遺傳算法及其在油田試井解釋系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的研究是現(xiàn)代控制理論的一個重要發(fā)展方向,并且對油田系統(tǒng)辨識、預(yù)測和參數(shù)估計(jì)等方面具有重要的理論意義和應(yīng)用價值.該文圍繞著復(fù)雜非線性系統(tǒng)辨識、建模和參數(shù)估計(jì)等問題研究及其在油田試井解釋領(lǐng)域的應(yīng)用,展開了較深入地探討,主要完成以下研究工作:該文首先以油田試井偏微分方程理論模型為依托,經(jīng)過一系列數(shù)學(xué)推演、模型變換、給出了試井解釋函數(shù)型連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.非線性多峰函數(shù)的優(yōu)化,不論在理論上還是應(yīng)用上一直是一個難題.油田試井解

2、釋模型是一個典型的復(fù)雜非線性多峰函數(shù).該文把系統(tǒng)辨識、遺傳算法和最優(yōu)化技術(shù)有機(jī)結(jié)合,熔于一爐,提出三種新型遺傳算法:帶生物種族進(jìn)化機(jī)制的遺傳算法,帶羅盤算法的遺傳算法和帶局部搜索策略的遺傳算法.該文以隨機(jī)過程論中的馬爾克夫鏈理論為工具,證明三種新型遺傳算法的全局收斂性.低滲透油田試井解釋是一個難度很大的油田生產(chǎn)和科研問題.用該文提出的理論方法和技術(shù)方案,很好地解決了這一難題.我們以油田多組油井實(shí)測數(shù)據(jù)為應(yīng)用實(shí)例,得到很好的結(jié)果.為試井解