概率法在煤层气储量估算中的应用

煤层气田在勘探评价初期,储量估算参数往往存在一定的分布区间,采用体积法估算储量难以给出确定结果.针对此类问题,以M煤层气藏为例,利用概率法估算储量,围绕储量估算参数(储层面积、厚度、含气量),结合地质分析和储量参数样本分别建立理论分布模型(三角分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布)和任意分布模型;利用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验和卡方检验对相关理论分布模型进行拟合度优选;确立储层面积采用三角分布和正态分布模型,储层厚度采用威布尔分布和任意分布模型,储层含气量采用伽马分布和任意分布模型,并形成4组不同模型组合方案,再利用蒙特卡罗方法对储量进行估算.结果表明:任意分布模型服从原始样本分布,置信区间较窄,理论分布模型则体现过滤作用,两者对储量估算结果有一定影响;储层含气量对储量估算结果影响较大;概率法可以排除人为因素,估算出不同概率级别下的储量,从而起到降低决策风险的作用.     

低渗透挥发油藏回注溶解气开发注采参数界限

低渗透挥发油藏回注溶解气在开发初期地层压力较高,存在“采油易,注气难”,随着地层压力的降低,开发中后期又会出现“采油难,注气易”的情况。因此,明确注采参数的界限是制定开发技术政策的前提。本文通过建立注采参数界限模型,推导得到已知地层压力下的最大采油速度、最大回注比以及临界压力的表达式,结合实例油藏绘制注采界限图版,研究了多因素对注采参数界限的影响规律并提出开发技术政策建议。结果表明,注采参数界限及图版准确可靠,能够反映实际生产情况;注采参数界限受注采能力、地层压力、采油速度、井网类型、井网密度等因素的影响,并且存在相应规律;溶解气应尽量全部回注,适当增大井网密度,在开发初期提高注气井比例,并根据回注比确定采油速度,在开发中后期降低注气井比例,提高采油速度,从而保障高质高效开发。     

基于嵌入式以太网与ZigBee协议的测控系统设计

为满足测控现场环境复杂、数据采集点分散的远程信息测量与控制系统的需要,设计了一种基于嵌入式ARM-Linux平台及以太网、ZigBee协议的通信网络智能测控系统。采用ZigBee技术组建无线星形自组织网络,实现ARM控制器与各ZigBee智能模块的无线连接;ARM控制器通过以太网与远程监控中心进行通信,从而实现对整个智能测控系统的远程信息采集与控制。测试及实践结果表明,本系统成本低、易构建、控制地域广、具有很强的扩展性与通用性,满足经济实用的要求,具有良好的应用前景。     

多手段自杀一例分析

本案例提示,在许多复杂的案事件中,很容易被表面现象所迷惑,但经过全面细致的现场勘查,细致的尸体检验,完整的实验室检验并结合全方位的调查走访材料,进行全面合理的分析,一定能得出案事件的正确结论。     

轻度外力致脂肪心破裂死亡的法医学鉴定1例

在极少数的伤害致死案件中，有些死者本身具有严重的疾病，在此病理基础下，轻微的外力就可以造成这些“高危人群”的死亡。对这类案件，通过详细的尸体验验和具体的病理学诊断而出具的分析意见，往往会帮助审判机关在对案犯的量刑方面作出公平公正的判决。本文为一宗死者患有脂肪心病变在受较轻外力的作用后心脏破裂致心包填塞死亡的案例。     

背部踩踏致脑干损伤死亡1例

本文讲述了因背部踩踏导致脑干损伤死亡1例案例．     

向日葵根分泌物对黄壤吸附Cd^2＋行为的影响

从pH的影响、等温吸附、吸附动力学和热动力学4个方面研究了向日葵根分泌物对黄壤吸附Cd^2＋的行为的影响。随着pH的升高,黄壤对Cd^2＋的吸附量都升高,而且在pH为3～8的范围内,根分泌物的存在都减少了黄壤对Cd^2＋的吸附。不论有否根分泌物存在,Langmuir方程和Freundlich方程能满意地描述黄壤对Cd^2＋的等温吸附行为,黄壤对镉的吸附动力学符合拟二级速率方程,是一个墒减的放热的自发反应。向日葵根分泌物的存在抑制了黄壤对镉的吸附容量和吸附速率,并一定程度上降低了吸附过程的自发性。图4,表3,参11。     

用于储量渗透率预测的高效梯度提升决策模型

渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM (light gradient boosting machine)表现出色,为此选用该模型进行预测。然而,LightGBM预测性能受自变量的数量和性质影响较大,同时较多超参数的使用使其预测状态难以最优,为此采用MIV (mean impact value)算法和CD (coordinate descent)算法对模型进行改进。为验证提出模型的预测性能,以姬塬油田西部长8段致密砂岩储层为例进行研究。设计了三个实验分别对提出模型进行性能分析。根据实验结果发现MIV和CD的使用能提高LightGBM的预测性能,同时提出模型在预测上较常规混合机器学习模型表现更为高效。实验结果证明提出模型可在纯数据驱动下高效地预测渗透率,较经典物理模型更具有适用性和推广性。     

盐酸左氧氟沙星对凤眼莲生理特性的影响

以凤眼莲叶片中叶绿素含量、光合速率、可溶性蛋白含量及其组分、根系活力等参数,研究了盐酸左氧氟沙星对凤眼莲的胁迫作用。结果表明,0~100 mg L-1浓度范围内盐酸左氧氟沙星处理时,凤眼莲的叶绿素含量随处理浓度提高而上升,光合速率则随处理浓度提高而下降;0~50 mg L-1盐酸左氧氟沙星处理时,可溶性蛋白含量和根系活力随处理浓度提高而上升,随处理浓度进一步提高,可溶性蛋白含量和根系活力下降;SDS-PAGE电泳显示,盐酸左氧氟沙星处理没有造成可溶性蛋白的组分的明显变化。这些研究结果表明,凤眼莲对盐酸左氧氟沙星具有较高的耐受性。     

油气田资源量预测3种方法的比较

目的介绍3种油气资源量计算方法及其优缺点。方法根据同样的资料,应用3种方法计算一个地区的资源量。结果油田规模序列法适合预测一个油气体系中大油田的规模序列;发现过程模型法使用到了尽可能多的油田勘探数据,算法严谨,预测效果较好;分阶段的油田序列模型法所需的数据少、弹性大,不同的评价人预测的资源量有较大的差异。结论由于基于模型的不同,不同方法计算出的资源量有较大差别。