简介：

简介：移动平均法是一种时间序列预测法，当时间序列没有明显的趋势变动时，使用移动平均就能够准确地反映实际情况。应用该方法，对单井产量及日产油能力进行了预测。实例证明，采用移动平均法得到的预测值是较真实的。

简介：根据压裂缝井试井理论，采用试井分析方法对庄5井压前压后试井资料进行了对比分析。结合压裂施工工艺及压后压降曲线分析，评价了庄5井压裂层段的压裂效果，得到了造成该井压裂效果不佳的原因主要有：压裂液对地层造成了一定伤害；压后裂缝半长短，说明地层没有完全压开；地层物性变差；地层存在出水现象等，为该井的合理开发和制定下步增产措施方案提供了参考依据。

简介：地层测试技术是采取井下开关井的方式录取地层的动态资料,因此与其它方法相比更容易取到反映人工裂缝特征的早期资料。对于搞清裂缝增产的机理、准确评价压裂效果有着重要的意义。本文以永1—5非压裂前后的三次地层测试评价为例,分析了压裂前后测试层的压力动态,计算了小型压裂和加砂压裂后的裂缝参数,并通过压裂后产量的理论预测与压后本井的宴际生产动态的对比分析,论证了利用地层测试技术评价水力压裂效果的可靠性。

简介：3~3/4″MFE地层测试器已在全国各油田推广应用多年,但5~1/2″套管跨隔测试所占比例较小,有些油田甚至不搞跨隔测试,而通过打水泥塞或下电缆桥塞来上返试油。经现场实践和分析,江斯顿5~1/2″套管跨接封隔器有销钉(P/N30444)剪力偏小、旁通密封圈(P/N30306)和两端90°胶筒(P/N30328)几何形状也不合理,心轴(P/N30442)的上端(细脖子)偏细等缺点,使5~1/2″套管跨隔测试管柱很难下到底,往往一座封就得起出工具。即使勉强下到底,由于旁通密封圈甚至90°胶筒在多次座封后已被拉破而导致测试失败。

简介：通过系统试井了解张海5断块的产能，确定了油井产能方程、采油指数、米采油指数及最大产量，确定合理工作制度；压力恢复测试确定了油藏渗流参数、了解了油藏边界情况，为该断块开发方案的制定及调整提供了重要的依据。

简介：随着勘探开发领域的生产范围不断提高,深井和超深井的地层测试工作成了我们测试工作人员攻克的技术难关。最近我们华北测试公司测试队在冀中地区苏4—6井进行了5″卡瓦单封隔器测试作业,在井深、高温,高压力情况下。工具下井5次,成功率和优质率均达100%。这在我公司成立以来所测试井中是首创纪录。这口难度较高的原占机试油井。用3DH—F320占机进行试油,试油5个层次,纯测试施工时间只用了16天,平均

简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。

简介：海上油气田由于受到储量规模及采油成本的制约,并不可能针对每口探井都进行DST测试。通过采用区域资料类比、电缆地层测试两种方法对储层进行产能预测,能够取得较为准确的比采油指数,对储层进行快速有效的产能评价。研究表明：区域资料类比法综合考虑了所在区域静态资料的丰富性、稳定性及适应性,而电缆地层测试法则采用了＂瞬时＂＂动态＂的生产资料,两者相辅相成,互为佐证,可以确定未测试储层的产能情况。

简介：本文提出了一种新的优化地下水监测网络。确定污染羽范围的方法。将监测并安装后最化的污染物存在的不确定性期望值降低到最大的位置定为监测井的最佳位置。本项研究中，将水力传导系数作为诱发不定性的因素。使用连续的随机添加（SRA）法生成水力传导系数的随机场。随着监测网络范围的增大，污染羽分布的不确定性降低。根据这个降低的量．评价某一污染羽存在的信息判定的期望值。选择采集监测井最大信息帚的最小系统为优选的监测网络。为了最化污染羽分布的不确定性。在定义域范围内．针对所有的产生的污染羽的实现值。编制污染物存在的概率图。不确定性定义为。污染物存在的概率或者不存在的概率单元的总和。在非均质水力传导系数场．本文给出了确定最佳监测网络的数值试验的结果。

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简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。