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摘要
采用建模发现油田机采系统的潜在规律,再利用该规律优化获取机采系统的最佳决策参数,对解决机采系统效率低、能耗大等问题具有重要意义。然而,机采系统受机械、地层、人为等不确定因素的影响,难以掌握其生产参数、环境变量与系统性能之间的变化关系。为此,提出无迹粒子滤波神经网络,并用其建立机采系统的动态演化模型。该方法将无迹卡尔曼滤波作为重要性采样密度,直接通过无迹卡尔曼滤波估算状态向量(粒子)的概率密度函数,从而有效提高滤波精度以及建模精度。通过对某油田机采系统的数据样本实验,表明该方法提高了机采模型的精度,并能对动态系统突变实时跟踪,可有效指导机采系统获取最佳决策参数。
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