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题名砂岩储层渗透率与压汞曲线特征参数间的关系
被引量：20
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作者
廖明光
李士伦
谈德辉
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机构
西南石油学院石油工程学院
西南石油学院成人教育学院
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出处
《西南石油学院学报》
CSCD
2001年第4期5-8,共4页
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基金
"油气藏地质及开发工程国家重点实验室"开放基金项目 (PLN973 0 )
原地矿部"沉积盆地与流体动力学开放研究实验室"开放基金项目 (970 0 5 )部分研究成果
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文摘
通过对大量岩样毛管压力数据的分析研究发现 ,在双对数坐标下储层岩石毛管压力曲线呈现明显的双曲线特征 ,且可用双曲线的两条渐近线Pd 和Sb 及孔喉几何因子Fg 三个参数唯一确定 ,双曲线的顶点代表了非润湿相在岩石系统中完全占据能有效控制流体流动的那部分有效孔隙空间时的状态。且双曲线的位置形状参数或顶点参数决定了岩石绝对渗透率的大小。分别用位置形状参数和顶点参数成功建立了岩石绝对渗透率的估算模型 ,并用大量实测数据验证了估算模型的可靠性。
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关键词
绝对渗透率
砂岩
储层
压汞试验
双曲线
估算模型
油气田
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Keywords
absolute permeability, sandstone, reservoir
mercury
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分类号
P618.130.2
[天文地球—矿床学]
TE12
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名模糊贴近度在储层识别中的应用
被引量：13
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作者
冯国庆
李允
谈德辉
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机构
西南石油学院研究生部
西南石油学院
西南石油学院成人教育学院
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出处
《西南石油学院学报》
CSCD
1999年第4期46-49,共4页
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文摘
为了克服测井解释中通常采用的最大隶属原则进行决策分析导致信息丢失所引起的判别结果的偏差，将模糊数学中的非对称贴近度分析法与神经网络结合起来，充分利用各分量信息建立了一种基于模糊贴近度的神经网络识别法。通过临盘油田实际资料解释表明，在储层识别中采用该方法可大大改善解释效果。
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关键词
模糊贴近度
神经网络
储集层
油田
油气层识别
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Keywords
fuzzy closeness degree, neural network, reservoir, recognition
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分类号
P618.130.2
[天文地球—矿床学]
P618.130.8
[天文地球—矿床学]
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题名气顶油藏开发技术对策探讨
被引量：30
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作者
王昱
钟仪华
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机构
西南石油学院成人教育学院
西南石油学院计算机科学学院
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出处
《西南石油学院学报》
CSCD
2002年第3期54-57,共4页
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文摘
气顶油藏的开发方式多种多样 ,影响开发动态预测的因素较多。从气顶油藏开发基本原则出发 ,针对开发中所遇到的主要技术问题 ,利用实际资料进行模拟开发 ,就构造几何形态、层间连通性等地质工程因素和开发方式、注采比、气顶气投产时机、采油速度、油气界面附近油井配产等开发技术政策因素 ,对原油采收率的影响进行了定量化研究 ,并首次对原油损失问题进行了模拟计算和探讨 ,提出了气顶油藏开发采取的几个技术对策 :完善油区注采系统 ,注意油气协调开发 ;开发次序应先开采油环油 ,4年后动用气顶气 ;降低GOC附近油井配产 ,可收到较好的效果 ;当气顶气储量相对较大时 ,采取气顶、油区同时开发的方式。
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关键词
气顶油藏
开发方式
技术对策
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Keywords
gas cap reservoir
development policy
technical strategy
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分类号
TE349
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名求解多目标线性规划问题的内点新算法
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作者
钟仪华
王昱
江茂泽
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机构
西南石油学院计算机科学系
西南石油学院成人教育学院
西南石油学院教务处
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出处
《西南石油学院学报》
CSCD
2000年第4期80-83,共4页
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文摘
通过对内点多目标线性规划中采用有效鞍点来产生搜寻方向一文的研究 ,提出了新的仿射尺度内点多目标算法。该方法首先求出每个目标函数在最优规划中所作的贡献率 ,然后解一个单目标线性规划问题 ,其解作为有效鞍点的初始值。在迭代过程中 ,投影单个价值向量 (单个目标函数的系数 )以求出投影方向 ,然后求出这些投影方向及现行迭代点到鞍点的方向对最优解的较真实的贡献率 ,从而获得下一次迭代的方向。在进行下次迭代前 ,求出新的边界点与鞍点对最优解的较真实贡献率 ,以确定新的边界点是否取代鞍点。新算法组合使用了层次分析法 (AHP)中的标权转换法和内点法 ,将 q个有效鞍点减少为一个。实例计算表明 。
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关键词
多目标线性规划(MOLP)
有效鞍点
层次分析法(AHP)
标权转换法
仿射尺度内点法
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Keywords
multiobjective linear programming
efficient anchor points
analytic hierarchy process
scale-weight transformation method
affine-scaling interior point algorithm
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分类号
O221.6
[理学—运筹学与控制论]
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