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基于AHP、模糊数学和神经网络的天然气增压开采方案优选模型研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 引言第8-12页
   ·选题依据第8-9页
   ·研究课题来源第9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·论文的研究内容及技术路线第10-12页
第2章 多属性决策理论与方法简述第12-32页
   ·引言第12-13页
   ·建立指标体系第13页
   ·权重的确定方法第13-17页
   ·模糊数学与模糊优选理论介绍第17-22页
     ·模糊数学发展与应用简介第17-18页
     ·模糊优选理论简介第18-22页
   ·人工神经网络在多属性决策中的研究第22-32页
     ·人工神经网络概述第22-26页
     ·BP神经网络理论第26-27页
     ·基于BP神经网络的综合评价方法第27-29页
     ·评价方法的实现步骤第29-30页
     ·BP神经网络泛化能力的提高第30-32页
第3章 洛带气田增压开采方案模拟研究第32-39页
   ·洛带气田管网现状第32页
   ·洛带气田蓬莱镇组气藏增压开采建模第32-35页
     ·ReO软件增压开采模拟功能简介第32-33页
     ·ReO优化研究技术思路及优化数学模型第33-35页
   ·洛带气田蓬莱镇气藏增压开采模拟研究第35-39页
     ·洛带气田蓬莱镇组气藏增压开采方案制定第36页
     ·增压开采方案的模拟结果第36-38页
     ·各种方案的技术指标确定第38-39页
第4章 基于层次分析法和模糊优选的增压开采方案优选研究第39-46页
   ·方案指标的确定第39-40页
   ·采用层次分析法确定各个特征指标权重第40-42页
     ·层次分析法的应用第40页
     ·建立层次分析法的步骤第40-42页
   ·模糊优选在增压开采方案优选上的应用第42-46页
第5章 基于模糊法和神经网络的增压开采方案优选研究第46-55页
   ·基于模糊数学的模糊优选法和神经网络结合的思路第46-48页
   ·增压开采方案评价指标体系的建立及指标规范化第48-49页
   ·基于模糊数学的模糊优选法和神经网络增压开采方案优选的实现第49-53页
     ·增压开采方案优选中BP神经网络的建立第49页
     ·学习样本的建立第49-51页
     ·隐含层神经元数目的确定第51页
     ·BP神经网络评价模型的训练和仿真第51-53页
   ·总结第53-55页
结论与展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-61页
附图第61-74页

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