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基于神经网络的数据挖掘技术用于剩余油分布的研究的开题报告一、选题背景石油是世界上最主要的化石燃料，其开采和利用对人类的经济和社会发展起着重要的作用。随着油田的逐渐开发，油井日益增多，然而随着采收的增加，油井渗透能力逐渐下降，产量降低，开发难度加大，导致资源的浪费和环境的污染。因此，研究剩余油分布具有重要的理论和实践意义。人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，在模拟和分析剩余油分布方面具有广泛的应用前景。本文旨在探究基于神经网络的数据挖掘技术在剩余油分布研究中的应用，以期提高石油开采的效率和资源的利用率。二、研究内容及方法本研究将以人工神经网络模型为核心，采用数据挖掘技术，构建剩余油分布预测模型。流程包括以下步骤：1.数据采集和预处理：从油田开发的现场获取剩余油数据，将数据进行有效的预处理，包括数据清洗，归一化等操作，以确保数据质量和可靠性；2.特征提取和选择：从处理后的数据中提取出对剩余油分布有较大贡献的关键特征，使用相关性分析、主成分分析等方法选出最主要的特征；3.神经网络建模：基于神经网络的非线性拟合能力，将处理后的数据输入到神经网络中进行训练，建立剩余油分布预测模型；4.模型评估和优化：对建立的模型进行评估，并根据评估结果进行模型的优化，提高预测的准确度和可靠性；5.实验验证和应用：将建立的模型应用到实际的剩余油分布预测中，验证模型的准确性和实用性。三、预期结果及意义本研究通过基于神经网络的数据挖掘技术对剩余油分布进行分析和预测，预期得到以下成果：1、建立剩余油分布预测模型，提高剩余油开采的效率，减轻环境污染；2、验证基于神经网络的数据挖掘技术在剩余油分布分析和预测中的可行性和应用价值；3、分析剩余油分布的空间分布和规律，为石油开采和石油资源管理提供科学依据。四、进度安排本研究计划于2021年12月开始，预计结束时间为2022年6月，具体进度如下：1.2021年12月-2022年1月：研究相关文献，学习人工神经网络、数据挖掘等相关知识；2.2022年2月-2022年3月：开展数据采集和预处理工作，包括数据清洗、特征提取等操作；3.2022年4月-2022年5月：建立基于神经网络的数据模型，并进行模型评估和优化；4.2022年6月：对研究结果进行总结、分析和讨论，并撰写毕业论文。五、参考文献1.郭鹏,徐而松,朱建星.基于神经网络的油藏剩余油资源量评价方法[J].能源技术与经济,2019(1):127-131.2.冯吉祥,陈福成,张莉莉.基于优势熵的剩余油分布综合指标[J].油气地质与采收率,2018,25(6):92-

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