Повышение информативности гидродинамических исследований скважин

• Автор: Рочев, Алексей Николаевич
• Шифр специальности: 25.00.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Ухта
• Количество страниц: 145 с. : ил.

1. Фрактальный анализ динамики давления в скважине.
1.1. Фрактальный анализ. Основные понятия
1.2. Образование фрактальных структур в пористых средах.
1.3. Алгоритмы расчета фрактальных размерностей замеров временных рядов.
1.4. Область применения фрактального анализа
1.5. Модельные примеры
1.6. Фрактальный анализ динамики давления в скважине
1.7. Выводы.
2. Применение искусственной нейронной сети для классификации кривых восстановления давления
2.1. Искусственные нейронные сети. Основные понятия.
2.2. Задачи, решаемые с применением нейросетей
2.3. Постановка задачи
2.4. Модельные кривые восстановления давления. Формирование обучающего множества
2.5. Приведение задачи к безразмерному виду.
2.6. Классификация КВД с применением ИНС
2.7. Выводы.
3. Регуляризация обратных задач гидродинамических исследований скважин.
3.1. Некорректно поставленные задачи. Понятия и определения.
3.2. Область применения регуляризирующих алгоритмов.
3.3. Метод регуляризации по А.Н. Тихонову.
3.4. Регуляризация обработки кривой восстановления давления.
3.4.1 Регуляризация обработки кривой восстановления давления
методом касательной.
3.4.2 Регуляризация обработки кривой восстановления давления
методом П. Полларда
3.5. Выводы
4. Автоматизированная информационная система для обработки кривой
восстановления давления
4.1. Технические характеристики АИС
4.2. Краткое описание интерфейса и работы с системой.
Основные выводы и рекомендации
Список литературы


Изучение ДС, функционирующих в режиме детерминированного хаоса, позволило продвинуться в описании таких явлений как возникновение турбулентности, описание динамики биологических популяций и других 3. Способность диссипативных систем к самоорганизации показана в работах Нобелевского лауреата И. Пригожина , . В настоящее время многие исследователи рассматривают залежь углеводородов как сложную, диссипативную систему, способную к самоорганизации . Однако чаще всего приходится сталкиваться с ситуацией, когда неизвестно не только какой именно системой порождена измеренная переменная, но и не ясно является ли эта система детерминированной или случайной. Для ответа на эти вопросы в нелинейной динамике был разработан ряд методов, которые в совокупности называют фрактальным анализом. При исследовании странных аттракторов ДС, выяснилось, что они имеют фрактальную структуру и дробную фрактальную размерность. Понятие фрактала было введено французским математиком польского происхождения Бенуа Мандельбротом в году . Слово фрактал произведено от латинского , от которого происходят английские термины i, i дробь, дробный. С математической точки зрения фрактал это прежде всего множество с дробной размерностью . Фрактальные объекты характеризуются размерностью ХаусдорфаБезиковича. В простейшем случае, когда фрактал обладает свойством идеального самоподобия, эта размерность определяется выражением
где р количество подобных элементов, на которые заменяется исходный элемент на каждом шаге построения фрактала д отношение длины исходного элемента на предыдущем и следующем шагах построения фрактала. Проиллюстрируем вышесказанное примером. На рис. Кох. Рис. Этапы построения кривой Кох.