无梯度多参数自动历史拟合方法

通过历史拟合以降低油藏地质参数的不确定性,提出一种稳定高效的无梯度多参数最优化调参技术,根据贝叶斯统计理论建立历史拟合最小化数学模型,并利用奇异值分解算法进行降维分解,然后采用基于方向导数的无梯度算法对该最优化问题进行求解。该方法同时实现了渗透率、孔隙度、相对渗透率、原油黏度及水体参数的拟合,进一步降低了反问题的不确定性。与人工历史拟合结果相比,基于降维方法的自动历史拟合结果表现出高度的一致性,节省了大量的人力与机时,证明了该方法的有效性与正确性。     

油藏自动历史拟合研究进展

 油藏自动历史拟合自提出至今已有50余年的历史,在理论和应用研究方面都取得了长足进展。为总结油藏自动历史拟合领域的研究进展和关键技术,以油藏自动历史拟合的发展历程为主线,以油藏自动历史拟合的技术进展为核心,将油藏自动历史拟合分为萌芽、形成、发展和快速发展4个阶段,讨论了常用的优化方法和具有发展潜力的优化算法,对比了各优化算法的特点和适用范围,探讨了目前研究存在的问题,提出了油藏自动历史拟合的发展方向。     

基于四维变分的油藏数模自动历史拟合方法

应用基于最优控制理论的四维变分资料同化方法,将油藏初始参数场和历史拟合时间段内的动态资料作为约束条件,将历史拟合过程转化为非线性规划中求解定义在多维空间的最优化问题,采用Levenberg-Marquardt优化算法求解目标函数极小值,从而建立基于四维变分资料同化的油藏自动历史拟合模型。将某小断块油藏渗透率和油水相渗曲线作为被估参数,自动拟合油藏产油量和含水率历史数据。结果表明:应用四维变分资料同化方法进行油藏数模自动历史拟合是可行的,可大幅提高历史拟合的效率。     

单井黑油模型自动历史拟合的一种方法

提出了单井三维三相黑油模型自动历史拟合的一种方法。在此基础上,建立了一个带约束条件的非线性目标函数,应用本算法使目标函数达到最小,实现自动历史拟合,从而反求出地层各参数值,另外还对新疆百口泉井的测试资料进行了自动历史拟合,求得了各自地层参数值,同时将本文结果与地层参数电测解释结果进行了对比,证实了本算法求解的可靠性。     

单井三维三相黑油模型的建立及自动历史拟合的实现

建立了一个柱坐标系下的三维三相单井黑油模型.通过隐式压力隐式饱和度(IMPlMS)方法对模型进行求解.获得了稳定的压力和饱和度计算结果.在此基础上.建立一个带约束条件的非线性目标函数.运用最优化方法使目标函数达到最小.实现自动历史拟合.从而反求得各地层参数值.另外还对大港油田三口测试井的测试资料进行了自动历史拟合.求得了各自的地层参数值.同时将本文求得的地层参数值与美国SSI软件解释结果及电测解释结果进行了对比.证实了本模型求解结果的可靠性.     

基于EnKF的油藏自动历史拟合方法对三相相对渗透率的反演

为解决标准集合Kalman滤波在非线性油藏反演中更新模型与更新动态场的统计不一致性问题,提出了一种改进的集合Kalman滤波方法,历史拟合过程中只对模型参数进行更新,然后利用更新的模型参数从初始状态重新运行油藏数值模拟软件进行下一拟合时刻的生产预测,协方差矩阵由从时间零运行油藏数值模拟软件得到的预测数据进行计算.理论证明了该方法与集合随机最大似然法的一致性.对某油藏的相对渗透率曲线进行了估计,比较了标准集合Kalman滤波方法与改进方法的参数估计及生产预测结果.由于保证了更新模型与更新动态场的一致性,改进的集合Kalman滤波方法得到了更好的参数估计和生产预测结果.     

文本聚类综述

聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习方法,近年来在信息检索、多文档自动文摘、智能搜索引擎、短文本信息处理等领域获得了广泛的应用。本文首先讨论了文本聚类（Textclustering）的应用,然后对文本聚类算法、聚类关键技术进行了综述。     

基于集合和神经网络架构搜索的自动历史拟合方法

由于人工经验选取的局限性,难以获取决定模型重构精度的最优网络参数是目前使用深度学习方法在自动历史拟合中对油藏地质模型进行降维时的难点之一.针对此问题,通过将深度自编码器与粒子群优化算法相互结合实现最佳网络架构的自动搜索,并以此构建一种基于集合数据同化和神经网络架构自动搜索的油藏自动历史拟合方法.分别对一个二维河流相油藏...     

基于K中心点的文档聚类算法

K中心点算法是一个常用的聚类算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极值,计算代价太高.本文先构造一个运用余弦相似度的K中心点文档聚类算法,然后提出一个改进算法,该算法不增加计算的复杂性,显著改进文档的聚类结果.最后,将该改进算法作为局部搜索过程嵌入到迭代局部搜索结构中,构造一个基于K中心点的迭代局部搜索文档聚类算法,进一步改进了文档聚类结果.试验结果表明该算法显著改进了文档聚类结果.     

K-means聚类算法初始中心选择研究

传统K-means聚类算法中聚类初始中心点是随机确定的,实际聚类数据集中可能有孤立点,造成了每次聚类的结果不同,聚类质量不同,有时陷入局部优化状态.针对这些问题,研究者曾试图用距离法解决孤立点的判断和确定初始聚类中心.这种思路存在不科学性.因为孤立点不仅指远离其他点,同时它的周围点稀疏;另外,当数据量过大、数据特征值过多时,算法的运算量大,需要占用大量的计算机资源,运算速度过慢.对传统的K-means聚类算法进行研究,提出了基于密度参数和距离理论的初始聚类中心的确定和孤立点的判断,对传统的K-means聚类算法进行改进.     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法.该算法利用互相关实现图像定位匹配,同时采用了金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足,克服了以往图像匹配中精度低的缺点,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级;通过在印刷质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性.     

基于边缘配准的印鉴自动鉴别方法

从图像处理和分析的角度出发,提出基于边缘配准的鉴别方法。该配准算法基于图像几何形状和统计特征,由快速形状检测算法和投影算法组成。     

油藏自适应历史拟合的研究

利用优选与正交设计等理论，给出了单因素和多因素油藏自适应历史拟合的序贯试验法，由可调参量的变化范围以及拟合对象的最大可能值，选出最优值，在此基础上进行试验，避免了过去人工历史拟合的不足，可以提高预测的可靠性，有利于油田的合理开发，最后，编制了计算机程序对实例进行计算，计算结果表明该方法行之有效。     

基于熵权的教师绩效评价算法的研究

本文采用熵权法这种客观赋权方法来确定综合评价中各指标的权重,通过把熵权法和传统的ISODATA聚类方法相结合,在ISODATA的目标函数中引入权重,给出了含有熵权的ISODATA聚类的迭代公式,提出了基于模糊聚类和熵权的改进的综合评价算法,并将该算法应用于教师绩效评价,使其评价结果更加有效．     

一种基于曲线匹配的印鉴图像自动检索方法

从汉字笔划横平竖直这一特点出发,提出了汉字图像中适合于印鉴图像检索的两种特征:汉字的外边缘轮廓和汉字的方向投影密度.进而用函数曲线对这两种特征进行量化描述,将对汉字的匹配归结为对函数曲线的匹配.最后通过实验验证了这两种特征的稳定性以及基于这两种特征的曲线匹配方法的有效性.     

一种基于PCA的工件图像匹配方法的研究

为提高工件图像匹配的计算效率提出了一种基于主元分析(PCA)的新方法.该方法将模板图像视为一高维空间点集,对其进行PCA处理,在确定能够保证信息保留率的主元个数后,得到各元方向上投影值的最大最小值及与其对应的模板图像中的列的序号.在匹配时,只需抽取搜索区域中相同序号的列向相应的主元方向作投影运算,从而构成投影值向量,进而计算该向量与预处理中所得的最大最小值构成向量间的距离,从而根据距离的大小判断是否匹配.匹配中的寻优工具使用一种改进的遗传算法.对工件匹配的实验验证说明,所提方法具有较高的寻优速度和精度,且在待匹配图像中混有较高噪声的情况下也能得到较好的结果.     

基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法

利用计算机鉴别印鉴真伪具有广泛的应用前景．提出一种基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法,该方法先将印鉴图象分成若干个子区域,然后提取反映真假印鉴本质特征的若干参数,用它们形成局部和全局特征,最后用ＢＰ神经网进行判决．实验结果表明,该鉴别方法具有较强的适应性和可靠性,已达到实用水平．     

基于线性轮廓匹配的工程图识别算法研究

从线性分割工程图入手，提出了一种线性化的轮廓匹配方法．首先通过线性分割工程图的过程将相交的图素从交点处分离出来，消除工程图中的相交情况，获得独立的图素，然后利用一种无需检测和跟踪边缘像素的线性化轮廓匹配方法来识别独立的图素