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大庆油田高含水后期综合调整方案DSS的研究

第1章 绪论第1-41页
   ·论文研究的背景和意义第12-15页
     ·论文研究的背景第12-13页
     ·论文研究的目的和意义第13-15页
   ·国内外研究现状第15-36页
     ·水驱动态指标预测和措施方案优选的国内外研究现状第15-17页
     ·高含水后期调整方案国内外研究现状第17-31页
     ·决策支持系统(DSS)国内外研究现状第31-36页
   ·论文的主要内容及研究方法第36-39页
     ·论文研究的主要内容第36-39页
     ·论文研究的主要方法第39页
   ·论文的创新之处第39-41页
第2章 相关理论综述第41-74页
   ·油田高含水后期相关理论综述第41-53页
     ·高含水后期注水开发方式相关理论第41-43页
     ·油田高含水后期注水—产液结构的相关理论第43-50页
     ·高含水后期综合调整方案评价方法第50-53页
   ·决策支持系统(DSS)相关理论综述第53-63页
     ·决策模型第53-54页
     ·决策科学化第54-57页
     ·决策支持系统(DSS)第57-59页
     ·智能决策支持系统第59-63页
   ·知识发现理论第63-73页
     ·智能计算第64-69页
     ·数据挖掘相关理论第69-73页
   ·本章小结第73-74页
第3章 基于模糊数学方法的动态分析与开发现状评价第74-92页
   ·动态分析开发现状评价框架的构建第74页
   ·网格划分第74-76页
     ·时间的离散化第75页
     ·油层空间及其离散化第75-76页
   ·非均质二维单相流压力场预测方法第76-84页
     ·两相流到单相流的简化第76-77页
     ·单相流压力预测数学模型第77-79页
     ·压力分布的求解方法第79-81页
     ·单井动态控制单元的确定第81-84页
   ·剩余油饱和度及分层动态指标预测第84-91页
     ·渗流阻力计算第84-85页
     ·劈分水量及剩余油饱和度预测第85-87页
     ·注采比的影响第87页
     ·分层动态指标预测第87页
     ·水井垂向上劈分系数的计算第87-88页
     ·平面分配系数的计算第88页
     ·分层动态指标预测方法第88-90页
     ·分层动态指标预测与跟踪模拟第90-91页
   ·本章小结第91-92页
第4章 基于智能计算的决策支持模型第92-135页
   ·决策支持模型的体系框架第92页
   ·基于智能计算的决策支持系统(DSS)体系结构第92-93页
   ·基于神经网络的决策支持模型第93-95页
   ·基于加权模糊推理网络的决策模型第95-97页
     ·加权模糊逻辑推理第95页
     ·加权模糊推理元第95页
     ·加权模糊推理网络模型第95-97页
   ·基于模糊专家系统的决策支持第97-103页
     ·模糊专家系统与普通专家系统的区别第97-98页
     ·模糊专家系统的特征第98-100页
     ·模糊专家系统的构成第100-102页
     ·模糊专家系统的一种结构方案第102-103页
   ·基于模糊神经网络的决策模型第103-107页
     ·模糊多层感知器第103-104页
     ·基于多层模糊感知器的专家系统第104-107页
   ·基于遗传算法的决策支持第107-110页
     ·遗传算法的基本原理第107-108页
     ·基于产生式规则的知识表示方法第108-109页
     ·基于遗传算法的推理方法第109页
     ·基于遗传算法的学习方法第109-110页
   ·基于智能计算的措施方案优选模型及相应决策知识库的建立第110-134页
     ·压裂井层选择模型及知识库的建立第110-115页
     ·堵水井层优选及堵水效果的预测模型及知识库的建立第115-122页
     ·补孔井层选择模型及知识库的建立第122-124页
     ·转注井选择模型及知识库的建立第124-125页
     ·关井井位选择模型及知识库的建立第125-127页
     ·提液井选择模型及知识库的建立第127-128页
     ·调剖井选择模型及知识库的建立第128-133页
     ·多因素综合决策第133-134页
   ·本章小结第134-135页
第5章 基于神经网络的开发调整方案模拟第135-150页
   ·开发调整方案的体系框架第135页
   ·人工神经网络模型第135-142页
     ·神经网络信息处理的特点第135-137页
     ·神经网络模型及学习算法第137-142页
   ·基于神经网络的决策支持系统(DSS)结构第142-145页
   ·基于神经网络的开发调整方案模拟第145-148页
     ·网格层系的划分及网格加密第145页
     ·历史拟合第145-147页
     ·单井水驱模拟第147页
     ·纵向非均质水驱剖面模拟方法第147页
     ·模拟的数值误差分析第147-148页
     ·措施经济指标评价方法第148页
   ·本章小结第148-150页
第6章 高含水后期综合调整方案决策支持系统(DSS)实证研究第150-168页
   ·高含水后期综合调整方案决策支持系统(DSS)框架第150-151页
   ·高含水后期综合调整方案决策支持系统(DSS)的模型库框架第151-153页
     ·优选参数第151-152页
     ·数值计算第152-153页
   ·高含水后期综合调整方案决策支持系统(DSS)的数据库框架第153-155页
     ·信息维护第153-154页
     ·数据汇总第154页
     ·系统数据源第154-155页
   ·高含水后期综合调整方案决策系统(DSS)的应用第155-167页
     ·措施调整跟踪模拟第155-159页
     ·北三西280队调整方案及效果预测第159-167页
   ·本章小结第167-168页
结论第168-169页
参考文献第169-180页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第180-181页
致谢第181-182页
个人简历第182页

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