乌里雅斯太凹陷

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乌里雅斯太凹陷压裂选井选层研究_2009
一、研究背景与目的 乌里雅斯太凹陷内的砂砾岩油藏具有诸多特殊性,包括储层敏感性强、微裂缝发育、隔层应力低等特点。这导致了射孔投产后的产能较低,且不同井层在压裂后的效果差异显著。为了提高压裂效率并优化资源分配,研究团队致力于开发一套能够准确、定量优选压裂井层的方法。这一问题已成为制约该地区油藏开发的关键瓶颈。 二、研究方法与数据处理 1. 数据收集与处理 通过对之前压裂井的数据进行统计分析,研究者选择了若干关键参数作为评估压裂效果的重要指标。这些参数包括但不限于:地层系数、孔隙度、含油饱和度等地质参数,以及施工排量、前置液百分数、加砂强度等工程参数。通过这些数据,构建了一个专门用于分析压裂井的专家数据库。 2. 分析工具的选择 为了建立影响因素与压裂效果之间的数学模型,研究采用了两种方法:回归分析和BP神经网络。- 回归分析:这是一种传统的统计学方法,用于探索变量间的关系。研究者首先尝试了线性回归,但由于影响因素与压裂效果之间存在着复杂的非线性关系,线性回归无法提供准确的预测结果。因此,进一步探讨了非线性回归模型(如二次回归)的应用。- BP神经网络:这是一种机器学习方法,特别适合于解决非线性问题。通过构建神经网络模型,研究人员能够模拟各影响因素与压裂效果之间的复杂关系,从而实现更准确的预测。 三、具体实施步骤 数据预处理:为了确保模型的有效性和稳定性,研究团队对原始数据进行了标准化处理,使得所有输入变量都在同一数量级上,避免了某些变量因数值过大而主导模型预测结果的问题。 模型建立与验证:首先采用回归分析方法(包括线性回归和非线性回归),但发现线性回归无法满足准确预测的需求。
数值积分-(Newton-Cotes)牛顿-科特斯求积公式-北太天元的应用
数值积分是数学计算中的重要方法,用于精确或近似计算函数在特定区间上的积分。在实际应用中,为了估算函数的积分,常常需要采用数值积分方法。牛顿-科特斯求积公式是其中一种经典方法,由约翰·科特斯在18世纪发展而来,基于插值多项式对函数进行近似积分。该公式根据选取的节点数不同,可以分为梯形法则(1节点)、辛普森法则(3节点)以及更高阶的闭合规则(如6节点、10节点等),这些方法利用了插值和微分概念。北太天元公司专注于数值计算,提供了实现牛顿-科特斯求积公式的工具和算法,例如MATLAB脚本ncotes_integral.m和测试脚本NC_test.m。在使用数值积分时,需注意节点选择、误差分析和阶数优化,以确保计算精度和效率。牛顿-科特斯公式广泛应用于工程计算和物理模拟等领域,为复杂函数的积分计算提供了有效途径。
拉里·埃里森与上帝的差异
Oracle公司是一家科技公司,专注于数据库软件和技术服务。该公司由拉里·埃里森创立,成立于1977年。Oracle通过其创新的数据库管理系统和云计算解决方案,在全球范围内提供关键的技术基础设施支持。
雅奇MIS880企业版软件分析
对雅奇MIS880企业版软件进行分析,探讨其功能、架构和应用场景。
里诺进销存软件
里诺进销存管理软件是一款全功能商贸管理软件,集成了进、销、存、财四位一体。其界面设计简洁美观,操作流程人性化,即使是普通用户也能轻松掌握。
傅里叶级数的MATLAB开发
傅立叶级数是一种数学工具,用于分析周期性函数及其相关特性。MATLAB提供了强大的工具集,可用于开发和分析傅立叶级数,帮助研究人员深入理解其在信号处理和工程中的应用。
奈曼凹陷九佛堂组地层水地球化学与油气保存
分析了九佛堂组21口井地层水地球化学特征 研究了地层水与油气的保存和分布关系
乌东煤矿地下水水化学特征及其水力联系研究
为了探讨乌东煤矿煤层顶板含水层之间的水力关系,本研究采用了统计分析、Piper三线图及Gibbs图等方法,对基岩地下水、第四系地下水及地表水的水化学特征进行了定性分析。通过比较不同水体中Cl-浓度的差异,定量评估了相邻含水层之间的水力连接程度。研究结果显示,所有地下水样品的pH值均在7.1~8之间,属于弱碱性水。随着含水层埋深的增加,地下水的总溶解固体(TDS)逐渐升高,而地表水和第四系地下水的TDS均低于基岩地下水。基岩地下水、第四系地下水和地表水的主要水化学类型分别为Cl·SO4-Na、HCO3·SO4-Na·Ca、SO4·Cl·HCO3-Na和SO4·Cl·HCO3-Na·Ca。基岩地下水样品受到浓缩作用的影响,而地表水和第四系地下水则受到岩石风化和蒸发的影响。此外,研究区域内地下水和地表水还发生了阳离子的交换作用。第四系地下水与地表水之间的水力联系度为0.361,属于中等程度;而第四系地下水与基岩地下水之间的水力联系度为0.404,属于低程度。这些研究成果可为乌东煤矿的水文地质环境评价及相关水资源管理提供重要参考依据。
贝叶斯公式与朴素贝叶斯
贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法,它假设特征在给定类的情况下相互独立。
MATLAB实现布莱克-斯克尔斯期权定价模型
布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型(Black-Scholes-Merton Option Pricing Model),通过MATLAB编程实现。