计算机技术与发展2020,Vol.30Issue(1) :174-178.

基于粗糙集和Petri网的油层含油识别研究

Recognition at Oil and Gas Distribution in Oilfield Based on Rough Sets and Petri Nets

张漫 李晶莹 严胡勇 王梅 范广玲
计算机技术与发展2020,Vol.30Issue(1) :174-178.

基于粗糙集和Petri网的油层含油识别研究

Recognition at Oil and Gas Distribution in Oilfield Based on Rough Sets and Petri Nets

张漫 1李晶莹 2严胡勇 3王梅 1范广玲4
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作者信息

  • 1. 东北石油大学 计算机与信息技术学院,黑龙江 大庆163318
  • 2. 中国石油化工股份有限公司江苏油田采油一厂,江苏 扬州225200
  • 3. 重庆工商大学 计算机科学与信息工程学院,重庆 400067
  • 4. 东北石油大学 数学与统计学院,黑龙江 大庆 163318
  • 折叠

摘要

油藏受天然气的侵入,就会产生油气分异的现象:天然气会萃取出油藏中的轻组分,造成凝析油藏或轻质油藏;此外,油藏中的重组分脱出,形成沉淀,直接导致储层的渗透率降低,从而影响油气的分布规律.针对油藏中油气分布规律复杂的问题,在传统油层含油判别分析的基础上,提出了一种基于粗糙集和Petri网的油藏建模方法.应用粗糙集的知识约简对油层含油识别相关的岩层厚度、泥质含量等6个指标进行属性选择,提取最简规则,建立Petri网模型,根据Petri网的并行推理达到简洁高效的含油识别.仿真实验结果表明,采用粗糙集与Petri网判断的油气分布规律与现场数据高度接近,精度高,识别速度快,正确率高.可见将粗糙集与Petri网组合用于油层油气识别是有效的.

关键词

粗糙集/Petri网/油气分布/识别

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基金项目

国家自然科学基金(51774090)

黑龙江省重点课题(GBB1318027)

出版年

2020
计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
被引量1
参考文献量8
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