利用小波网络处理凝析天然气流量计测量数据

【摘要】： 凝析天然气的气液两相流量是监测、控制气井和气藏动态特性的主要依据,但传统的凝析天然气的流量计量受很多因素干扰,误差较大,气井的井口两相的计量问题是一项尚未彻底解决的技术难题。论文研究了应用小波神经网络处理凝析天然气测量数据的方法。 首先系统地研究了小波神经网络的结构,比较了小波神经网络与传统BP网络的性能。然后构建不同形式的小波神经网络:以连续小波变换为理论依据,采用连续小波函数作为神经网络的激励函数构建连续参数小波神经网络,给出参数学习算法;以多分辨分析和正交小波分解为理论依据,采用正交小波函数和尺度函数共同作为神经网络隐含层激励函数,构建多分辨小波神经网络,并利用多分辨分析逐层逼近的性质,给出了分层递阶学习算法。分别应用两种网络对凝析天然气流量计测量数据进行处理。最后,结合测量信号,通过先分析性质再综合误差比较的方法,比较了各种小波基,选取了最优者。 采用压力、温度和差压等参数作为小波网络的输入,气液标准体积流量为网络输出,基于Matlab语言,对上述方法进行了编程实现,实验结果表明,用小波神经网络预测凝析天然气流量计流量的方法是可行的,可以较好的预测出气液两相流量,为该方法应用于生产实际奠定了基础。 【关键词】：小波神经网络 连续小波变换 多分辨率分析 凝析天然气 小波基
【学位授予单位】：中国石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP183;TP216
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 前言8-14
• 1.1 课题的背景及意义8
• 1.2 两相流计量方法现状8-10
• 1.2.1 分离法8-9
• 1.2.2 非分离法9-10
• 1.3 国内外研究现状与分析10-12
• 1.3.1 国外研究现状10-11
• 1.3.2 国内研究现状11-12
• 1.4 论文主要研究内容12-13
• 1.5 小结13-14
• 第2章 小波神经网络14-28
• 2.1 引言14
• 2.2 BP神经网络14-19
• 2.2.1 BP神经网络的算法15-17
• 2.2.2 BP神经网络的缺点和改进17-19
• 2.3 小波分析理论19-22
• 2.3.1 引言19
• 2.3.2 连续小波变换19-20
• 2.3.3 离散小波变换20
• 2.3.4 多分辨率分析20-22
• 2.4 小波与神经网络的结合方式22-25
• 2.5 小波神经网络的特征及逼近能力25-26
• 2.6 小波网络与常规神经网络的比较26-27
• 2.7 小结27-28
• 第3章 连续参数小波神经网络算法及其应用28-43
• 3.1 连续小波网络的算法推导28-32
• 3.2 样本集的生成32-37
• 3.3 连续小波网络的训练及预测37-42
• 3.4 小结42-43
• 第4章 多分辨率小波神经网络算法及其应用43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 多分辨率小波网络算法43-47
• 4.2.1 多分辨率小波网络结构43-44
• 4.2.2 多分辨率小波网络隐层节点数的确定44
• 4.2.3 网络训练算法44-47
• 4.3 多分辨小波网络的训练及预测47-54
• 4.4 小结54-55
• 第5章 小波基的选取与小波网络的预测性能55-62
• 5.1 引言55
• 5.2 正交小波基的性质55-57
• 5.3 不同小波基对实验样本的训练比较及预测57-61
• 5.4 小结61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果68-69
• 致谢69

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