高勘探开发油区生态系统脆弱性评价模型研究

发布时间：2020-09-24 07:35

　　中国经济已经取得了举世瞩目的成就，并已经成为世界经济发展的重要增长极，这背后需要大量的能源供应，高勘探开发油区在中国经济增长过程中发挥了无可估量的作用。伴随油气资源的不断勘探开发，中国很多油区开始步入高勘探开发阶段，油气资源储量不断下降给高勘探开发油区生态系统稳定发展带来了巨大的扰动，造成其脆弱性不断加强。开展高勘探开发油区生态系统脆弱性评价具有很强的前瞻性、战略性和现实针对性，同时也是一项复杂的系统工程。论文在系统分析高勘探开发油区生态系统脆弱性表现、要素构成和脆弱性过程的基础上，运用系统评价理论和多种数学分析工具，构建涵盖三个子系统、47个指标的高勘探开发油区生态系统脆弱性评价模型，并以胜利油区为例进行实证分析，有针对性地提出胜利油区生态系统脆弱性调控措施。论文各章节紧密相关、层层推进，有针对性地探讨高勘探开发油区生态系统脆弱性评价的一系列热点和难点问题。论文主要的内容、方法和观点如下：系统分析高勘探开发油区生态系统脆弱性的机理。从高勘探开发油区生态系统特征、各子系统脆弱性表现、脆弱性构成及脆弱性过程四个方面深入研究了高勘探开发油区生态系统脆弱性的机理，认为高勘探开发油区生态系统由生态经济子系统、生态社会子系统和生态环境子系统耦合构成，其脆弱性表现为敏感性和应对能力两个纬度，不同的子系统具有独特的脆弱性过程，该部分内容为评价指标体系的构建提供了良好的理论指导。建立高勘探开发油区生态系统脆弱性评价模型。对影响高勘探开发油区生态系统各子系统敏感性和应对能力的若干要素进行了梳理，构建了包含47个指标的指标体系，综合应用BP神经网络、层次分析法、状态关联函数、回归分析等方法构建了高勘探开发油区生态系统脆弱性评价模型，并应用聚类分析方法确定了不同警戒线，提出了高勘探开发油区生态系统脆弱性指数。对胜利油区生态系统脆弱性进行实证测度。验证构建模型的有效性，并针对胜利油区生态系统脆弱性的测度结果提出了调控措施。
【学位单位】：中国石油大学（华东）
【学位级别】：博士
【学位年份】：2012
【中图分类】：X82
【部分图文】：

示意图,人工神经元,感知器,示意图

图 4-1 人工神经元（感知器）示意图Fig.4-1 the chart of ANN输入 xi(i=1，2,…,m)和单个输出 yj时，输ij为从神经元 i 到神经元 j 的连接权重因子ation）神经网络是一种神经网络学习算法。经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间连接，网络按有教师示教的方式进行学习得网络的输入响应产生连接权值（Weigh向，从输出层经各中间层逐层修正各连接

神经网络结构,共轭

由于该网络输出为[1 3]之间的实数，故输出层传递该 BP 神经网络参数设置具体情况见表 4-13 所示。表 4-13 BP 神经网络参数设置Table 4-13 Parameters of BPNN输入层神经元个数隐含层传递函数隐层神经元个数输出层传递函数输出层神经元个数算法系6 Tansig从小到大逐渐增加Purelin 1 共轭梯系6 Tansig从小到大逐渐增加Purelin 1 共轭梯系10 Tansig从小到大逐渐增加Purelin 1 共轭梯系9 Tansig从小到大逐渐增加Purelin 1 共轭梯系9 Tansig从小到大逐渐增加Purelin 1 共轭梯系6 Tansig从小到大逐渐增加Purelin 1 共轭梯络结构为：

神经网络学习,情况,网络仿真,测试样本

图 4-3 BP 神经网络学习情况Fig 4-3 the learning of BPNN测试样本网络仿真输出与实际输出拟合关系见图 4-4 所示。1.61.822.22.42.62.83函数输出BP网络预测输出预测输出期望输出

【参考文献】