【作者】 田景文;
【导师】 李国斌;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2001
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2003-03-04
【关键词】 数据采集系统; 地下油藏仿真; 小波神经网络; 贝叶斯－克里金估计; 遗传算法; 模拟退火算法; 油藏参数; 地震特征参数;
【英文关键词】 Data acquisition system; Oil reservoir emulation; Wavelet neural network; Bayes-Krijing estimation; Genetic algorithm; Simulated annealing algorithm; Oil reservoir parameter; Seismic feature parameter;
【中文摘要】 石油的产生有着不可重复性，不可实验性的特点。人们对地下油藏的认识存在很多的疑问，由于某些不正确的认识会带来巨额生产资金消耗。研究清晰地再现地下油藏构造形态和准确预测油藏参数的方法，对石油的生产有重大的实际意义，可以提高生产效益，为国家节约巨额的资金。 本文以大庆油田和辽河油田的科技攻关项目为背景，以准确、清晰地再现地下油藏的构造形态和油藏参数空间展布为目标，将计算机仿真技术和现代预测理论与石油生产相结合，围绕对地下油藏的仿真和油藏参数预测进行一系列的研究工作。主要内容如下： 1．在分析地震信号特性的基础上，研究设计了一种自适应数据采集系统，该系统采用智能放大器，可以完成对地震数据大动态范围的高分辨率采集，而且该采集系统设计为具有2~0～2~(15)共16个可选数字增益台阶，可根据对输入信号的预测结果，自动选择一个最佳增益对输入信号进行放大，系统具有自动零漂补偿和自动定标的能力，该系统可以提高数据采集的分辨率，扩大采集信号动态范围，为准确再现地下油藏构造形态，提供原始的数据。 2．深入研究了小波神经网络理论，并将地震数据剖面看成是二维...
