| 摘要 | 第1-6页 |
| abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·原油价格预测 | 第13-14页 |
| ·相对渗透率计算方法 | 第14-16页 |
| ·聚合物驱提高原油采收率研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 预备知识 | 第20-32页 |
| ·聚合物驱模型描述 | 第20-25页 |
| ·油藏渗流力学基础知识 | 第20-22页 |
| ·聚合物特性方程 | 第22-24页 |
| ·聚合物驱二维模型描述 | 第24-25页 |
| ·K-L分解 | 第25-27页 |
| ·迭代动态规划算法 | 第27-28页 |
| ·基于Darcy公式的相对渗透率计算公式 | 第28页 |
| ·标准RNA遗传算法 | 第28-29页 |
| ·平稳时间序列的线型模型 | 第29-32页 |
| ·带有外部激励的自回归滑动平均模型 | 第29-30页 |
| ·自回归模型 | 第30-32页 |
| 第3章 基于动态校正支持向量回归机的原油价格预测 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·动态校正的支持向量回归机( ε-SVR ) | 第33-34页 |
| ·基于骨干粒子群优化的HRGA | 第34-39页 |
| ·标准粒子群算法和骨干粒子群算法 | 第34-35页 |
| ·混合RNA遗传算法（HRGA） | 第35-37页 |
| ·HRGA测试 | 第37-39页 |
| ·基于动态校正 ε-SVR的原油价格预测 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 低渗油藏相对渗透率计算 | 第42-63页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·低渗油藏相对渗透率计算公式 | 第42-47页 |
| ·水湿岩心 | 第43-46页 |
| ·油湿岩心 | 第46页 |
| ·含水饱和度的偏导数计算 | 第46-47页 |
| ·基于HRGA的RBF神经网络在计算相对渗透率曲线中的应用 | 第47-54页 |
| ·RBF神经网络的基本原理 | 第47-49页 |
| ·HRGA-RBF算法 | 第49-51页 |
| ·HRGA-RBF在相对渗透率计算中的应用 | 第51-54页 |
| ·低渗油藏相对渗透率计算经验方程 | 第54-62页 |
| ·经验方程的建立 | 第55-56页 |
| ·基于混合遗传算法（HRGA）的相对渗透率计算 | 第56-58页 |
| ·计算实例 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于时空分解的聚合物驱ARX建模方法研究 | 第63-74页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·时空分解（K-L分解） | 第63-66页 |
| ·基于时空分解的ARX建模 | 第66-67页 |
| ·聚合物驱模型建立及验证 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 油价变化下聚合物驱时空分解模型动态规划求解 | 第74-85页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·油藏描述 | 第74-78页 |
| ·基于时空分解的聚合物驱ARX动态规划模型 | 第78-81页 |
| ·性能指标函数 | 第78-79页 |
| ·控制变量 | 第79-80页 |
| ·基于时空分解的聚合物驱ARX动态规划模型 | 第80-81页 |
| ·油价变化下聚合物驱模型迭代动态规划求解 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 总结与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |