随机模拟技术在油田勘探阶段油藏描述中的应用

以塔中 16 16 1井区为例 ,探讨了随机模拟技术在油田勘探阶段油藏描述中的应用。针对勘探阶段油藏钻井少、生产数据缺乏的实际情况 ,对储层随机模拟过程中出现的问题 ,如变异函数求取、模型的筛选等 ,进行了初步的分析 ,并提出了相应的解决方法。利用序贯高斯模拟、指示高斯模拟和模拟退火对该井区的储层参数进行了随机建模 ,较好地描述了储层空间分布的不确定性 ,发现了潜在的油藏延伸带 ,并给出了油气储量的可能分布 ,为油田的下一步勘探及油田的开发风险分析提供了依据     

鲕粒碳酸盐岩储层的测井识别研究

从鲕粒碳酸盐岩层的测井响应特征出发,在提取岩性特征测井参数和建立电相—岩相库统计模式的基础上,采用极值方差聚类法实现自动分层,以灰色关联法识别单井剖面的鲕粒碳酸盐岩地层,并结合储层物性参数的精细解释建立了鲕粒储层测井识别模式,编制了相应的处理程序。应用表明,该套方法具有较高的分辨力,能识别出单井剖面中0.5 m以上的鲕粒储层,提高了鲕滩储层的纵横向预测精度。     

关于时序模式发现算法的研究

数据挖掘归属于决策系统,可以从浩瀚的数据库中挖掘出不易被发现的有用信息,并且可以进行预测,为管理层中决策者的决策提供科学依据。针对时序数据中的复杂模式问题,提出了一种时序模式算法,并描绘了算法的基本思想及给出了算法的简单伪代码。在用程序实现后,对算法的优劣进行了分析,为进一步改进和完善算法或者为寻找更为理想的算法提供了有益的启示。     

测井精细解释在碳酸盐岩气藏储量计算中的应用

随着成象测井、核磁共振测井等新一代测井技术的飞速发展,测井精细解释技术在碳酸盐岩气藏储量计算中所起的作用越来越重要。结合四川地区的探井测井解释的情况,探讨了测井精细解释的主要工作内容及根据探井精细解释确定储量参数、RFT地层测试技术确定气水界面和测井地震有机结合进行储层横向预测的方法原理,最后以坡1井、雷14井、大天5井和罗家寨构造为例,介绍了测井精细解释技术在碳酸盐岩气藏储量计算中的良好应用情况。结果表明,应用该技术可提高碳酸盐岩气藏储量计算的精度。     

核磁共振T2谱法估算毛管压力曲线综述

用油藏实测NMRT2谱换算毛管压力曲线,首先需正确确定T2截止值,将T2谱划分为束缚流体T2谱和可动流体T2谱,然后对可动流体T2谱进行烃影响的校正,校正后的可动流体T2谱加上束缚水T2谱获得SW为1条件下的T2谱,然后用换算系数κ将T2谱直接转换成毛管压力曲线。经大量岩心分析和实际NMR测井数据试验表明,碎屑砂岩油藏NMR测井T2分布数据估算毛管压力曲线方法可靠,与岩心压汞毛管压力曲线吻合,其精度相当于常规测井解释。应用这一方法换算的毛管压力曲线可用于确定含油(气)深度范围的饱和度—高度关系,确定油藏自由水面位置。     

RTK技术在南水北调工程中的应用及分析

根据南水北调北京段带状地形图测绘工程的实践,介绍了RTK技术在南水北调工程中的实际应用及关键问题,重点描述了用于带状地形测绘中图根控制和放样测量,并对RTK的精度和误差作了分析,通过比较说明RTK的测量精度能满足工程应用的精度要求,总结出RTK技术的一些优点和不足,并提出了解决方法。     

基于自适应快拍数的DOA估计

在DOA估计中,为达到相同的估计精度,不同信噪比所需的快拍数是不一样的,低信噪比所需快拍数较多,高信噪比所需快拍数较少。然而传统DOA估计所采用的快拍数是固定的,造成无法选取适当的快拍数。研究了估计精度一定时,所需最小快拍数随信噪比的变化规律,提出了一种自适应快拍的DOA估计算法,该算法根据信噪比自适应选取合适的快拍数。分别以MUSIC算法、ESPRIT算法为例验证了本算法的有效性,仿真实验结果表明:当信噪比为15 dB时,MUSIC算法运算量降低6.7%,本文ESPRIT算法运算量降低61%;本算法估计精度比较稳定,低信噪比下,仍能保持较高的估计精度。     

粒子探测器读出电路中模数转化器建模及参数设计

在基于数字信号处理的粒子探测器读出电路设计中,模数转化器(analog to digital converter,ADC)是一个关键的模块。ADC的采样率和精度是限制探测系统达到最佳噪声性能的主要参数。基于Matlab的Simulink环境建立了粒子探测器读出电路中ADC的仿真模型,并通过Matlab仿真验证了模数转化器的采样速度、精度对系统噪声的影响,给出了在基于数字信号处理的粒子探测器读出电路设计中,模数转换器的参数设计方案。     

基于相似关系的变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中基于相似关系,引入了可变精度和多粒度粗糙集,进而提出一种基于相似关系的变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于相似关系的变精度多粒度粗糙集的相关性质和关系。随后讨论了基于相似关系变精度多粒度粗糙集的约简问题,提出了一种基于属性重要度的启发式分布约简算法,实例分析的结果验证了该方法的可行性。     

基于节点语义相似度的本体映射方法

针对本体映射特别是大尺度的异构本体映射由于语义异质性导致的映射精度和效率较低的问题,提出一种基于节点语义相似度的本体映射方法.首先,研究基于网络的本体解析和表示、本体自动分块、相似子本体快速识别、基于节点语义的子本体映射等关键技术;其次,以本体对齐评估倡议评估数据集中会议本体集进行实验,结果表明,该方法在性能上优于传统映射方法,在精度上高于基于片段的映射方法.