型计量技术,能够在油田计量站内完成对油井生产的油、气、水三相流体的自动实时计量工作.理论研究和现场应用资料证实,该计量技术能够将原油和伴生水的计量精度提高到0.5%,伴生气的计量精度提高到5%.     

BP神经网络预测最小混相压力

应用BP神经网络预测CO2最小混相压力,选择C5＋分子量、油藏温度、挥发油（CH4和氮气）的摩尔分数、中间油（C2-C10）的摩尔分数作为参数,用相关文献的实验结果作为样本进行训练,选取网络模型各层函数、隐含层节点数和算法得出适合的BP神经网络,结合实际细管实验的数据及相关参数修改网络输入参数应用于实际油藏,预测最小混相压力并分析相关的影响因素,指导生产和相应理论研究。     

基于人工神经网络的石油化工工程建设项目管理绩效评价

针对非线性多输入多输出的石油化工工程建设项目管理绩效评价问题,应用人工神经网络构建评价模型。使用50个项目的287个学习案例数据,以10个影响因素为输入,6个指标为输出,对BP神经网络、基于遗传算法的BP神经网络、径向基函数神经网络与广义回归神经网络4类网络模型进行训练和测试。通过均方误差的比较,发现基于遗传算法的BP神经网络优于一般的BP神经网络,广义回归神经网络的测试结果优于BP神经网络,径向基函数神经网络具有最好的误差精度。2个应用示例表明,人工神经网络应用于石油化工工程建设项目管理绩效的评价是可行和有效的。     

BP网络在计算多层混采原油分层产能贡献中的应用

通过不同储层原油色谱指纹特征的差异,采用线性模型可准确计算2层合采的分层产能贡献,但对于3层及以上的合采井计算结果误差较大。以陆梁油田为例,在实验室进行3层原油配方实验,并进行原油全烃气相色谱分析,确定单层和配比原油指纹,建立特征指纹数据库,用BP网络算法建立分层产能模型。结果表明,BP神经网络具有极强的非线性映射能力,计算结果与实际配比误差较小,能为油田利用地球化学方法进行多层合采的单层产能配比计算提供一个经济适用的途径。     

基于量子神经网络的分子沉积膜驱原油采收率预测方法

提出一种用于预测分子沉积(MD)膜驱原油采收率的量子神经网络方法。基于生物神经元信息处理机制和量子计算原理构造出一种量子神经元,该神经元由加权、聚合、活化、激励四部分组成。再由量子神经元构造出三层量子神经网络模型,其输入和输出为实值向量,权值和活性值为量子比特。权值和活性值调整由量子门实现。基于梯度下降法构造了该模型的学习算法。将该模型应用于MD膜驱原油采收率的预测实验结果表明,该模型在收敛速度和泛化能力方面明显优于普通三层BP网络。     

神经网络信息技术及其在测井解释中的应用

1 神经网络信息系统基本概念神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的计算机信息处理系统 ,它具有人脑的基本功能 ,但又不是人脑的真实写照 ,它是一种人脑的抽象、简化和模拟模型 ,故称人工神经网络。构成神经网络的基本三要素是 :处理单元 (神经元 )、网络结构和学习算法。神经元是神经网络的基本成份 ,它通常是一个多输入单输出的非线性单元。网络结构系指神经元之间的连接方式 ,文中采用的BP网络是一种层状结构的前馈神经网络 ,它由一个输入层、一个输出层和输入层与输出层之间的一个或若干个隐含层组成。常用…     

基于BP网络的压裂酸化选井方法初探

BP网络是一种基于先验知识来建立特征参数与期望输出函数关系的神经网络。介绍了BP网络的学习算法,讨论了它在压裂酸化选井中的应用。方法预测结果与实际选井基本一致。     

应用BP神经网络预测石脑油热裂解产物收率

采用BP神经网络模型建立了石脑油裂解产物收率的预测方法。BP神经网络模型的输入层设12个结点,输出层设22结点,设一层隐含层。在保证学习训练数据具有代表性的情况下,BP神经网络模型的预测结果与实验数据相比,误差约为5%。BP神经网络模型的预测结果比非线性回归方法的预测结果要好。BP神经网络模型的外延性不强,外延的部分数据预测结果偏差较大。在能够保证基础学习训练数据的准确性和合理选取的条件下,BP神经网络模型能够应对乙烯装置原料变化频繁的情况。     

润滑油粘度对磨损影响的神经网络预测模型

建立了预测磨损自补偿状态下润滑油运动粘度对锡青铜ZQSn10－1／45钢摩擦副磨损特性影响规律的BP神经网络模型。用不同粘度的润滑油做了相应的磨损试验,并由此制成神经网络的目标样本。利用Matlab系统神经网络工具箱中的神经网络函数建立神经网络模型,使编程工作量大大减少。采用Levenberg-Marquardt优化算法对神经网络进行了学习训练,网络输出结果与实验结果吻合性较好。该网络可较准确地预测润滑油的运动粘度对摩擦副磨损特性的影响规律,为摩擦学设计的程序化计算和石化产品的性能分析提供了方便有效的工具。     

BP神经网络模型设计的研究

就BP神经网络应用设计中的网络隐含层数、隐含层神经元个数等具体设计问题进行了研究与探讨,提出一种新的构建BP神经网络模型方法。实验表明,使用该方法构建的网络模型训练曲面图形时,得到的网络输出曲面与原样本曲面非常接近,训练误差满足设定要求。     

石油企业知识型员工流失的原因分析与思考

对石油企业知识型员工流失的现状进行了描述,并分析了流失的原因;阐述了稳定知识型员工队伍的基本思路;从提高待遇、增进感情、发展事业、制度创新四个方面提出了相应的对策。对石油企业的人力资源管理理念的创新进行思考。