数据集概述
本数据集为博士论文《Towards an Integrated Wide Approach for Upstream Field Recovery》的附录文件，包含上游油田采收率研究相关的模型代码、仿真文件、优化报告及结果数据，覆盖天然气模型、神经网络、元模型、ODE求解器等技术内容，为油田采收率分析提供支持。
文件详解
- 代码文件（.m、.py、.txt格式）：
- .m文件（5个）：如myNeuralNetworkFunction_Gas.m、Metamodel_HDMR_NORNE.m，为Matlab脚本，用于神经网络建模、元模型构建等
- Solution.py：Python代码文件
- Splinefitcode.txt：样条拟合代码文本，含拟合与绘图指令
- 仿真模型文件（.GAP、.rsl、.DATA、.mbi格式）：
- .GAP文件（4个）：如Single gas model_GAP_Modelling with choke_with tank model_wellschedule.GAP，为GAP建模文件
- .rsl文件（4个）：如Norne Resolve coupling case revised set up.rsl，为Resolve耦合配置文件
- .DATA文件（3个）：如GAS Field Eclipse Model _Non Acquifer.DATA，为Eclipse油藏模型文件
- simplified tank model.mbi：简化罐模型文件
- 报告与结果文件（.pdf、.txt格式）：
- .pdf文件（2个）：如OptimisationFmincon_Rev1.pdf，为优化方法报告
- .txt文件（2个）：如Resultsode4_200303.txt，为ODE求解结果文本
- 压缩包文件（.zip格式，4个）：如ODE Solver.zip、FminconOde15s.zip，为代码或求解器压缩包
数据来源
Imperial College London（Dr Shakeel Ramjanee）
适用场景
- 石油工程研究：上游油田采收率综合方法的模型验证与优化分析
- 油藏数值模拟：天然气藏、Norne油田等复杂油藏的耦合建模与仿真
- 智能油田技术：神经网络、元模型等机器学习方法在油田开发中的应用研究
- 生产优化算法：基于Fmincon等工具的油田生产调度与参数优化分析
- 油藏工程教学：为相关专业提供油田建模、仿真与优化的实践案例数据
