利用小波網(wǎng)絡(luò)處理凝析天然氣流量計測量數(shù)據(jù)

【摘要】： 凝析天然氣的氣液兩相流量是監(jiān)測、控制氣井和氣藏動態(tài)特性的主要依據(jù),但傳統(tǒng)的凝析天然氣的流量計量受很多因素干擾,誤差較大,氣井的井口兩相的計量問題是一項尚未徹底解決的技術(shù)難題。論文研究了應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理凝析天然氣測量數(shù)據(jù)的方法。 首先系統(tǒng)地研究了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),比較了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)的性能。然后構(gòu)建不同形式的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):以連續(xù)小波變換為理論依據(jù),采用連續(xù)小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)構(gòu)建連續(xù)參數(shù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),給出參數(shù)學(xué)習(xí)算法;以多分辨分析和正交小波分解為理論依據(jù),采用正交小波函數(shù)和尺度函數(shù)共同作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層激勵函數(shù),構(gòu)建多分辨小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用多分辨分析逐層逼近的性質(zhì),給出了分層遞階學(xué)習(xí)算法。分別應(yīng)用兩種網(wǎng)絡(luò)對凝析天然氣流量計測量數(shù)據(jù)進行處理。最后,結(jié)合測量信號,通過先分析性質(zhì)再綜合誤差比較的方法,比較了各種小波基,選取了最優(yōu)者。 采用壓力、溫度和差壓等參數(shù)作為小波網(wǎng)絡(luò)的輸入,氣液標(biāo)準(zhǔn)體積流量為網(wǎng)絡(luò)輸出,基于Matlab語言,對上述方法進行了編程實現(xiàn),實驗結(jié)果表明,用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測凝析天然氣流量計流量的方法是可行的,可以較好的預(yù)測出氣液兩相流量,為該方法應(yīng)用于生產(chǎn)實際奠定了基礎(chǔ)。 【關(guān)鍵詞】：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連續(xù)小波變換 多分辨率分析 凝析天然氣 小波基
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TP183;TP216
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 前言8-14
• 1.1 課題的背景及意義8
• 1.2 兩相流計量方法現(xiàn)狀8-10
• 1.2.1 分離法8-9
• 1.2.2 非分離法9-10
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與分析10-12
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容12-13
• 1.5 小結(jié)13-14
• 第2章 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)14-28
• 2.1 引言14
• 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)14-19
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法15-17
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點和改進17-19
• 2.3 小波分析理論19-22
• 2.3.1 引言19
• 2.3.2 連續(xù)小波變換19-20
• 2.3.3 離散小波變換20
• 2.3.4 多分辨率分析20-22
• 2.4 小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式22-25
• 2.5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征及逼近能力25-26
• 2.6 小波網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較26-27
• 2.7 小結(jié)27-28
• 第3章 連續(xù)參數(shù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用28-43
• 3.1 連續(xù)小波網(wǎng)絡(luò)的算法推導(dǎo)28-32
• 3.2 樣本集的生成32-37
• 3.3 連續(xù)小波網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及預(yù)測37-42
• 3.4 小結(jié)42-43
• 第4章 多分辨率小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其應(yīng)用43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 多分辨率小波網(wǎng)絡(luò)算法43-47
• 4.2.1 多分辨率小波網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)43-44
• 4.2.2 多分辨率小波網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)的確定44
• 4.2.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法44-47
• 4.3 多分辨小波網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及預(yù)測47-54
• 4.4 小結(jié)54-55
• 第5章 小波基的選取與小波網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能55-62
• 5.1 引言55
• 5.2 正交小波基的性質(zhì)55-57
• 5.3 不同小波基對實驗樣本的訓(xùn)練比較及預(yù)測57-61
• 5.4 小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果68-69
• 致謝69

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