基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于剩余油分布的研究的開(kāi)題報(bào)告

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于剩余油分布的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景石油是世界上最主要的化石燃料，其開(kāi)采和利用對(duì)人類的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展起著重要的作用。隨著油田的逐漸開(kāi)發(fā)，油井日益增多，然而隨著采收的增加，油井滲透能力逐漸下降，產(chǎn)量降低，開(kāi)發(fā)難度加大，導(dǎo)致資源的浪費(fèi)和環(huán)境的污染。因此，研究剩余油分布具有重要的理論和實(shí)踐意義。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，在模擬和分析剩余油分布方面具有廣泛的應(yīng)用前景。本文旨在探究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在剩余油分布研究中的應(yīng)用，以期提高石油開(kāi)采的效率和資源的利用率。二、研究?jī)?nèi)容及方法本研究將以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為核心，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建剩余油分布預(yù)測(cè)模型。流程包括以下步驟：1.數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：從油田開(kāi)發(fā)的現(xiàn)場(chǎng)獲取剩余油數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，歸一化等操作，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性；2.特征提取和選擇：從處理后的數(shù)據(jù)中提取出對(duì)剩余油分布有較大貢獻(xiàn)的關(guān)鍵特征，使用相關(guān)性分析、主成分分析等方法選出最主要的特征；3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力，將處理后的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，建立剩余油分布預(yù)測(cè)模型；4.模型評(píng)估和優(yōu)化：對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型的優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和可靠性；5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和應(yīng)用：將建立的模型應(yīng)用到實(shí)際的剩余油分布預(yù)測(cè)中，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。三、預(yù)期結(jié)果及意義本研究通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)剩余油分布進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，預(yù)期得到以下成果：1、建立剩余油分布預(yù)測(cè)模型，提高剩余油開(kāi)采的效率，減輕環(huán)境污染；2、驗(yàn)證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在剩余油分布分析和預(yù)測(cè)中的可行性和應(yīng)用價(jià)值；3、分析剩余油分布的空間分布和規(guī)律，為石油開(kāi)采和石油資源管理提供科學(xué)依據(jù)。四、進(jìn)度安排本研究計(jì)劃于2021年12月開(kāi)始，預(yù)計(jì)結(jié)束時(shí)間為2022年6月，具體進(jìn)度如下：1.2021年12月-2022年1月：研究相關(guān)文獻(xiàn)，學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)；2.2022年2月-2022年3月：開(kāi)展數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理工作，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等操作；3.2022年4月-2022年5月：建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)模型，并進(jìn)行模型評(píng)估和優(yōu)化；4.2022年6月：對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)、分析和討論，并撰寫(xiě)畢業(yè)論文。五、參考文獻(xiàn)1.郭鵬,徐而松,朱建星.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油藏剩余油資源量評(píng)價(jià)方法[J].能源技術(shù)與經(jīng)濟(jì),2019(1):127-131.2.馮吉祥,陳福成,張莉莉.基于優(yōu)勢(shì)熵的剩余油分布綜合指標(biāo)[J].油氣地質(zhì)與采收率,2018,25(6):92-