污水回注在多孔岩层裂缝中传输的数值模拟

本文介绍了污水回注污染物在多孔岩层裂缝中传输的数学模型，采用Ｌａｐｌａｃｅ变换求得污水浓度在裂缝和岩层中的分布．数学模型包括了两种不同的边界条件，一种是井底浓度为常量，另一种是井底浓度呈指数衰减．当时间较大时，对Ｌａｐｌａｃｅ空间解采用Ｃｒｕｍｐ方法进行Ｌａｐｌａｃｅ数值反演．当时间很小时，可采用卷积定理得到浓度分布的解析解．数值解和解析解的结果吻合良好．利用该数学模型能预测污染物在地层中的分布．     

油田开发调整方案的多指标评价方法探讨

针对目前油田开发调整方案选择中所采用的传统评价方法：会议评议法与经济分析法的缺陷,提出采用多指标综合评价来进行开发调整方案的选择．根据实施油田开发调整的目标,建立了油田开发调整方案评价指标体系,采用专家评议法和层次分析法确定指标权重系数,对各项指标数据进行了无量纲归一化处理,解决了对不同计量单位评价指标的不可公度问题．通过实例说明了该评价方法的应用,并进行了方案选择和排序．     

地下水污染数值模拟中的三次样条方法

本文采用了三次样条函数和有限差分相结合的方法对水动力弥散方程进行求解,并和多元均衡法及有限元方法的结果进行比较,事实表明三次样条方法在地下水污染数值模似中,对抑制数值弥散是一种更有效的、颇有发展前途的好方法.     

用样条4方法求解偏微分方程

为了便于求偏微分方程的高精度样条近似解.本文把“样条4” (Spline 4)2×2矩阵系统的求解过程转换为求解仅包含在节点上的二阶导数值的五对角线方程组,并仍保持在非均匀网格中具有三阶精度,在均匀网格中为四阶精度。作为数值解例,计算了—维非线性 Burgers 方程和二维扩散方程,并与有限差分解及精确解作了比较.数值结果是令人满意的.     

应用人工神经网络识别试井解释模型

对不同的试井解释模型，把压力导数曲线作为训练样本，应用ＢＰ网络进行训练，训练后的网络能根据现场的实际试井数据识别试井解释模型．本文用模拟的数据、不完整的数据、有噪声的数据和一个现场试井数据对这个ＢＰ网络进行了测试．结果表明人工神经网络能够正确地识别试井解释模型，也能识别不完整的、有噪声的数据．人工神经网络技术有效地改进了目前在试井解释模型中广泛采用的模式识别方法，是一个非常值得推广和使用的技术