专利名称：聚合物驱油开发指标预测系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种开发指标预测及智能信息处理装置，特别是涉及一种聚合物驱油开发指标预测系统。
背景技术：
传统的聚驱开发指标预测方法，如模式图法、驱替特征曲线法都没有考虑具体因素的影响，只是用经验法对预测结果进行简单修正后直接用于开发计划编制，因此，这类方法显然会影响聚合物驱开发指标的预测精度；目前应用较为普遍的数值模拟方法，由于需要模拟众多因素之间过于复杂的依赖关系，因此需要引入大量繁杂的数学运算，这不仅直接导致了计算量的指数增长，同时也会带来过大的累积误差，同时该方法也由于融入了过多的人为主观因素而导致预测结果缺乏客观性；传统的神经网络方法由于建立在极其简化的生物神经元模型基础之上，无法更好地满足信息量和信息复杂度增加的需求，对于复杂的非线性强耦合问题，普遍存在收敛速度慢、易于陷入局部极小等缺陷，预测效果往往不尽人意。这主要是因为它是建立在极其简化的生物神经元模型基础之上的，无法更好地满足信息量和信息复杂度增加的需求。因此，提供一种聚驱开发指标的预测效率及预测精度准确的系统装置是十分必要的。
发明内容本实用新型旨在于克服现有技术的不足，提供了一种聚合物驱油开发指标预测系统，提高了聚驱开发指标的预测效率及预测精度，为制定聚驱产量规划部署提供决策依据。本实用新型的聚合物驱油开发指标预测系统，是由MCU处理器与各功能模块组合构成。区块聚类输入控制模块和聚驱指示预测输入控制模块均为MCU处理器的数据输入， 聚类处理存储模块、预测处理存储模块和预测选择处理模块均与MCU处理器进行交互联接，聚驱指示预测输出控制模块为MCU处理器的数据输出模块。本实用新型的聚合物驱油开发指标预测系统，实现注聚区块的聚类和聚驱开发指标的预测。在聚类方面，可有效克服传统聚类方法中必须事先知道类数的缺陷，并能借助量子计算机制，提高计算效率和聚类精度。在预测方面，可有效克服传统预测方法的不足， 借助量子BP网络隐含的多重吸引子，可显著提高计算效率和预测精度。
说明书附图是本实用新型聚合物驱油开发指标预测系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例对本实用新型进行详细描述。本实用新型的聚合物驱油开发指标预测系统，是由MCU处理器与各功能模块组合构成。区块聚类输入控制模块1和聚驱指示预测输入控制模块2均为MCU处理器3的数据输入，聚类处理存储模块4、预测处理存储模块5和预测选择处理模块6均与MCU处理器3 进行交互联接，聚驱指示预测输出控制模块7为MCU处理器3的数据输出模块。 使用过程将某油田所有注聚区块开发指标的影响因素全部输入聚合物驱油开发指标预测系统的聚驱区块聚类控制模块，可以完成注聚区块聚类，和各类区块预测参数的处理和存储；将该油田任意一个区块的影响因素提交聚合物驱油开发指标预测系统的聚驱指标预测控制模块，可以立即从聚驱指标预测输出控制模块得到该区块的聚驱开发指标预测结果。
权利要求1.聚合物驱油开发指标预测系统，是由MCU处理器与各功能模块组合构成，其特征在于区块聚类输入控制模块(1)和聚驱指示预测输入控制模块(2)均为MCU处理器(3)的数据输入，聚类处理存储模块(4)、预测处理存储模块(5)和预测选择处理模块(6)均与MCU 处理器(3)进行交互联接，聚驱指示预测输出控制模块(7)为MCU处理器(3)的数据输出模块。
专利摘要本实用新型的聚合物驱油开发指标预测系统涉及一种开发指标预测及智能信息处理装置，是由MCU处理器与各功能模块组合构成。区块聚类输入控制模块和聚驱指示预测输入控制模块均为MCU处理器的数据输入，聚类处理存储模块、预测处理存储模块和预测选择处理模块均与MCU处理器进行交互联接，聚驱指示预测输出控制模块为MCU处理器的数据输出模块。本实用新型的聚合物驱油开发指标预测系统，实现注聚区块的聚类和聚驱开发指标的预测。在聚类方面，可有效克服传统聚类方法中必须事先知道类数的缺陷，并能借助量子计算机制，提高计算效率和聚类精度。在预测方面，可有效克服传统预测方法的不足，借助量子BP网络隐含的多重吸引子，可显著提高计算效率和预测精度。
文档编号G06F19/00GK202159334SQ20112006562
公开日2012年3月7日 申请日期2011年3月14日 优先权日2011年3月14日
发明者佟喜峰, 李欣, 李盼池 申请人:李盼池