基于RBF神经网络的油藏相对渗透率曲线计算

摘要：

本文提出了一种基于改进的RBF神经网络的相对渗透率曲线计算方法.利用骨干粒子群的位置更新操作更新RNA遗传算法的变异算子得到混合RNA遗传算法(HRGA),针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用HRGA算法对其进行优化,并用于相对渗透率曲线的计算.将HRGA优化的RBF神经网络和标准RBF神经网络计算的相对渗透率曲线与真实值误差对比分析,实验结果表明HRGA优化的RBF神经网络明显提高了计算精度.

关键词： 油藏工程 相对渗透率 计算方法 混合RNA遗传算法 RBF神经网络

作者: 葛玉磊 李树荣

作者单位: 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,山东青岛266580

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年24届中国过程控制会议

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 4571-4577

在线出版日期: 2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）