基于粒子群优化算法的小波神经网络缝洞型储层识别模型.pdf下载

weixin_39821228 2021-10-07 10:52:41

基于粒子群优化算法的小波神经网络缝洞型储层识别模型.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/25857519?utm_source=bbsseo

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基于粒子群优化算法的小波神经网络缝洞型储层识别模型.pdf

深度学习与地球物理神经网络 本文主要从BP神经网络、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、支持向量机，以及混合智能算法几个方面，初步了解机器学习（神经网络，支持向量机）在地震勘探中的应用及发展（尤指流体识别，储层识别，AVO反演），学习掌握最基本的BP理论，和支持向量机理论。 神经网络 机器学习是计算机按照人们赋予的特定方法按照人们的思维方式解决特定的问题，主要在大数据库中训练找到知识规律，建立学习模型，通过验证集对新数据进行分析，已达到预测的目的。其计算结构由人的神经网络启发，由此提出神经网络的实现方法，

碳酸盐岩作为油气储层、地下水含水层的重要载体，其与流体的相互作用（如溶蚀 - 沉淀、离子交换、矿物交代）直接控制孔渗结构演化 —— 塔中地区深部流体通过溶蚀改造形成的优质储层，孔隙度可从原始 2% 提升至 15% 以上；而塔河缝洞型油藏开发中，矿物沉淀导致的渗透率衰减可使产能下降 30%~50%。数值模型作为量化这一过程的核心工具，需精准刻画 “流体运移 - 化学反应 - 岩石变形” 的多场耦合机制，为储层评价与开发方案优化提供理论支撑。

有的题目可以直接用，有的还需要再细化下，稍微改动一下，也能作为创新的选题。总的来说，最重要的就是定的题目要确保后续能够写的出来，写的顺畅。论文需要的数据提前准备好，案例提前查阅清楚，文献在定题目前至少看上几十篇。本人长期从事这方面的科研工作，去年光是帮忙修改和润色就有几十篇文章，这里分享一些今年最新的题目及写作指导。改进的粒子群优化BP神经网络在大坝变形预测中的应用不平衡/小样本场景下的天然气管道智能诊断研究。先定方向，然后定题目，明确研究对象、研究内容、创新点在哪里。

有的题目可以直接用，有的还需要再细化下，稍微改动一下，也能作为创新的选题。总的来说，最重要的就是定的题目要确保后续能够写的出来，写的顺畅。本人长期从事这方面的科研工作，去年光是帮忙修改和润色就有几十篇文章，这里分享一些今年最新的题目及写作指导。先定方向，然后定题目，明确研究对象、研究内容、创新点在哪里。铋基光催化材料的制备及其对废弃聚合物水基钻井液的降解研究。基于MPSO-BP神经网络的油层识别及储层参数预测研究。基于离散元的测试生产过程井壁岩石破坏机理及失稳判据研究。

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