[發明專利]基于中智不確定語言信息集成技術的油田開發優化方法在審
| 申請號: | 202110849433.4 | 申請日: | 2021-07-27 |
| 公開(公告)號: | CN113554233A | 公開(公告)日: | 2021-10-26 |
| 發明(設計)人: | 湯國林;劉培德;劉政敏;滕飛 | 申請(專利權)人: | 山東財經大學 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/02;G06F17/15;G06F17/16;G06F17/18 |
| 代理公司: | 濟南泉城專利商標事務所 37218 | 代理人: | 張貴賓 |
| 地址: | 250000 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 不確定 語言 信息 集成 技術 油田 開發 優化 方法 | ||
本發明涉及石油開法技術領域,特別涉及一種基于中智不確定語言信息集成技術的油田開發優化方法,首先,借助中智不確定語言變量來描述石油開發方案評價信息,接著運用中智灰色關聯分析模型與Banzhaf值來客觀確定指標權重信息,最后利用Banzhaf中智不確定語言Choquet平均算子來對指標間存在復雜關系的石油開發方案的評價信息進行有效集成,進而確定最優的石油開發方案。本發明的有益效果是:能夠精確刻畫油田開發方案評價信息,有效克服油田開發評價信息損失的缺陷。彌補了回歸分析在統計數據不穩定、數據有限、數據無規律、數據灰度大時效果不良的不足。可以反映指標之間存在的偏好間的關聯、互補/冗余關聯以及相關關聯,獲得更可靠、準確的最優油田開發方案。
技術領域
本發明涉及石油開發技術領域,特別涉及一種基于中智不確定語言信息集成技術的油田開發優化方法。
背景技術
油田開發相當復雜,其開采的狀況與環境變化多端,是一項周期長、風險大、投資高的復雜系統。復雜系統本身的模糊性,油田開發者知識的局限性以及決策專家主觀性,決定了油田開發方案制定過程中往往伴隨著不確定性。另外,油田開發方案普遍受到多種因素影響,例如開發成本、開發風險、地面配套建設、井網部署、采油量、土壤植被等,故石油開發方案評估是一個多指標的決策的問題。由于油田開發的不確定性,油田開發評估指標的數據往往涉及模糊性與主觀性。在投資有限的條件下,油田管理人員需要對備選的油田開發項目進行綜合評估,進而選擇最優的方案來進行投資。因此,提出一種能夠科學有效解決不確定性問題的綜合評估方法,進行油田開發方案擇優,對指導油田生產開發工作具有重要的理論價值與實踐意義。
為解決油田開發項目方案優化選擇問題,眾多研究者從不同的角度提出了很多有效的決策模型和優化方法,然而,現有模型與方法尚存在以下問題需要進一步改善。首先,現有模型與方法主要運用精確值或者普通形式的模糊集來描述油田開發項目評價信息,而普通形式的模糊集只有一個隸屬度,無法精確處理復雜決策問題。其次,現有模型與方法主要運用層次分析方法確定指標權重,而層次分析方法沒有充分利用已有石油開發評估信息,具有較強的主觀性,且石油開發項目指標過多時統計量大、權重難以確定。最后,現有模型與方法主要假設石油開放項目各個指標之間相互獨立的假設,忽視了指標之間存在的關聯信息。在實際的石油開發過程中,各個指標之間并非完全獨立,而是存在復雜關系。例如,一般來說,風險較高的油田開發項目,收益往往也較多,而風險較低的油田開發項目,收益往往也較少。石油開發項目指標之間的關系會對決策結果產生重要的影響,故針對指標間具有關聯性的石油開發問題進行研究具有重要的價值。
中智集是描述不確定信息的最完備工具之一,由獨立的不確定隸屬度、真值隸屬度以及謬誤隸屬度組成,能夠更加全面地描述不完整、不一致以及不精確信息,是對模糊集以及直覺模糊集地一種拓展。不確定語言變量能夠有效刻畫定性評價信息,其暗含了屬性隸屬于語言變量的程度為1,無法表征決策者的非隸屬度和不確定隸屬程度。中智不確定語言變量作為中智集與不確定語言變量的一般化形式,能夠表達出某一不確定語言變量的不確定隸屬度、隸屬度以及非隸屬度,進一步提高了對石油開發過程中的不確定信息的表達能力,可以更加細膩地刻畫石油開發評價指標的模糊本質,保證石油開發優化結果更加合理。
灰色關聯分析方法作為一種系統分析的現代統計方法,主要作用是根據參考序列曲線形狀的相似程度來確定其相關序列之間的關聯度。該方法彌補了回歸分析在統計數據不穩定、數據有限、數據無規律、數據灰度大時效果不良的不足,在石油開發項目評估方面有較高的實用價值。
基于模糊測度的Choquet積分可以反映指標之間存在的偏好間的關聯、互補/冗余關聯以及相關關聯,適合作為解決存在復雜關系的信息集成算子。Banzhaf值是一種特殊的模糊測度,廣義Banzhaf值不僅考慮單個指標或指標集之間的一種模糊測度,而且考慮單個指標或指標集之間的整體平均模糊測度。
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