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建立了考虑毛管压力、渗透压、膜效应以及弹性能的压裂-焖井-生产多过程多相流模型,提出了以产能最大化为目标的页岩油水平井分段多簇压裂后焖井时间优化方法,采用现场生产数据和商业软件验证了该模型的准确性。基于该模型和方法,根据现场压裂压力数据反演裂缝参数,建立物理模型,模拟了压裂、焖井以及生产阶段储集层孔隙压力、含油饱和度的变化动态,并研究了7种因素对最优焖井时间的影响规律,通过开展正交实验明确了最优焖井时间的主控因素。研究表明,随着焖井时间增加,累计产量增量先快速增加后趋于某一稳定值,变化拐点对应的焖井时间为最优焖井时间。最优焖井时间与基质渗透率、孔隙度、毛管压力倍数及裂缝长度呈非线性负相关,与膜效率、注入液体总量呈非线性正相关,与排量呈近线性正相关。对最优焖井时间的影响程度从大到小依次为注入液体总量、毛管压力倍数、基质渗透率、孔隙度、膜效率、压裂液矿化度和排量。 相似文献
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8.
为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题,依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引,并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先,对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理,挖掘有效出行起讫点(OD)轨迹;其次,针对用户起讫点轨迹的特征,建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理;最后,给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型,并运用K最近邻(KNN)查询对搜索空间剪枝压缩,提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据,选取动态时间规整(DTW)等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比,所提算法的准确率提高了10.12%,查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率,可有效提升共乘出行方式的出行率。 相似文献
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