多属性神经网络地震反演在NB油田水平井钻探中的应用

NB油田位于渤海海域,为新近系河流相稠油油田,储层横向分布不稳定,砂体厚度薄、连通性较差,油水关系复杂,开发设计部署了大量水平井。选择神经网络反演方法,建立地震属性与储层参数的非线性关系,进而根据其关系反演得到储层参数数据体,利用该数据体沿层切片提取储层预测信息,研究储层发育规律,指导该油田水平井的部署和钻探,取得了较好的效果,降低了钻探风险。用神经网络地震反演方法进行储层预测研究,指导水平井钻探,在渤海海域尚属首次。     

利用地震分形属性钻前预测安全钻井液密度范围

为了对钻井过程中的井壁失稳问题进行有效控制,根据地震和测井信息的分形性质以及它们之间的密切联系,提出了综合利用地震记录的分形属性预测测井曲线并进而在钻前预测安全钻井液密度范围的模型。首先从井旁地震记录中提取出能全面反映地震非线性特征的分形属性,运用能充分利用样本信息的CUSI神经网络,建立已钻井段地震分形属性与测井数据之间的非线性映射模型,通过该模型预测未钻地层的声波和密度测井曲线。在此基础上运用井壁稳定分析模型,计算地层的孔隙压力、坍塌压力和破裂压力,从而在钻前预测安全钻井液密度范围。该方法在西部某油田的应用表明,用地震记录的分形属性钻前预测安全钻井液密度范围的方法具有良好的预测效果。该方法预测精度较高,操作简单易行。     

软件工程师的十种社会属性(上)

国内的软件工程师多成长于技术分科、领域霸权的环境中。在学校和单位中只能顺从分科界限和权威指示，难越雷池一步。从上中学开始，必须服从标准化作业和考试，否则，将被排斥于主流体系之外。到了博士阶段，演变为必须服从博导的领域划界。曾经有个软件开发项目与某大学合作，在讨论项目时，看到博导训斥博士生，因为他的想法超出了博导规定的界限，据说是涉及了另一个博导的领域。     

英特尔投资的平衡术

英特尔投资（Intel Capital）的战略属性,使得其遥遥领先于绝大多数身为纯粹财务投资者的独立创投进入中国市场。     

Until的用法以及与其他词的辨析

通过例句讲解了until的用法,辨析了until与till、before的异同,并列举了高中英语和大学英语部分课文及习题中的例句。     

提高定制产品物料需求预测的准确性

提高定制产品物料需求预测准确性是提高企业竞争能力的必由之路。通过某公司提高定制产品物料需求预测准确性的具体项目实践，介绍了关于提高物料需求预测准确性的具体措施。通过建立一种能为各部门所共同接受的产品语言来加强各部门的信息交流，并减少从客户的实际需求到物料预测之间的中间环节来提高整个物料预测的准确性，并以实例验证其有效性。     

杜绝ATI芯片组机型

近来部分玩家发现，自己的爱机总是会在Win XP系统下莫名其妙地出现ati2dvagdll蓝屏故障。有人甚至总结出一个ATI芯片组机型有极高几率出现蓝屏的“妙法”：运行Everest软件，然后打开“显示属性”设置中的“高级”界面，选择“疑难解答”页面，关闭“硬件加速”然后再开启，最后点击“确定”。     

基于地震属性分析的地层孔隙压力钻前预测模型

钻前准确预测地层孔隙压力是进行井壁稳定状态分析的基础。基于地震和测井信息间的密切联系，提出了利用地震属性预测孔隙压力的新方法。通过神经网络建立已钻井段的井旁地震属性和声波时差测井数据之间的非线性关系模型，以此模型为基础预测未钻地层的声波速度。利用预测结果结合岩石力学模型得到垂直有效应力，最后根据有效应力原理计算地层孔隙压力。该方法有效克服了传统的地震层速度预测模型的不足之处，在油田的实际应用中取得了良好的效果，尤其适用于在勘探新区进行孔隙压力预测。