模糊时间序列在钻井风险概率中的预测及应用
发布时间：2020-07-07 10:51
【摘要】：近年来,钻井作业现场风险概率预测问题引起了国内外研究者的关注,其潜在的不精确性和模糊性使有些预测方法不再适用。模糊技术成了有用的工具,模糊时间序列方法也随之产生,大多数研究者对此方法进行改进并将其应用到许多领域,预测效果非常显著。本文在模糊时间序列方法的基础上,针对钻井作业现场风险预测问题,提出一种新模糊时间序列方法。首先,论域的划分及模糊集的引入。风险概率数据被平稳性检验,采用模糊C均值聚类算法(FCM)得到聚类中心和隶属度矩阵。然后对数据集进行模糊划分,划分的原则是将序列的最值和相邻两聚类中心的平均值作为子区间的边界值,从而引入模糊集。其次,建模和预测。根据隶属度矩阵,得到与模糊集相同数目的子隶属度序列,对各个子隶属度序列进行时间序列分析,获得最佳预测模型。其分析步骤包括平稳性检验、白噪声检验、模型识别与定阶、模型参数检测以及残差检验等,再根据最优模型预测未来时刻的值。然后,预测值的修正和去模糊化。初步判断出数据的隶属后,再根据隶属度的概念来修正预测值,修正原则采用min-max标准化将预测值尽可能的加以区分,使隶属更加直观化、清晰化、准确化。其次采用隶属度加权平均法对修正后的值进行去模糊化处理,得到与原始观测样本同类型的预测结果。最后,新方法与Song and Chissom的方法、Tsaur and Kuo的方法比较。结果显示:本文提出方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)均小于其他两种预测方法的RMSE和MAPE。因此,很容易推出该新方法在钻井作业现场风险概率预测领域相比现有预测方法较具有一定的科学指导意义。
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O159;TE21
【图文】：
１．３．３本文研究的创新点逡逑本文创新点包括以下两个部分：逡逑１．就传统模糊时间序列中论域划分的缺陷问题，本文依据观测值的分布情况及简单逡逑计算，分类数被合理确定，采用ＦＣＭ对论域进行不等长度的划分，划分具有随机性，逡逑允许每个观测值可以属于多个区间，这样适当的处理了隐藏在时间序列中的不确定性，逡逑并且划分较逼近于数据的原始结构。新模型不需要大量计算模糊逻辑关系矩阵，仅对动逡逑态隶属度序列进行时间序列分析，预测的隶属度能初步判断样本隶属情况，找到与模糊逡逑集合之间的对应关系，根据去模糊化规则，最终的预测值被得到，其计算过程简单，预逡逑测精度也被提高；逡逑２．建立新的模糊时间序列模型，用于钻井作业现场风险预测方面。与现有方法的预逡逑测结果以及实际值相比较，本文提出的新方法在钻井作业现场风险概率预测中较具有一逡逑定的科学指导意义。逡逑
逦模糊时间序列在钻井风险概率中的预测及应用逦逡逑（２－１８）式中：Ｖｒｆ＝（ｌ－５）＇邋＜Ｐ（５）邋＝邋１－办５－么５２邋——疼Ｗ邋被称为邋ＡＲＭＡ（ｚ＾）逡逑模型的自回归系数多项式，０（５）邋＝邋１－巧５２——被称为模型的移逡逑动平均系数多项式。（２－１８）式也可以简写为逡逑ｙｄｘ＇＝Ｗ）￡－逦（２－１９）逡逑Ｃ２－１９）式中：为均值是零的白噪声序列。逡逑２．邋２．邋３时间序列分析的建模步骤逡逑图２－２是时间序列分折的建模流程，一个完整的时间序列分折建模过程主要包括两逡逑大方面，一方面是给定时间序列的平稳性和白噪声检验；另一方面主要是最优拟合逡逑ＡＲＭＡ模型的确定。很容易想到，建立一个比较满意的数学模型，需要在最初模型建逡逑立好后投入大量的实验、经过反复的识别、估计、检验，来验证模型的实用性与可行性。逡逑最后将优化后的模型进行实际应用，从而解决现实生活中存在的问题［６６］。逡逑
３／２逦０．４９２３逦０逦０逦０逦０逦０．４４２５逦０．９４２５逦０．５５７５逦Ａ逡逑６逡逑３／３逦０．４６２３逦０逦０逦０．１９２５逦０．６９２５逦０．８０７５逦０．３０７５逦０逦Ａ５逡逑４逦４逦９＊逦？逦？逦？逦？逦？逦？逡逑４／２５逦０．４７７１逦０逦０逦０逦０．３２２５逦０．８２２５逦０．６７７５逦０．１７７５逦Ａ，逡逑４／２６逦０．４４２１逦０逦０．１９７５逦０．６９７５逦０．８０２５逦０．３０２５逦０逦０逦Ａ４逡逑４／２７逦０．４５６６逦０逦０逦０．３３５０逦０．８３５０逦０．６６５０逦０．１６５０逦０逦Ａ４逡逑４／２７逦０．４５６６逦０逦０逦０．３３５０逦０．８３５０逦０．６６５０逦０．１６５０逦０逦Ａ４逡逑４／２８逦０．４２１６逦０．２１逦０．７１００逦０．７９００逦０．２９００逦０逦０逦０逦Ａ，逡逑４／２９逦０．４６１６逦０逦０逦０．２１００逦０．７１００逦０．７９００逦０．２９００逦０逦Ａ，逡逑４／３０逦０．４２２２逦０．１９５逦０．６９５０逦０．８０５０逦０．３０５０逦０逦０逦０逦Ａ，逡逑Ｓｔｅｐ邋３：确定模糊逻辑关系和模糊关系矩阵逡逑表３－１中，３月１，２日的钻井作业现场的风险概率为０．４３９５，０．４９２３，对应的模糊逡逑集为p海耍俏疲ǎ埃矗常梗担╁澹藉澹矗ǎ埃矗梗玻常酱危敲矗牧礁龉鄄庵凳ǎ埃矗常梗担╁义虾停疲ǎ埃矗梗玻常┲涞哪：呒叵担疲ǎ埃矗常梗担疲ǎ埃矗梗玻常┛捎胮
本文编号：2745031
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O159;TE21
【图文】：
１．３．３本文研究的创新点逡逑本文创新点包括以下两个部分：逡逑１．就传统模糊时间序列中论域划分的缺陷问题，本文依据观测值的分布情况及简单逡逑计算，分类数被合理确定，采用ＦＣＭ对论域进行不等长度的划分，划分具有随机性，逡逑允许每个观测值可以属于多个区间，这样适当的处理了隐藏在时间序列中的不确定性，逡逑并且划分较逼近于数据的原始结构。新模型不需要大量计算模糊逻辑关系矩阵，仅对动逡逑态隶属度序列进行时间序列分析，预测的隶属度能初步判断样本隶属情况，找到与模糊逡逑集合之间的对应关系，根据去模糊化规则，最终的预测值被得到，其计算过程简单，预逡逑测精度也被提高；逡逑２．建立新的模糊时间序列模型，用于钻井作业现场风险预测方面。与现有方法的预逡逑测结果以及实际值相比较，本文提出的新方法在钻井作业现场风险概率预测中较具有一逡逑定的科学指导意义。逡逑
逦模糊时间序列在钻井风险概率中的预测及应用逦逡逑（２－１８）式中：Ｖｒｆ＝（ｌ－５）＇邋＜Ｐ（５）邋＝邋１－办５－么５２邋——疼Ｗ邋被称为邋ＡＲＭＡ（ｚ＾）逡逑模型的自回归系数多项式，０（５）邋＝邋１－巧５２——被称为模型的移逡逑动平均系数多项式。（２－１８）式也可以简写为逡逑ｙｄｘ＇＝Ｗ）￡－逦（２－１９）逡逑Ｃ２－１９）式中：为均值是零的白噪声序列。逡逑２．邋２．邋３时间序列分析的建模步骤逡逑图２－２是时间序列分折的建模流程，一个完整的时间序列分折建模过程主要包括两逡逑大方面，一方面是给定时间序列的平稳性和白噪声检验；另一方面主要是最优拟合逡逑ＡＲＭＡ模型的确定。很容易想到，建立一个比较满意的数学模型，需要在最初模型建逡逑立好后投入大量的实验、经过反复的识别、估计、检验，来验证模型的实用性与可行性。逡逑最后将优化后的模型进行实际应用，从而解决现实生活中存在的问题［６６］。逡逑
３／２逦０．４９２３逦０逦０逦０逦０逦０．４４２５逦０．９４２５逦０．５５７５逦Ａ逡逑６逡逑３／３逦０．４６２３逦０逦０逦０．１９２５逦０．６９２５逦０．８０７５逦０．３０７５逦０逦Ａ５逡逑４逦４逦９＊逦？逦？逦？逦？逦？逦？逡逑４／２５逦０．４７７１逦０逦０逦０逦０．３２２５逦０．８２２５逦０．６７７５逦０．１７７５逦Ａ，逡逑４／２６逦０．４４２１逦０逦０．１９７５逦０．６９７５逦０．８０２５逦０．３０２５逦０逦０逦Ａ４逡逑４／２７逦０．４５６６逦０逦０逦０．３３５０逦０．８３５０逦０．６６５０逦０．１６５０逦０逦Ａ４逡逑４／２７逦０．４５６６逦０逦０逦０．３３５０逦０．８３５０逦０．６６５０逦０．１６５０逦０逦Ａ４逡逑４／２８逦０．４２１６逦０．２１逦０．７１００逦０．７９００逦０．２９００逦０逦０逦０逦Ａ，逡逑４／２９逦０．４６１６逦０逦０逦０．２１００逦０．７１００逦０．７９００逦０．２９００逦０逦Ａ，逡逑４／３０逦０．４２２２逦０．１９５逦０．６９５０逦０．８０５０逦０．３０５０逦０逦０逦０逦Ａ，逡逑Ｓｔｅｐ邋３：确定模糊逻辑关系和模糊关系矩阵逡逑表３－１中，３月１，２日的钻井作业现场的风险概率为０．４３９５，０．４９２３，对应的模糊逡逑集为p海耍俏疲ǎ埃矗常梗担╁澹藉澹矗ǎ埃矗梗玻常酱危敲矗牧礁龉鄄庵凳ǎ埃矗常梗担╁义虾停疲ǎ埃矗梗玻常┲涞哪：呒叵担疲ǎ埃矗常梗担疲ǎ埃矗梗玻常┛捎胮
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