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61.
氮气及降粘剂辅助水平井热采开发浅薄层超稠油油藏 总被引:1,自引:0,他引:1
孙建芳 《油气地质与采收率》2012,19(2):47-49
准噶尔盆地西缘春风油田的超稠油油藏具有埋藏浅、粘度高、厚度薄的特点,常规直井注蒸汽开发效果差。根据油藏开发难点,提出了氮气及降粘剂辅助水平井热采(HDNS)强化开发技术,揭示了各要素的作用机理,即水平井降低注汽压力、增强吸汽能力、减少热损失;降粘剂有效降低井筒周围的原油粘度,提高注汽质量;氮气提高浅层油藏能量,具有助排、隔热作用,提高开发效果;蒸汽具有加热降粘和蒸馏作用。在春风油田排601超稠油油藏投产水平井54口,通过运用HDNS强化采油技术,第1a平均单井产油能力为8.2t/d,累积油汽比为0.48t/t,平均单井峰值产油量为32t/d,实现了浅薄层超稠油的高效开发。 相似文献
62.
针对构造幅度小于10 m的微幅构造精细识别,受地震资料品质及解释精度限制,常规成图与分析方法面临着难以有效突出微幅构造细节与提高识别效率的问题。以南美厄瓜多尔X区块微幅构造研究为目标,探索以小波构造分解的方法,实现对目标层3 m左右微幅构造快速有效的精细识别。目标层受安第斯造山运动弱挤压作用影响,大部分微幅构造幅度小于5 m。采用小波构造分解方法,将等深或等T0构造数据进行等间距采样,建立尺度随频率变化的“尺度-频率”小波函数,通过该函数多尺度地分解微幅构造起伏特征。利用阈值函数控制优选低频、中频、高频构造起伏等信息,根据相应小波系数对构造低频、中频、高频成分进行多尺度重组,提高相应高频成分对微幅构造的识别权重,从而降低构造低频成分对微幅构造识别的遮蔽作用。基于小波变换的微幅构造识别方法,可以有效识别幅度小于3 m的微幅构造,极大提高了斜坡区小型微幅构造油藏预测精度与分析效率,应用该成果相继部署完钻一系列评价井,均获得成功及良好油气显示,取得了良好实钻效果。 相似文献
63.
联机分析处理(On-Line Analytical Processin8,简称OLAP)是构建多品种离散制造决策支持系统(DSS)的关键技术。本文在分析OLAP技术特点的基础上,讨论了多品种离散生产制造管理决策的OLAP系统架构、多维数据模型和在OLAP上进行分析操作,为企业有效决策提供依据。 相似文献
64.
65.
分析了抖动调制(DM)QIM隐写生成的携密音频的特征,利用携密音频段间变换域系数差的绝对值绘制直方图,根据该直方图中存在固定间隔跳跃点的特征,提出了一种盲检测算法。实验验证了该检测算法对音频的抖动调制隐写和简单QIM隐写都有效果。 相似文献
66.
缝洞型碳酸盐岩油藏储层结构表征方法——以塔里木盆地塔河S67单元奥陶系油藏为例 总被引:2,自引:0,他引:2
为表征缝洞型碳酸盐岩油藏古岩溶储集体成因类型多样、储层结构复杂的特点,综合考虑主控因素和成因关系将古岩溶划分为表层岩溶、断控岩溶和地下河系统3类。表层岩溶主要受风化淋滤作用形成,分布范围广,结构类型以小型溶洞、溶蚀孔、裂缝等小缝洞体为主;断控岩溶主要沿断裂带溶蚀扩大形成,结构类型以复杂断裂、大型断控溶洞、溶蚀孔缝为主;地下河系统主要受控于潜水面,经长期水流冲刷溶蚀形成,规模大,结构类型以岩溶管道、厅堂洞及沿河的溶蚀孔缝为主。针对不同成因岩溶分布规律特征,采用地震振幅谱梯度属性结合序贯指示模拟表征表层岩溶分布,基于波阻抗反演结合梯度结构张量刻画断控岩溶特征,利用分频能量属性结合基于目标的方法构建地下河系统模型,综合测井、地质、动态等多学科资料表征古岩溶连通、充填及物性特征,并通过融合建立三维地质模型。结果表明:该方法能够有效表征此类油藏储层缝洞结构复杂、非均质性强的特点。塔河油田S67单元结构类型及连通样式多样,表层岩溶缝洞体尺度较小,局部连片近似层状分布,厚度在0~50 m,物性及连通性较好;断控岩溶缝洞体尺度较大,沿断裂带呈多种分布样式,物性差异大,顺断裂方向连通性好;地下河系统较为发育,存在上、下2层河道,充填严重,物性及连通性较差。基于融合模型落实并细化了单元储量构成,模型应用于油藏数值模拟及开发方案调整效果显著。 相似文献
67.
角管式燃煤锅炉以其优良的结构和良好的运行性能,在我国工业领域中得到了广泛应用.随着环保要求的提高,许多中心城区已不允许燃烧煤炭.由于环保改造的需要,北京淘汰了数以千计的燃煤锅炉,采购了大量燃用天然气的锅炉,被淘汰的燃煤锅炉中不乏角管式燃煤锅炉.以70 MW角管式燃煤锅炉改为燃天然气锅炉为例,介绍了角管式燃煤锅炉的环保改... 相似文献
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涂层型关节轴承由于其结构紧凑且具有较好的摩擦性能,在航天航空设备领域有广泛的应用前景,对其剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)进行有效预测,能够为设备的维护提供一定的理论依据。因此,提出了一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)、集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)以及长短期记忆神经网络(Long Short-term memory neural network,LSTM)模型的剩余使用寿命预测方法。首先,利用VMD以及EEMD对轴承摩擦扭矩信号进行特征提取,并根据时间相关性进行特征筛选,得到相关性较高的3组特征序列,对筛选出的特征进行相对归一化处理作为模型输入,减小不同工况下摩擦扭矩幅值变化带来的影响;最后,选择超参数优化区间对LSTM进行贝叶斯优化,得到贝叶斯优化-LSTM模型,对涂层型关节轴承的RUL进行预测。研究结果表明,该预测模型融入了能够表征涂层型关节轴承退化信息和寿命衰减的多个信号特征,对不同工作载荷下的轴承均有较高的RUL... 相似文献