技術總結(jié)
本發(fā)明提供的油田機采過程動態(tài)演化建模與節(jié)能優(yōu)化方法，包括：確定油田機采油過程中的效率影響因素和性能變量；對樣本中的載荷變量進行降維處理構(gòu)建新樣本，并歸一化新樣本；基于歸一化后的新樣本構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型；利用ST?UKFNN算法估計神經(jīng)網(wǎng)絡模型中由權(quán)值閾值所組成的狀態(tài)變量的最優(yōu)狀態(tài)；并利用最優(yōu)狀態(tài)變量重構(gòu)更新后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型獲得油田機采油過程模型；構(gòu)建實際日產(chǎn)液量的偏好函數(shù)，利用MOGA算法對決策變量各自的上下限尋優(yōu)優(yōu)化；將優(yōu)化后的決策變量，帶入油田機采油過程模型，計算優(yōu)化后的決策變量的系統(tǒng)性能，與實際樣本的系統(tǒng)性能的平均值進行比較。利用本發(fā)明可以提高油田機的生產(chǎn)效率，降低能耗。

技術研發(fā)人員：辜小花;唐海紅;聶玲;楊利平;裴仰軍;張堃
受保護的技術使用者：重慶科技學院
文檔號碼：201610999735
技術研發(fā)日：2016.11.14
技術公布日：2017.03.22