本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原油含水率測(cè)量研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國(guó)大多數(shù)油田進(jìn)入中高含水期,含水率上升已經(jīng)使一些油井接近經(jīng)濟(jì)開采極限,油田管理者需要及時(shí)準(zhǔn)確地了解油井的生產(chǎn)狀況,為生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)提供真實(shí)可信的數(shù)據(jù),這就需要檢測(cè)原油含水率,以便評(píng)估油井開采價(jià)值、采出程度及制定開采方案,提高經(jīng)濟(jì)效益。因此,原油含水率在線檢測(cè)技術(shù)的研究和應(yīng)用再度受到廣泛重視,而且越來(lái)越高地要求檢測(cè)精度和性價(jià)比。本文從電磁電導(dǎo)法測(cè)原油含水率的理論基礎(chǔ)入手,推導(dǎo)出原油含水率與傳感器有用電壓信號(hào)的關(guān)系式,從理論上驗(yàn)證了根據(jù)油水混合物中電導(dǎo)率的變化測(cè)量原油含水率的可行性。利用軟件ANSOFT建立了電磁電導(dǎo)法測(cè)原油含水率的三線圈系3D模型,詳細(xì)仿真了不同線圈位置和傳感器有用電壓信號(hào)大小之間關(guān)系,為傳感器實(shí)際搭建確定了準(zhǔn)確參數(shù),同時(shí)還仿真了溫度、礦化度對(duì)傳感器輸出電壓的影響,結(jié)果表明:溫度、混合物中離子濃度增加會(huì)使傳感器輸出電壓明顯增大。因此,必須對(duì)溫度、礦化度進(jìn)行修正。電磁電導(dǎo)法測(cè)量原油含水率易受多種因素的影響,且各種影響因素間具有復(fù)雜的非線性關(guān)系。本文應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電磁電導(dǎo)法測(cè)量原油含水率實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,建立了預(yù)測(cè)原油含水率模型。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部極小值的問(wèn)題,分別用啟發(fā)式改進(jìn)方法和數(shù)值優(yōu)化BP算法預(yù)測(cè)了原油含水率。研究表明:兩種改進(jìn)的BP算法均能提高了預(yù)測(cè)原油含水率的精度和算法的收斂速度,其中Fletcher-Reeves修正算法比自適應(yīng)學(xué)習(xí)率動(dòng)量梯度算法在優(yōu)化預(yù)測(cè)原油含水率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)具有更好的效果。該研究為設(shè)計(jì)智能化管外在線測(cè)量原油含水率儀表提供了有力的理論和實(shí)驗(yàn)依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 原油含水率 電磁電導(dǎo)法 啟發(fā)式改進(jìn) 數(shù)值優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TE622;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 前言9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 原油含水率測(cè)量方法研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究動(dòng)態(tài)12-14
• 1.3 課題的意義及工作內(nèi)容14-16
• 1.3.1 課題的意義14-15
• 1.3.2 主要工作內(nèi)容15-16
• 第2章 電磁電導(dǎo)法原油含水率測(cè)量原理分析16-26
• 2.1 傳統(tǒng)電導(dǎo)法測(cè)量原理16
• 2.2 電磁電導(dǎo)法傳感器模型16-25
• 2.2.1 三線圈系模型16-18
• 2.2.2 基于ANSOFT的三線圈系理論模型的仿真優(yōu)化分析18-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原油含水率預(yù)測(cè)模型26-42
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-33
• 3.1.1 BP算法原理26-27
• 3.1.2 BP算法的數(shù)學(xué)描述27-29
• 3.1.3 BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力及其影響因素29-31
• 3.1.4 BP標(biāo)準(zhǔn)算法求解運(yùn)算31-33
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電磁電導(dǎo)法測(cè)原油含水率中的應(yīng)用33-41
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用概述33-34
• 3.2.2 電磁電導(dǎo)法測(cè)原油含水率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立34-35
• 3.2.3 原油含水率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的確定35-37
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺陷37
• 3.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)及分析37-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 第4章 實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析42-58
• 4.1 實(shí)驗(yàn)裝置的設(shè)計(jì)42-50
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的總體框圖42-43
• 4.1.2 激勵(lì)源模塊的設(shè)計(jì)43-45
• 4.1.3 功率放大模塊的設(shè)計(jì)45-47
• 4.1.4 溫度采集模塊47-50
• 4.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及數(shù)據(jù)采集50-51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析51-58
• 4.3.1 溫度對(duì)含水率測(cè)量的影響51-52
• 4.3.2 礦化度對(duì)含水率測(cè)量的影響分析52-53
• 4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電磁電導(dǎo)法測(cè)原油含水率的擬合和泛化能力分析53-58
• 第5章 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 在學(xué)研究成果62-63
• 致謝63

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10 曾U喺，

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