埕北东斜坡岩性油气藏识别技术及应用

本文运用宏观与微观分析相结合技术,开展沉积体系和储层研究;利用多参数岩性反演技术解决砂体薄、砂泥岩难以区分的问题;利用电阻率反演、属性分析和吸收系数解决砂体的含油性判识研究区目的层段测井解释有利储层段与高吸收系数段和砂体速度较低的部位对应良好,地震数据的能量吸收数据和地震速度属性可以作为该区储层含油气评价重要参数。     

伽玛体反演在泌阳凹陷的应用

当前泌阳凹陷勘探目标厚度越来越小(2~5m),不仅小于地球物理勘探中公认地震资料垂向分辨率极限的1/4地震波长,且地震资料品质及砂、泥岩层速度差异不明显,这无疑大大增加了常规手段储层预测的难度。相比速度资料,伽玛曲线对砂、泥区分更加稳定,且不易受所含流体的影响,而且经统计薄互层自然伽玛测井,大多数表现为平均值偏低的特征。利用此特征,在开展精细的测井曲线标准化及波阻抗反演基础上,结合多属性拟合的手段,在泌阳凹陷开展了伽玛体储层预测工作。     

辽河油田欢喜岭地区沙三段油藏分析研究

辽河油田欢喜岭地区沙三段厚度较大,并发育多条断层,油气分布受构造和储层双重因素控制.利用STRATA程序由迭加地震数据和速度/密度信息2个输入流得到一个基本地下速度模型,然后利用该模型进行地震数据反演,对沙三段大凌河油层和热河台油层开展圈闭综合评价,发现有利圈闭4个,部署井油井4,计算资源量为121.7×104t.     

井震结合建模技术在水平井优化设计中的应用

以地质、地震和测井等多种资料为基础,采用井震结合的模拟方法建立三维地质模型,精细地描述水平井区构造特征及储层砂岩的展布规律,优选水平井的目的层位和穿行轨迹,可提高水平井的砂体钻遇率、储层构造描述精度和砂体预测准确度,为水平井的优化设计和地质导向提供有力的技术保障。     

ANFIS在中兴隧道围岩力学参数反演中的应用

本文采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对公路隧道施工过程中围岩的内聚力、内摩擦角、围岩侧压力系数等力学参数的反演进行了研究;通过数据正交试验以及FLAC3D正演计算得到数据样本,建立围岩力学参数的ANFIS结构,同时,对现场围岩位移进行监测,最后将模拟计算结果与检测结果进行比较,结果表明,模拟计算结果与实测数据吻合良好,说明该反演分析方法具有良好的工程适用性,可在工程实践中推广应用。     

延安组早期砂体储层特征与评价

低渗透储层是我国当前油气勘探的主要目标之一,本文以鄂尔多斯盆地三叠系延安组早期砂体储层特征为研究对象,对延安组早期砂体储层的岩石类型及特征、空隙结构特征、成岩作用与孔隙演化等方面的储层特征进行详细的探讨,并对储层进行了分类评价。     

基于Landsat8遥感影像的山仔水库CDOM空间分布反演研究

利用Landsat8影像数据和实地采样数据,分析CDOM特征波段,提取敏感波段组合,构建适用于山仔水库的CDOM浓度反演模型。结果表明,以band3/band4敏感波段组合影像数据,反演模型为线性模型,平均相对误差为25.37%,R2值为0. 652,模型拟合优度比较高,反演效果较好。     

对某区块过渡带钙质层试验井的认识

某区块外扩井,从参数解释结果看,油层厚度明显低于内部井,分析其原因,主要是储层的岩性变致密。从外扩井与内部井测井解释成果图对比看,相同层位油层的声波曲线值低,微梯度曲线值高,应用判钙标准衡量,均为划不上储层的高阻层,定义为含钙特低渗透储层。含钙特低渗透储层的单层厚度不大,均小于1.0m,但具有一定的累计厚度。目前油田已进入高含水期,油田内部加密调整及外扩潜力越来越小,为了解含钙特低渗透储层特性,为油田持续发展寻找潜力。     

城镇大型障碍区采集方法研究

在以往的勘探中过城镇、障碍区、河流、水库等地面障碍时,连续空炮、空道,采集的地震数据不连续,剖面缺口较深;如何避开障碍物,选择什么样参数确保面元属性均匀、最佳压制噪声,以得到好的反射资料。鉴于现有勘探装备和技术潜力,本文提出一套从物理点优化调整到辅助检测的方法,在三维资料采集应用中取得了理想效果。     

大数据融合技术助力山地地震队智能化发展研究

物探地震采集业务将进入智能化时代,即以大数据为核心,以云平台为基础,以新市场、新方向为契机,打造“智慧物探”,实现全业务链数据互联、技术互通和业务协同。东方物探公司智能化地震队,利用大数据和信息安全相关技术,基于微服务技术架构建设符合企业管控要求的大数据平台,逐步实现数据的服务化、效益化,对甲方单位能按需输送数据,对上级单位能按要求上报数据,对本企业能以生产数据为主线,将安全数据嵌入其中进行处理和分析,让生产与安全高度融合,随时随需提供决策支撑。本文主要探索研究了大数据技术定义和特点,并通过分析国内外石油公司大数据平台发展现状,现阶段国内石油公司存在的差距和痛点,讨论了大数据技术平台建设对地震勘探的重要性,为分公司石油勘探大数据平台建设提出技术方案,最后对其在数字化转型场景中的应用进行了展望,认为通过大数据技术平台去抽取、处理和融合来自上级单位和分公司的各系统数据,形成共享共生的数据生态圈,将有力地推动山地地震队智能化发展。     

含非连续性信息多属性案例中的决策知识发现方法

医疗决策案例中非连续性属性信息大量存在,含该类信息的案例知识发现是多属性案例决策的关键和难点。该文研究了含非连续性属性信息案例中的决策知识发现,将条件概率和GAs融合技术整合到案例推理方法之中,开发了KNN的延伸方法--CRMGACP法。该方法的核心是基于Gas进行权重获取和基于融合条件概率的改进相似度算法进行案例知识获取。在某大型综合医院收集数据,获取有效数据300条,基于VC++开发实现的BC-CBRsys平台进行了实验研究,结果表明CRMGACP比其他常见方法具有更好的性能,在多个统计指标上展示出显著的优势。显然,改进的案例决策方法克服了含非连续性信息案例决策知识难以获取的问题,在临床决策领域具有广阔的前景。     

技术创新专有化手段的交互作用

遵循并集完备且交集冗余小的原则,重新划分了专有化手段类别;基于220家中国制造业企业产品创新的经验数据,利用多元回归分析探索并验证了专有化手段间的排斥性和支持性。研究发现,知识产权法律保护与技术知识的隐性属性之间互有排斥性;知识产权法律保护促进技术保密的有效性;技术保密提升知识产权法律保护、领先时间以及互补资产优势的有效性;领先时间促进互补资产优势的有效性;互补资产优势提升知识产权法律保护、技术保密以及领先时间的有效性。     

基于Agent和进化博弈的服务商动态联盟协同管理策略研究

基于进化博弈理论,实现了用于服务商动态联盟协同管理工作的多智能体模拟系统,并进行模拟数据分析。扩展传统对称静态博弈为含惩罚参数和协同效率参数的离散进化博弈情形,设计一种含历史信息和近邻特征的群体进化学习规则;在Repast基础上,用java编程实现了多加盟企业进化博弈Agent模拟系统并进行分析。结果表明:agent规模数对平均收益影响小,具有不同决策特征的agent的比例分布能改变企业的平均收益,不同协同率、沟通方式和惩罚参数对期望收益有影响。为电子商务和移动商务环境下的动态联盟管理决策提供参考。     

2017年2-3月厦门气溶胶激光雷达数据分析

利用2017年2月16日-3月15日厦门气溶胶激光雷达反演得出的颗粒物边界层(PBL)高度、消光系数、退偏振比等雷达产品,结合地面监测的风速和相对湿度、环境空气质量数据综合分析。结果表明,激光雷达在反演颗粒物边界层高度PBL时,对降水天气较为敏感,大雨滴和厚云层对脉冲光束的削弱作用较大,但在非降水期间能准确探测颗粒物的消光特性,能在污染期间对气溶胶的垂直特性分析中发挥重要作用;激光雷达反演的AOD值的变化能较好反映研究期间大气污染过程的变化;激光雷达能有效捕捉到城市上空气溶胶的沉降和抬升过程。     

利用降压开采方法改善油田开发效果

利用现有井网，采用降压开采的方法，加强对未波及或动用程度较差储层水驱的开发调整措施，是今后相当长一段时期内注水开发的主要手段。确定降压速度和降压界限，采用调整注采比的方法对降压开采进行了数值模拟研究，为挖掘高含水期剩余油具有重要指导作用。     

砂体筑岛围堰在龙海市锦江道东段防洪防潮工程中的应用

本文介绍砂体筑岛围堰的结构型式和堰体防渗处理的设计与施工方法,通过本工程的实践证明,砂体筑岛与围堰相结合在河道中创造干地施工条件,这在具有大量砂源的地区且水下砼工程施工困难的情况下是一项技术可行、经济合理、节省工期的施工方案。     

淮南煤田口孜西井田煤层特征对比

通过对口孜西井田二叠系各含煤段特征、煤层间距、煤层厚度、岩性组合、标志层、化石带、岩煤层物性等进行对比分析,确定可采煤层1、4-2、5、8、9、13-1、16-2煤层对比可靠,6、11-2煤对比基本可靠,为本区的后期煤田地质勘探提供参考依据.     

基于遗传技术辅助设计的神经网络期货市场预测

本文在对期货市场的历史数据进行预分析的基础上,建立了神经网络期货市场预测模型．文中不仅对神经网络进行了改进研究,还利用遗传技术优化网络的结构和参数．运运实例对模型进行学习与测试的实验结果表明,利用遗传技术辅助设计的神经网络预测模型能较准确地预报期货价格的波动趋势.     

地震处理中间成果数据管理系统的研究与设计

随着地球物理勘探技术和计算机技术的不断发展,地震数据处理过程中的多次处理和精细处理的情况越来越普遍。本文在研究了地震处理流程和地震数据使用过程的基础之上,提出了一套管理地震处理中间成果数据的解决方案,并在现有地震处理应用环境中,设计了地震处理中间成果数据管理系统。     

面向不确定多属性决策问题的范例检索算法研究

将不确定多属性决策问题转化为不确定性多属性范例的检索问题,利用范例推理方法获取最相似范例作对目标决策问题的近似解,通过范例修正缩短该近似解与目标决策问题解之间的差距直至完全一致.文章系统地提出了适合于不确定多属性问题检索要求的范例检索算法(RA-UMDM),重点研究了范例聚类、用基于梯形模糊集和改进的欧氏距离检索算法分别解决范例中模糊概念属性、区间特征属性的相似度计算问题.将该方法应用于两家医院临床辅助诊断决策过程求得了较为准确的解,并且基于范例库对RA-UMDM法的有效性、准确度、效率等进行了实验,结果表明该方法能够满足不确定多属性决策问题的检索要求,检索速度较快、质量高.