本发明专利技术属于深水防砂技术领域,提供了一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法及系统,根据定量指标和定性指标,建立方案评价的决策矩阵,对决策矩阵进行规范化得到规范化矩阵;采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化;计算定量指标和量化后定性指标的组合权重,利用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到加权规范化矩阵;以加权规范化矩阵为基础,根据各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影,计算得到相对贴近度;根据相对贴近度进行深水防砂方式的选取;采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化,解决了定性指标中不确定性因素的影响,保证了所选取深水防砂方式的可行性。行性。行性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法及系统
[0001]本专利技术属于深水防砂
,尤其涉及一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法及系统。
技术介绍
[0002]深水储层多为疏松砂岩,水深,压实程度低,胶结疏松,且边底水发育,出砂风险高,据统计90%的深水井都存在出砂风险。油气井出砂会导致一系列危害,更严重的会导致油气井产不出油气,给本就高成本的深水油气开发带来巨大压力。因此,优选合理的防砂方式对深水油气资源高效开发至关重要。
[0003]专利技术人发现,深水防砂方式优选是一个需要考虑众多指标因素的复杂决策问题。目前已由传统的专家定性分析、项目经济评价向多指标定量化评价发展,并出现了如层次分析、模糊综合评判等方案决策优选。但是,现有研究均侧重于经济或产能单方面的优化,未考虑防砂方式的地质适用性和工程可行性等影响,此外,传统方法中没有考虑定性指标中不确定性因素的影响,导致选取的深水防砂方式可行性较差。
技术实现思路
[0004]本专利技术为了解决上述问题,提出了一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法及系统,本专利技术采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化,解决了定性指标中不确定性因素的影响,保证了所选取深水防砂方式的可行性。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术是通过如下的技术方案来实现:
[0006]第一方面,本专利技术提供了一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法,包括:
[0007]获取多个备选方案;
[0008]确定定量指标和定性指标;根据定量指标和定性指标,建立方案评价的决策矩阵,对决策矩阵进行规范化得到规范化矩阵;
[0009]采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化;计算定量指标和量化后定性指标的组合权重,利用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到加权规范化矩阵;
[0010]以加权规范化矩阵为基础,根据各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影,计算得到相对贴近度;
[0011]根据相对贴近度进行深水防砂方式的选取。
[0012]进一步的,定量指标包括表皮系数、防砂成本和动态回收期;定性指标包括防砂效果、防砂寿命、地质适应性、风险指数和环保指数。
[0013]进一步的,对于定性指标,采用语言类模糊数进行赋值,将语言类模糊数作为定性指标的取值,得到定性指标取值对应的云模型描述;
[0014]根据定性指标取值对应的云模型描述,采用云滴的正向发生器算法,按照最大隶属度原则计算待评价方案各项定性指标的得分;
[0015]根据定性指标的得分和定量指标的取值,构建方案评价的决策矩阵;
[0016]对决策矩阵进行规范化,其中,定量指标按照成本型和效益型不同类型进行规范化,定性指标的得分按照效益型进行规范化。
[0017]进一步的,计算指标的组合权重时,首先,采用方根法计算各指标的主观权重,按照正向云发生器生成云滴,进行归一化即可得到数值权重;然后,采用离差法计算指标客观权重;最后,采用主观权重对规范化矩阵进行加权,得到主观加权矩阵,以及基于主观权重的正理想方案,采用客观权重对规范化矩阵进行加权,得到客观加权矩阵,以及基于客观权重的正理想方案,采用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到组合加权矩阵,以及基于组合权重的正理想方案。
[0018]进一步的,根据逼近于理想解决策方法原理,分别计算各备选方案与基于主观权重的正理想方案、基于客观权重的正理想方案和基于组合权重的正理想方案距离的平方。
[0019]进一步的,利用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到加权规范化矩阵;
[0020]以加权规范化矩阵为基础,分别计算各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影;
[0021]根据各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影,计算得到相对贴近度。
[0022]进一步的,根据相对贴近度值的大小对方案进行排序,选取相对贴近度最大值对应的方案。
[0023]第二方面,本专利技术还提供了一种基于云模型的深水防砂方式的选取系统,包括:
[0024]数据采集模块,被配置为:获取多个备选方案;
[0025]规范化矩阵建立模块,被配置为:确定定量指标和定性指标;根据定量指标和定性指标,建立方案评价的决策矩阵,对决策矩阵进行规范化得到规范化矩阵;
[0026]定性指标量化模块,被配置为:采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化;计算定量指标和量化后定性指标的组合权重,利用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到加权规范化矩阵;
[0027]相对贴近度计算模块,被配置为:以加权规范化矩阵为基础,根据各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影,计算得到相对贴近度;
[0028]选取模块,被配置为:根据相对贴近度进行深水防砂方式的选取。
[0029]第三方面,本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的基于云模型的深水防砂方式的选取方法的步骤。
[0030]第四方面,本专利技术还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的基于云模型的深水防砂方式的选取方法的步骤。
[0031]与现有技术相比,本专利技术的有益效果为:
[0032]本专利技术中,首先,根据定量指标和定性指标,建立方案评价的决策矩阵,对决策矩阵进行规范化得到规范化矩阵;然后,采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化;计算定量指标和量化后定性指标的组合权重,利用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到加权规范化矩阵;最后,以加权规范化矩阵为基础,根据各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影,计算得到相对贴近度;根据相对贴近度进行深水防
砂方式的选取;采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化,解决了定性指标中不确定性因素的影响,保证了所选取深水防砂方式的可行性。
[0033]本专利技术引入地质适应性指标表征不同防砂方式对复杂地质特征的适应能力,基于目标区域地质特征,由专家采用语言类模糊数对该定性指标进行评价并利用云模型的不确定推理将定性指标量化;引入HSE评价指标,分析评价不同防砂方式施工所存在的风险及对环境所产生的影响,利用语言变量及云模型将定性指标量化,综合分析了不同防砂工程的可行性。
附图说明
[0034]构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解,本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例,并不构成对本实施例的不当限定。
[0035]图1为本专利技术实施例1的一维正太云模型及其数字特征。
具体实施方式
[0036]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0037]应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法,其特征在于,包括:获取多个备选方案;确定定量指标和定性指标;根据定量指标和定性指标,建立方案评价的决策矩阵,对决策矩阵进行规范化得到规范化矩阵;采用语言变量对定性指标进行评价的基础上,利用云模型将定性指标量化;计算定量指标和量化后定性指标的组合权重,利用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到加权规范化矩阵;以加权规范化矩阵为基础,根据各备选方案在正理想方案和负理想方案上的投影,计算得到相对贴近度;根据相对贴近度进行深水防砂方式的选取。2.如权利要求1所述的一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法,其特征在于,定量指标包括表皮系数、防砂成本和动态回收期;定性指标包括防砂效果、防砂寿命、地质适应性、风险指数和环保指数。3.如权利要求1所述的一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法,其特征在于,对于定性指标,采用语言类模糊数进行赋值,将语言类模糊数作为定性指标的取值,得到定性指标取值对应的云模型描述;根据定性指标取值对应的云模型描述,采用云滴的正向发生器算法,按照最大隶属度原则计算待评价方案各项定性指标的得分;根据定性指标的得分和定量指标的取值,构建方案评价的决策矩阵;对决策矩阵进行规范化,其中,定量指标按照成本型和效益型不同类型进行规范化,定性指标的得分按照效益型进行规范化。4.如权利要求1所述的一种基于云模型的深水防砂方式的选取方法,其特征在于,计算指标的组合权重时,首先,采用方根法计算各指标的主观权重,按照正向云发生器生成云滴,进行归一化即可得到数值权重;然后,采用离差法计算指标客观权重;最后,采用主观权重对规范化矩阵进行加权,得到主观加权矩阵,以及基于主观权重的正理想方案,采用客观权重对规范化矩阵进行加权,得到客观加权矩阵,以及基于客观权重的正理想方案,采用组合权重对规范化矩阵进行加权,得到组合加权矩阵,以及基于组合权重的正理想方案。5.如权利要求4所述的一种基于云模型的深...
【专利技术属性】
技术研发人员:张锐,李伟伟,李中,张子桢,曹砚峰,文敏,幸雪松,吴怡,邱浩,李英豪,杨一凡,
申请(专利权)人:中国石油大学华东,
类型:发明
国别省市:
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