基于已有矿区工程实例对同一矿区不同工作帮边坡稳定性的分析

基于BP神经网络分析方法,选取合理的边坡物理参数、力学参数和几何参数,建立露天矿边坡稳定性分析模型.按照不同的分析目的与要求,分别建立了BP神经网络可行性模型、滑坡面预测模型和治理滑坡面模型;选取分析样本,进行网络结构及学习参数的优化;选取最优的学习样本进行学习训练,据学习结果,利用勘测数据对目标进行预测,其预测结果能够满足精度要求.为了进一步证明其可行性引入模糊的方法,通过信息扩散化原理进行二次数值计算,所得计算结果与之前预测结果吻合.     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

高18块可动凝胶深部调驱数值模拟研究

为改善辽河油田高18块调驱效果,开展了弱凝胶调驱提高采收率数值模拟研究.根据该区块的地质油藏条件,建立三维地质模型.在历史拟合的基础上,对弱凝胶调驱注入参数进行了优化设计,并进行指标预测.研究结果表明,弱凝胶最佳注入量为0.2 PV左右,合理注液速度为50 m~3/d左右,最佳调驱时机为综合含水率68.5%时,调驱效果最优,最终采收率为28.7%,含水率最低值为59.4%,含水率下降了9.1%.该设计方案能有效地达到降水增油和提高原油采收率的目的.     

BP神经网络在地基土压缩指数预测中的应用

为了寻求基于多个常规物理参数间接得到土变形参数的途径,根据几个实际工程中的土工试验数据,利用BP神经网络方法对土压缩指数进行预测。选取土塑性指数、含水量、孔隙比、密度这4个常规物理参数作为影响土压缩指数的主要因素,得出土压缩指数的BP神经网络预测模型。结果表明:训练BP神经网络时,49组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络拟合值与实测值的相对误差为-3.5139380%~1.5704225%,相对误差绝对值的平均值为0.91548%;10组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络预测值与实测值的相对误差为-1.8055210%~6.0124173%,相对误差绝对值的平均值为3.32940%。可见,本文建立的基于4个物理参数的土压缩指数BP神经网络预测模型是可行的。     

一种基于一维卷积神经网络的烟叶霉变预测方法

构建了基于一维卷积神经网络的仓储烟叶霉变预测模型,以烟叶样本霉变过程中产生的特征气体浓度为学习数据,对仓储烟叶霉变进行预测;实验结果表明:与传统的BP神经网络模型相比,所构建的模型预测效果更好.     

基于GA-BP神经网络算法的马铃薯晚疫病预测模型

应用基于遗传算法的BP神经网络构建马铃薯晚疫病预测模型,对原始样本进行归一化处理,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值、阀值,通过BP神经网络训练构建马铃薯晚疫病预测模型,利用遗传算法来改善BP神经网络算法本身的缺陷,提高学习精度,预测准确度.仿真结果表明,GA-BP神经网络模型预测准确度较高,误差率较低,稳定性较好.实践证明,将GA-BP神经网络算法应用于马铃薯晚疫病预测模型中是可行的,能够实现晚疫病流行程度的快速预测.     

低渗透油藏多段塞微生物驱开发指标预测

油藏条件不同,微生物驱油体系的提高采收率能力和油藏适应性也有所差别,需要合理的注入参数对开发指标进行预测。通过模拟不同注入方式微生物驱油实验优化注入参数,在实验基础上综合运用前缘推进理论和经验回归方法,考虑微生物降低原油黏度以及影响油水相对渗透率等客观因素,建立一种将油井产能和含水变化规律结合的预测模型来预测微生物驱开发指标。微生物驱油实验表明,多段塞微生物驱较单一段塞微生物驱采收率可提高9.24%,见水时间能延长40.10%~40.14%,无水采收率提高18.44%;用该模型能较准确地预测微生物吞吐开井后的产油量、增油量、产液量和含水率,单井预测误差小于10%,区块总体产液量和产油量预测误差均小于3%,含水率仅为0.25%。矿场试验采用五级段塞交替注入调剖用微生物与驱油用微生物,试验区含水上升率由8.1%下降至-4.3%,综合递减率由13.3%下降到4.4%,控水稳油效果明显。     

城市建筑安装涂料VOCs排放量模拟预测研究

通过建立灰色离散分数阶预测模型GM(1,1)、BP和RBF神经网络预测模型,以西安市建筑安装涂料产生的VOCs为例,将用于建筑安装的涂料量以及其驱动因子数据作为模型的输入值,用收集整理的2004—2011年16组西安建筑安装涂料消耗量数据进行BP和RBF神经网络训练模拟,2011—2014年5组年数据进行检验预测,采用曲线拟合度和相对误差2个评价指标对3种预测模型结果进行比较分析。结果表明,灰色预测、BP和RBF神经网络预测模型的样本训练及预测的平均误差为:-16.53%,、7.05%,和4.73%,,结合真实值与预测值的曲线拟合和误差下降曲线来看,RBF神经网络的预测结果优于BP神经网络预测结果,采用RBF神经网络预测模型对城市建筑安装VOCs的排放量进行预测具有模拟效果好和预测精度高的优势,对城市VOCs的治理有一定的参考价值。     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

遗传神经网络在载人飞船环控决策系统中的应用研究

针对载人飞船环控生保系统的状态监控由于参数数量及不确定性因素多,导致学习模型训练周期长,不能满足快速、实时、准确参数预测的现实,运用遗传算法对神经网络进行优化,提出了基于遗传神经网络的环控生保参数预测模型,设计并实现了相应的仿真软件.以轨道舱总压预测为例,通过飞船的真实飞行数据测试,证实在达到同样误差的情况下,遗传神经网络的训练周期数比BP神经网络的训练周期数减少了30%,而且遗传神经网络的平均误差小于BP神经网络的平均误差,说明基于遗传神经网络的参数预测算法和模型能为栽人飞船环控决策支持系统提供更准确和实时的关键参数预测.     

FY油层深度二元体系调驱技术的研究与应用

油层深度二元体系调驱是由FYJ凝胶调驱体系和FYF分子膜调驱体系组成的.介绍了FYJ凝胶调驱体系中交联剂的合成、凝胶调驱的机理、凝胶调驱体系性能;FYF分子膜调驱体系中调驱剂的组成、FYF分子膜调驱剂的作用机理、FYF分子膜调驱体系性能.室内调驱试验结果表明:油层深度二元体系调驱可以有效提高调驱压力,FYJ凝胶调驱体系与FYF分子膜调驱体系具有良好的配伍性.现场应用结果表明:启动压力上升,吸水指数下降,吸水剖面得到明显改善,经调剖注水后,7口采油井均明显见效,见效率达100%.     

河南油田聚合物驱增油效果评价方法探讨

高含水期聚合物驱开发单元增油量是聚合物驱产油量与水驱基础产量之差额 ,如何确定聚合物驱产油量是增油效果评价和经济评价的关键 .采用数模预测方法计算聚合物驱产油量与实际生产结果有一定差距 ,且调整起来费时费力 .通过比较多种方法 ,提出了“三阶段”预测聚合物驱产油量的模型方法 ,即产量上升阶段、峰值稳定阶段和产量递减阶段预测模型 .此方法具有准确、简便的特点 ,在河南油田 3个不同聚合物驱区块增油效果预测中符合程度较高     

三元复合深度调驱技术在双河油田的应用

在油田开发过程中,调驱技术是改善油田开发效果,提高油田采收率的手段之一。三元复合深度调驱技术对合理有效治理次生大孔道和改善油藏开发具有重要的意义。     

水驱油藏转注CO_2驱油参数优化与效果评价

以大港油田某断块为研究对象,基于正交试验设计原理,以提高采收率程度和换油率为评价指标,运用数值模拟方法,开展水驱油藏转注CO2驱油注采参数优化与效果评价研究.研究结果表明:转注CO2驱油能够有效提高水驱油藏采收率,最优注气段塞大小为0.05 PV,气水体积比为1∶2,注气速度为40 000 m3/d,注采比为1∶0.9;适当提高注采比有利于保持地层压力,增加原油与CO2混相程度,提高气体波及系数,有效改善CO2驱油效果;气水交替驱能够获得良好的CO2埋存效果,注入的CO2大约有50%被封存在油藏中.     

适合海上B油田聚驱后非均相在线调驱性能评价

针对渤海B油田聚合物驱后储层非均质性增强,注水突进严重,产油量低等问题,通过室内实验评价研究,优选了两种非均相在线调驱体系FJX-1和FJX-2,开展了海上油田聚驱后,高含水期阶段非均相在线调剖、调驱性能评价及驱油效率分析。结果表明,聚合物与FJX-1、FJX-2在线调驱体系的封堵效率分别为61.42%、83.45%、93.17%,FJX-2调驱体系的复合黏度、弹性模量均好于聚合物和FJX-1调驱体系,表明其封堵性能与粘弹性能最好,对比液流转向能力,注入聚合物与FJX-1、FJX-2在线调驱体系后,高、低渗透率层的产液分数比分别从87:23、89:21、88:12下降到最低的61:39、48:52和35:65,在后续水驱中FJX-2在线调驱体系的岩心的高、低渗透率层的产液分数比依然可以达到66:34,FJX-2在线调驱体系对高渗透率层封堵效果明显。驱油实验可以看出,三种体系驱过程中最低含水率分别为：54.58、52.97、44.39。聚合物驱后继续FJX-1、FJX-2体系驱,可以提高采收率值分别为6.32%和11.84%,对比可知,最佳的调剖与调驱段塞组合为调剖(1500mg/L PL+1500mg/L JLJ)+调驱(1500mg/L RY+300mg/L PPG),非均相复合体系的调剖与调驱性能,通过对高渗透率层的有效封堵,不仅使中、低渗透率储层中的原油得到动用,同时对残留在储层内的部分原油也发挥了驱替效果。同时,矿场试验也表明,非均相复合驱在海上油田具有广阔的发展前景。     

聚驱油井压裂效果的多元线性回归预测方法

聚驱油井压裂效果的确定是聚驱开发预测的重要内容。分析了大庆油田聚合物驱历年油井实际压裂效果及变化规律,利用灰色关联分析方法确定了压裂效果的影响因素,主要包括注聚时含水、压裂时含水、压裂时单井日产、压裂层段有效厚度、渗透率、含油饱和度等,并在研究聚合物驱压裂增油机理及变化规律的基础上,运用多元线性回归方法建立了聚驱压裂增油量和有效期的预测方程,预测精度在95%以上。在油田生产中,可以利用该回归方程预测聚驱油井压裂的增油量和有效期。     

聚驱油井压裂效果的多元线性回归预测方法

聚驱油井压裂效果的确定是聚驱开发预测的重要内容。分析了大庆油田聚合物驱历年油井实际压裂效果及变化规律,利用灰色关联分析方法确定了压裂效果的影响因素,主要包括注聚时含水、压裂时含水、压裂时单井日产、压裂层段有效厚度、渗透率、含油饱和度等,并在研究聚合物驱压裂增油机理及变化规律的基础上,运用多元线性回归方法建立了聚驱压裂增油量和有效期的预测方程,预测精度在95%以上。在油田生产中,可以利用该回归方程预测聚驱油井压裂的增油量和有效期。     

新疆油田红浅火驱试验区原油物性变化规律研究

试验区历经4年多燃烧,地下原油性质发生较大程度的变化。为进一步认识火驱特性、指导生产调控,对原油组分、黏度、酸值、非金属元素、金属元素等变化规律进行了研究。研究结果表明,试验区原油经过火驱以后,改质作用明显,轻质组分质量分数上升、黏度明显下降;原油中金属与非金属元素出现明显变化。     

氮气泡沫热水驱油机理及实验研究

借助室内实验和数值模拟,研究了氮气泡沫热水驱提高稠油采收率的机理.结果表明:在注热水的同时注入氮气和泡沫可以大大提高稠油的采收率,其机理主要表现在降黏、原油体积膨胀、调剖等方面.氮气泡沫热水驱和热水驱的对比试验显示氮气泡沫热水驱不仅可以提高采收率,而且还可以提高采油速度.     

粘弹性聚合物驱油的数学模型

为了研究粘弹性聚合物驱油规律,建立了粘弹性聚合物驱油数学模型。从弹性效应和粘性效应两个方面描述聚合物驱油机理。聚合物弹性能够降低残余油饱和度,聚合物粘性改善油水流度比,扩大波及体积。该模型能够模拟聚合物驱油具有的提高微观驱油效率和流度控制驱油机理以及所发生的对流、弥散、扩散、吸附等一系列物化现象。利用该模型拟合了实验室聚合物岩心驱油过程。数值模拟结果与实际岩心驱油过程基本一致,表明该模型可以进行聚合物驱油的机理研究、实际应用可行性研究、矿场方案优选和开发效果预测。