简介:摘要:油田数字化建设,将油气资源发现和开发工作从传统的分类资料顺序处理演变为实时资料进行处理,从而实现油田生产过程和经济活动的动态控控制,是一种以信息数据集成、共享、工作协作为特征的综合管理系统,具有资源数字化、技术一体化、信息集成化、业务协同化、管理节约化、决策科学化的特性。开展油田数字化建设中的物联网技术运用的研究就显得尤为重要。
简介:在为特定的油藏管理问题寻求最佳解决方法的过程中,正规的优化策略一般都要评价数百种乃至数千种方案。如果用地下的数值模拟模型来预测这些方案的效果,那么这一过程就会耗费大量时间。为了在某些优化技术[例如遗传算法(GA)或模拟退火(SA)]所主导的搜寻求解的过程中取代此类模拟模型,可以采用训练人工神经网络(ANN)的做法。可以从一个有代表性的模拟样本出发来训练神经网络,而这一样本则构成了解决许多不同管理问题所需的可反复使用的知识库。这些概念已被应用于BP公司彭帕那(Pompano)油田的一个注水项目。这里的管理问题是确定1—4口注水井的组合位置,它将使彭帕那油田今后七年的简单纯利获得最大化。利用石油行业的一个标准油藏模型,为取样于25个潜在注水井井位不同组合的550次模拟创建了一个知识库。首先要查询这个知识库,以回答三年和七年内使简单纯利最大化的最优方案问题。有关的答案表明,如能将仅依靠改变现有生产井的注水扩大为新钻三至四口注水井,就可能实现利润的可观增加,但资本费用也会增加。当这一知识库用作人工神经网络训练和测试的样本来源时,可以获得更好的答案。训练人工神经网络是为了预测最高注水量以及开始注水后三年和七年的油、气产量。人工神经网络对这些数量的快速估算可以用于纯利润计算中,而遗传算法又可以利用这一计算来评估不同注水井组合方案的效果。遗传算法的探索扩展了求解的空间,它含有的新方案在纯利润上超过了仅查询上述知识库所找到的最佳方案。为了评估预测误差对求解质量的影响,可以将人工神经网络预测油、气产量时所得出的最佳方案,与油藏模拟模型本身预测油、气产量时找到的最佳方案加以对比。虽然完成基于模拟模型的方案�
简介:摘要随着计算机技术和信息经济发展,云计算逐渐形成商业发展模式,我国许多互联网企业均有明显运用,如阿里巴巴、腾讯等,云计算背景下网络安全基本特征日益显著,具体表现为一是信息完整性,用户个人信息与行为数据的全面收集,同时对其进行保存,如果没有进行用户授权,严禁随意进行数据删除与破坏。二是信息私密性,在对某产品进行使用时,用户需按照用户协议要求,对有关信息进行上传;然而,部分信息仅能由互联网企业收集,使其呈现对外保密状态,在未获取用户允许下,严禁相关机构分享。三是可操作性,对云计算来讲,均需进行大量数据使用,其价值表现为数据计算、数据处理。因此,研究云计算背景下计算机网络安全问题具有重要的现实意义。
简介:摘要:计算机技术极大的方便了我们的生活和工作,可以使我们的数据传输更加便捷、快速,可以帮助我们更加快速的处理各种数据等。但是,正是计算机与我们的生活有着如此之大的密切性,计算机安全也是我们所必须关注的问题。随着计算机水平的不断提高,计算机也不断地融入我们的生活,与我们的生活密切相关。可以说我们这个时代是计算机的时代,在计算机给我们带来便利的同时,也出现了许多问题,例如容易受到黑客的攻击和病毒的感染、数据容易丢失被盗等。我们要关注并解决这些问题,让计算机更好地服务于我们的生活工作之中。下文分析了计算机目前所存在的问题和优势,可以更好地帮助我们了解计算机工程。