利用Bayes分析方法预测区带资源量

目前常用的油藏资源量预测模型－发现过程法模型在其理论上存在着缺陷；在应用过程中存在着因经验性和随意性进而产生的多解性。利用油藏发现序列的Bayes分析方法预测区带资源量，克服了传统的发现过程法的缺点。应用两个计算实例充分证实了Bayes分析方法的可靠性。     

用Monte Carlo方法预测区带资源量

对目前常用的油藏资源量预测模型进行了分析 ,认为在发现过程模型没有给出求解某些未知数的方法 ,在实际应用中只凭经验或主观猜测会使预测结果产生误差 ,而且也增加了问题的复杂性。利用MonteCarlo法模拟生成油藏发现序列进而预测区带的资源量 ,可以克服传统的发现过程法在理论上的欠缺和在应用上的主观随意性。利用两个计算实例证实了本方法的可靠性 ,提高了观测数据的利用率 ,使算法更加合理、实用。     

用Monte Carlo方法预测区带资源量

对目前常用的油藏资源量预测模型进行了分析，认为在发现过程模型没有给出求解某些未知数的方法，在实际应用中只凭经验或主观猜测会使预测结果产生误差，而且也增加了问题的复杂性。利用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ法模拟生成油藏发现序列进而预测区带的资源量，可以克服传统的发现过程法在理论上的欠缺和应用上的主观随意性。利用两个计算实例产了本方法的可靠性，提高了观测数据的利用率，使算法更加合理、实用。     

勘探前期资源预测方法研究

在勘探前期资源预测工作中,油藏规模序列法是主要的资源量预测模型。通过分析成熟探区的大量数据,建立了最大油藏规模和帕莱托分布系数的线性回归模型。则两个参数的统计值可以用于勘探前期的资源量预测。     

油藏经营管理过程的监控与评价

现代油藏经营管理方法的应用为油田开发生产带来巨大的经济效益和社会效益。油田动态监控是油藏经营管理中重要环节之一,它贯穿于油藏经营管理整个过程,及时合理地动态监测和评价能提高对油藏的认识,对油藏经营管理目标实现有着重要意义。详细介绍了循环油藏管理模式、过程监控和评价在油藏经营管理中的重要作用、油藏动态监控和评价包含的内容及作好监测和评价所需的技术支持、未来发展趋势、现阶段工作重点等。     

油藏经营管理综合评价的层次分析方法

经过多年的实践,油藏经营管理已成为油公司高效开发油田的基本模式。针对油藏参数繁多、指标复杂,既有定性分析,也有定量分析,一般的规划方法难于适用油藏经营管理,采用层次分析方法研究了油藏经营管理的综合评价问题。在建立油藏经营管理的综合评价指标体系基础上,使用层次分析法建立了油藏经营管理综合评价模型,确定模型中各指标参数的权重,使用单因素评判法对方案中指标规范化,由此作出最优的油藏经营管理的决策。实例分析表明,层次分析法能够快速、简捷、有效地解决油藏经营管理的综合评价问题     

双重介质油藏数值模拟并行算法研究

裂缝型碳酸盐岩油藏非均质性极强,数值模拟运算时间长,迫切需要一种切实可行的解决方法。介绍了区域分解法在数值模拟中的应用方法,提供了油藏数值模拟串行算法并行化的一般策略与方法。基于已开发的双重介质油藏数值模拟串行算法及建立的Windows平台PC集群网络并行计算环境,利用消息传递界面（MPI库）实现了并行过程中所有消息的传递功能。通过对国内某实际碳酸盐岩油田的模拟表明,并行后的算法是成功的,2个PC加速比高达1.86,4个PC达到3.46,8个PC达到6.89。通过模拟还发现,并行数值模拟时,存在最佳的子区域规模和数目。该算法解决了大规模碳酸盐岩油藏数值模拟时间长的问题,具有实际的应用价值。     

鄂尔多斯盆地演武油田隐蔽性低阻油藏识别方法

探讨鄂尔多斯盆地演武油田侏罗系低阻油藏油水层识别方法,为同类型油藏开发提供依据。通过对延9油藏地层水矿化度分析、油水层束缚水饱和度计算、重点井矿片导电矿物研究等,分析了演武油田低阻油藏的成因。结果表明该区侏罗系低阻油藏主要受高地层水矿化度、高束缚水饱和度、储层岩石较强的亲水性等多重因素控制。结合开发实践,总结了适应本地区低阻油藏识别的电阻率曲线特征、侵入因子与声波时差关系图、视电阻率与自然电位关系图等多种低阻油藏识别方法,应用多种识别方法筛选出潜力建产目标区。在开发过程中,地质规律分析与多种油水层识别方法综合应用,相互验证,才能提高油藏识别率。     

缝洞型碳酸盐岩油藏大尺度试井新方法

试井技术是认识油气藏、评价油气藏动态、完井效率以及措施效果的重要手段。塔河缝洞型碳酸盐岩油藏储集体特征形态各异,存在大型溶洞、裂缝和溶蚀孔洞,常规试井分析采用三重介质模型。针对塔河缝洞型碳酸盐岩油藏开发过程中生产井压恢曲线较少的问题,根据试井思想,利用Blasingame生产数据分析法提出了基于"生产曲线"的缝洞型油藏时间大尺度试井分析方法。     

车莫古隆起对古油藏及油气调整控制作用

准噶尔盆地腹部中浅层次生油藏受古油藏位置及规模控制,为揭示车莫古隆起形成演化对古油藏、油气调整及次生油藏的控制作用。从井、震、油气水资料入手,利用流体包裹体GOI 值,确定古油藏油水界面,在古构造恢复基础上,按背斜油藏类型确定古油藏范围;根据古构造范围内砂体展布和厚度,参考已探明油藏参数,确定古油藏规模。准噶尔盆地由南向北掀斜后形成单斜背景,古油藏遭受破坏,综合考虑构造、断裂、不整合、砂体等因素,从古油藏出发确定油气运聚方向、路径和次生油藏发育区,提出腹部中浅层岩性地层油藏是主要勘探对象,由以前“沿梁”勘探走向斜坡带,改变了以寻找岩性–构造油藏为主的勘探思路,指导了莫17 等井发现。     

点得分平行坐标可视化分析方法

提出了一种多元数据的点得分平行坐标表示及可视化分析方法.该方法利用简单贝叶斯公式计算各属性值或属性值区间的频数和点得分,最后根据构建的点得分平行坐标即可进行数据集的可视化分析和未知样本的分类.将该方法应用到一个肝功异常数据集的结果表明,利用该图表示可以有力地揭示数据内在结构和发现知识,从而特别适合应用到疾病诊断等数据分析领域.     

随机截尾寿命试验工参数Weibull分布的统计分析

利用随机截尾寿命试验获得的数据，给出了三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数，可靠度和失效率的Ｂａｙｅｓ点估计及其置信限。     

含缺失数据时分组数据的AMSAA模型的Bayes分析

针对小子样变总体的含缺失数据时分组数据的AMSAA模型,提出Bayes可靠性增长分析方法,得到模型的参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和Bayes区间估计,结合实际例子进行运算.     

双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性试验

在电器的可靠性指标达到某个给定值的情况下,利用Bayes方法给出电器的寿命服从双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的1-α的Bayes可信上限和形状参数的Bayes估计.最后,结合实例进行了计算,结果表明,利用该估计方法优于经典估计方法.     

无失效数据下一种新分布的可靠性分析方法

根据无失效数据推导出分布失效率的Bayes估计,然后运用Virene算法和非线性回归最小二乘法,对分布的可靠性进行评估.最后,利用Monte-Carlo方法对所得结论进行了分析验证.结果表明,在无失效数据下,将非线性回归最小二乘法与Bayes方法相结合,可以很好地评估指数-威布尔分布的可靠性.     

浅谈贝叶斯风险决策分析

从事经济活动具有风险,在制定一项经济决策之前,应注重其风险分析。文章将贝叶斯理论应用于经济活动,简述了贝叶斯理论的基本原理,并通过一个具体实例,给出了应用贝叶斯理论的步骤和方法。     

基于Bayes判别法的内燃机气门间隙故障诊断

以内燃机气门振动信号经过经验模态分解（EMD）方法得到的固有模态函数的关联维数作为判别因子,建立内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型.以内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型计算判别样品的Bayes判别函数值,以最大对应的总体作为样品所归属的总体.对判别准则进行了评价,检验该判别模型的优良性.研究表明：Bayes判别分析模型回判估计误判率很低,为内燃机气门间隙故障诊断识别提供了一种有效的定量化分析方法.     

Simulation Evaluation Study of System Reliability Based on Improved BayesBootstrap Method

For the disadvantages of analyzing system reliability using common Bayes method,an evaluation method based on improved Bayes-Bootstrap method is presented.Firstly,the data obliteration problem existing in traditional Bayes method is analyzed,then an improved sampling arithmetic is proposed on the foundation of an experience function.Finally,effectiveness of this method is proved by an example.The simulating result shows that this method is more accurate than common Bayes method.     

基于两步策略的英文文本分类

提出了基于两步策略的3种多类多标签英文文本分类方法:①以贝叶斯为分类器,以抽取词根的单词和未抽词根的单词分别作为第一、第二步使用特征的两步方法;②以贝叶斯和决策树分别为第一、第二步使用分类器的两步方法;③以ID 3、C 4.5和贝叶斯的组合分类器对部分特定类别进行分类,然后对余下类别采用方法②进行二次分类的混合两步方法。实验表明,3种方法中方法③具有最好的性能。     

Bootstrap方法的仿真实现及其在系统偏差估计中的应用

该文研究Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的原理及在小样本情况下的应用问题.分析了这二种统计方法的原理,给出了总体分布中未知参数的点估计方法和区间估计方法,后采用非参数抽样法,编写C语言程序,实现了Bootstrap方法与Bayes Bootstrap方法的计算机仿真.通过实例分析,给出了射击系统偏差在Bayes Bootstrap方法、Bootstrap方法和经典统计方法下的具体偏差值,得到Bayes Bootstrap方法优于其它二种方法的结论.