BP神经网络隐式法在测井数据处理中的应用

现有神经网络方法对时间向量序列数据的处理是通过单点进行的,割裂了数据间的关联性.为此,利用隐式曲线的构造原理,通过对时间向量序列的变换,提出了一种整体预测时间向量序列的测井数据的方法.神经网络隐式整体预测方法的步骤是:①将数据变换为封闭曲线,构造约束点以简化神经网络的输入与输出;②利用神经网络的隐式方法,通过智能学习和仿真模拟,得到封闭的预测曲线;③经过变换得到最终的预测曲线.实验证明了该方法的有效性.     

地下各种压力之间关系式的修正

目前在钻井工程中普遍采用的地下各种压力之间的关系式是不严格的，研究把岩石视为多孔介质，从多孔介质的角度出发，重新建立上覆岩层压力，孔隙流体压力、基岩应力之间的关系式，该式包含了岩石作为多孔介质的一个重要参数孔隙度Φ。     

产量递减规律的诊断方法

传统的Arps产量递减分析方法要求事先选定递减规律的初始时间、初始产量及初始递减率,事实上这些参数是很难确定的。实际应用时不得不人为地加以臆断而使得此方法带有不确定性.为此提出了产量递减规律的诊断方法。应用诊断曲线很容易确定递减规律的模型参数,克服常规方法的不足。通过选用参考时间、参考产量和参考递减率,使得递减分析方法具有一定的灵活性和优越性、该方法简便、实用。     

钻井液携屑的双流体模型

井筒中的岩屑颗粒群在细观上是离散的,其运动具有极大的随机性.但是,在时间与空间的宏观尺度下,其分布及运动又具有统计连续性与规律性,并可将其视为一种特殊的连续介质──拟流体.依据这一基本观点,本文深入地探讨了在实际岩屑运移过程中客观存在的、对钻井液携屑起主导作用的一系列关键性问题,例如:岩屑-岩屑间的随机碰撞及剪切效应、岩屑-钻井液的相间作用及岩屑-井壁的作用等等.从细观分析入手,揭示了钻井液携屑机理;应用统计理论及方法建立了描述其动力学特性的双流体模型.     

基于径向基函数网络的隐式曲线

将径向基函数网络与隐式曲线构造原理相结合，提出了构造隐式曲线的新方法，即首先由约束点构造神经网络的输入与输出，把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数，然后用径向基函数网络对此显式函数进行逼近，最后由神经网络的仿真曲面得到物体边界的拟合曲线．实验表明，基于径向基函数网络的隐式曲线具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力．     

多相物体的连续介质假设方法

 用唯象方法, 建立了多相物体的连续介质假设方法。多相物体存在多个特征体积, 因而存在多种连续介质。     

渗透率参数的各向异性和不对称性的定量描述

储集层岩石的渗透率性质存在方向上的差异，此即各向异性性质，性质与组成岩石颗粒的排列有序程度有关，排列有序程度越强，各自异性越严重；储集层岩石的渗透率性质还同时存在不对称性，该性质也与组成岩石颗粒的排列有序程度有关。作者，各向异性和汪 是岩石渗透率性质的基本特征，并给出了不同参数定量描述的方法。在生产实践中，可根据具体情况充分利用岩石的这些性质。     

线性椭圆型方程的数值网格生成方法

用椭圆方程生成的数值网格是一种贴体网格；传统的网格生成方法需求解一组非线性的椭圆型偏微分方程，非线性椭圆型方程的求解非常困难且精度以影响，本文对此进行了深入的理论研究，提出了“用求解线性的椭圆型方程直接生成贴体网格”的新方法；新方法简单且易于实现，并从理论上克服了传统方法存在的不足，因此，它对计算流体力学的发展具有一定的理论意义和实用价值。     

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水平并试井分析技术在国内外尚属一个新的课题，难度大、可借鉴的方法少，而研究水平井开发过程中地层压力的分布和变化是解决该类井试井分析的前题。对分支水平井各向异性地层，导出气藏拟压力的瞬时点源解，利用瞬时源函数和Ｎｅｗｍａｎ乘积原理，给出气藏中各种分支水平井的Ｇｒｅｅｎ函数。求得地层抓压力分布的解析表达式，对于某些常用的水平并布局，给出了Ｇｒｅｅｎ函数一览表，便于应用。文中所述方法也适用于尖灭角内水平井的情形。     

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文章详细地讨论了诸因素对煤层渗透率的影响，指出在常规情况下，有效应力、基质收缩等在煤层绝对渗透率诸影响因素中占据主导地位；并在以上分析的基础之上，提出了煤层气勘探开发的施工工艺中应该尽量避免渗透率的损失，或者尽量采用强化措施，对煤层进行改造，以提高渗透率，从而提高其开发能力。同时也指出了应加强对煤层孔隙率、渗透率的测定方法的研究以及煤层割理、孔隙发育机理的研究，为储层评价提供更为充分的依据。