基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油田回注水余氯預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、目前我國大部分油田采用注水采油方式，杜絕了含油污水外排給油田環(huán)境所造成的污染。但回注水水質(zhì)對(duì)油田的開發(fā)具有重要影響，如何保證回注水水質(zhì)是本文的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。
　　余氯濃度是衡量油田回注系統(tǒng)中水質(zhì)整體狀況的重要指標(biāo)，它與回注水水質(zhì)的各主要細(xì)菌學(xué)特征緊密相關(guān)，也是控制回注水水中細(xì)菌滋生最有效評(píng)估指標(biāo)。由于余氯為一種非穩(wěn)定性物質(zhì)，在傳輸過程中其濃度會(huì)隨時(shí)間而衰減，殺菌能力逐漸降低，引起水質(zhì)惡化。因此，對(duì)注水管網(wǎng)余氯進(jìn)行預(yù)測(cè)，探尋防止注水

2、管網(wǎng)水質(zhì)污染的有效方法顯得尤為重要。
　　水體中余氯濃度變化是一個(gè)非線性時(shí)變過程，且注水管網(wǎng)水文環(huán)境復(fù)雜多變，機(jī)理性模型的建立與求解存在一定困難。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)等特性，因而非常適用于解決余氯預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的一些問題。但是由于其訓(xùn)練機(jī)制的局限性，不可避免的存在容易陷入局部極小值、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)效果不理想等不足。針對(duì)以上缺陷，本文分別建立基于遺傳算法和遺傳模擬退火算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)模型，并且對(duì)