井口含水率测量研究—硕士毕业论文下载



井口含水率测量研究

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井口含水率测量研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章绪论	第7-11页
· 课题研究背景和意义	第7-8页
· 研究背景	第7页
· 研究意义	第7-8页
· 国内外微波法检测原油含水率的现状及发展趋势	第8-9页
· 微波法检测原油含水率现状	第8-9页
· 原油含水率测量未来发展趋势	第9页
· 本课题主要研究内容	第9-10页
· 创新点	第10-11页
第二章微波法测量含水率机理、影响因素及相关实验	第11-18页
· 微波法测量含水率机理	第11-12页
· 微波法测量含水率的影响因素	第12-13页
· 温度对含水率测量值的影响	第12页
· 压力、流速对含水率测量的影响分析	第12-13页
· 矿化度对含水率测量的影响	第13页
· 微波法测量原油含水率相关试验	第13-17页
· 含水率测量仪结构外形及原理框图	第13-14页
· 含水率测量仪技术性能	第14页
· 含水率测量仪现场安装	第14-16页
· 试验步骤	第16-17页
· 本章小结	第17-18页
第三章应用 SPSS 多元回归模型预测原油含水率	第18-30页
· SPSS 多元回归模型基本介绍	第19-23页
· 应用 SPSS 建立多元回归模型操作过程	第23-25页
· 结果分析	第25-27页
· 微波法预测原油含水率模型及误差分析	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第四章基于 BP 神经网络预测原油含水率模型	第30-56页
· 人工神经网络方法	第30-32页
· 人工神经元模型	第30-31页
· 人工神经网络的结构和分类	第31-32页
· BP 神经网络的结构及工作过程	第32-33页
· BP 神经网络的结构	第32-33页
· BP 神经网络的工作过程	第33页
· BP 神经网络的学习方法	第33-34页
· 学习方式	第33页
· 学习规则	第33-34页
· BP 神经网络的数学描述	第34-37页
· 激活函数	第36页
· BP 神经网络算法流程	第36-37页
· BP 神经网络预测原油含水率模型建立	第37-40页
· 神经网络层数的确定	第37-38页
· 神经网络各层节点数的确定	第38-39页
· 数据的预处理	第39-40页
· 初始值的选取	第40页
· 学习速率的选取	第40页
· MATLAB 在神经网络中的使用	第40-42页
· MATLAB 的功能	第40-41页
· MATLAB 的工具箱	第41页
· MATLAB 的神经网络相关函数	第41-42页
· BP 网络的局限性及若干改进	第42-49页
· BP 网络的局限性	第42-43页
· BP 网络的若干改进	第43-49页
· 算例分析	第49-55页
· 原油含水率训练及预测程序	第49-52页
· 运行程序预测含水率结果	第52-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章结论与建议	第56-57页
· 基本结论	第56页
· 建议	第56-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-60页
附录	第60-62页
攻读学位期间发表的论文	第62-63页
详细摘要	第63-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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