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题名基于粗糙集和Petri网的油层含油识别研究
被引量:1
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作者
张漫
李晶莹
严胡勇
王梅
范广玲
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
中国石油化工股份有限公司江苏油田采油一厂
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
东北石油大学数学与统计学院
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出处
《计算机技术与发展》
2020年第1期174-178,共5页
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基金
国家自然科学基金(51774090)
黑龙江省重点课题(GBB1318027)
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文摘
油藏受天然气的侵入,就会产生油气分异的现象:天然气会萃取出油藏中的轻组分,造成凝析油藏或轻质油藏;此外,油藏中的重组分脱出,形成沉淀,直接导致储层的渗透率降低,从而影响油气的分布规律。针对油藏中油气分布规律复杂的问题,在传统油层含油判别分析的基础上,提出了一种基于粗糙集和Petri网的油藏建模方法。应用粗糙集的知识约简对油层含油识别相关的岩层厚度、泥质含量等6个指标进行属性选择,提取最简规则,建立Petri网模型,根据Petri网的并行推理达到简洁高效的含油识别。仿真实验结果表明,采用粗糙集与Petri网判断的油气分布规律与现场数据高度接近,精度高,识别速度快,正确率高。可见将粗糙集与Petri网组合用于油层油气识别是有效的。
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关键词
粗糙集
PETRI网
油气分布
识别
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Keywords
rough sets
Petri nets
oil and gas distribution
recognition
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分类号
TE19
[石油与天然气工程—油气勘探]
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