提高采收率技术在中国石油开发生产中的地位和发展方向

通过几十年来的努力,中国石油对化学驱、蒸汽驱、气驱等提高采收率技术进行了全面的研究和应用,在室内研究、方案设计、矿场试验、工业化生产等方面取得了令人瞩目的成绩。到2000年,中国石油提高采收率技术年产油量已达到1050×10~4吨,占中国石油本年度原油产量的十分之一,随着需求压力加大和老油田开采程度的加深,其重要性将更为突出。本文通过分析中国石油在开发生产中面临的挑战,肯定了提高采收率技术在油田开发生产中的地位和作用,提出了近期提高采收率技术的发展方向。文中的“中国石油”是指中国石油天然气股份有限公司。     

算力网络助推金融元宇宙的落地

后疫情时代，随着5G、AR/VR等技术的成熟以及人们工作和生活的转变，元宇宙逐渐走向产业化。银行保险等传统机构纷纷开始探索元宇宙下金融服务新模式。中国联通在自身能力基础上，着力IPv6+、边缘计算等关键技术，为元宇宙提供算力网络支撑，同时探索元宇宙在金融行业的应用场景。     

油气田开发规划方案的编制

从规划目标、外部影响、内部条件变化、后备资源４方面阐述了编制油气田开发规划方案所面临的形势。提出在编制规划过程中应重视的问题：（１）正确处理好目前与长远、速度与效益、近期应用技术和长远技术储备、企业产量指标和资源指标接替的关系;（２）遵循客现经济规律,深入研究市场经济条件下开发规划编制方法;（３）加强各专业的交流与协作。     

中国陆上油田提高采收率潜力评价及发展战略研究

中国陆上油田采用常规方法开发,约有三分之二的储量留在地下。由于迅速发展的国民经济对石油能源的需求不断增长,提高已开发油田的采收率在今后一段时间仍是一项不可忽视的发展方向。原中国石油天然气总公司于1987年和1996年开始对中国陆上13个和17个油田系统地进行了二次提高采收率潜力评价和发展战略研究。该项研究以第一次提高采收率潜力评价为基础,充分吸收了我国已实施的矿场试验项目的经验和教训,从技术和经济两个方面对我国提高采收率的发展远景以及近期内可实现的、技术和经济都可行的潜力进行了再认识。评价结果表明:由于我国主要油田非均质程度高,提高采收率的潜力很大。在现有技术条件下,从参加评价的101.36×10⁸t地质储量中可增加可采储量11.58×10⁸t,平均提高采收率11%以上。如果按目前全国陆上油田平均采收率33%计算,相当于新发现约35×10⁸t的地质储量。同时也指出,由于技术,特别是经济条件的限制,近期内可在油田开发中推广应用的技术主要是聚合物驱方法;复合驱需要进一步完善技术,降低成本,才可能在油田中大规模应用。本文在此评价的基础上,提出了我国陆上油田提高采收率近期的规划设想和发展战略。     

服务号码捆绑特征在离网预测系统中的应用

用户流失问题是电信运营商面临的亟待解决的问题,针对不同的场景,业界研究开发了多个用户离网预测系统。服务号码捆绑指用户在使用运营商服务期间,与银行、电商、便利店等第三方服务提供商通过绑定手机号产生联系。通过研究发现用户在服务存续期间普遍会绑定多种第三方服务提供商,这些商家会不定时给用户推送短信,当用户即将流失时,多数用户会逐渐取消这类服务的绑定。因此,服务号码捆绑特征对于离网用户的甄别起到了重要的作用。采用随机森林算法构建离网预测模型,利用逻辑回归算法对服务号码捆绑特征进行降维,并加入模型,进行离网用户分析,从而辅助决策者制订相应的客户维挽策略,降低客户离网率。实验结果表明,服务号码软捆绑特征能够提高系统的分析预测能力。     

井间地震技术──方兴未艾的开发地震新思路

简要介绍了井间地震技术的内容及其数据采集、资料处理的研究现状，概括了井间地震技术应用及发展趋势，探讨了井间地震技术在我国的发展现状及对提高原油采收率的意义。     

浅谈公路隧道火灾及其结构防火保护措施

公路隧道火灾发生的原因及频率 ,对公路隧道火灾特点作了初步探讨 ,对公路隧道的结构防火保护措施进行了初步的理论研究     

基于H.264标准的码率控制改进算法

本文利用视频编码的线性码率控制(RC)算法(Rho-Domain算法)对原有的H.264标准中的RC算法进行了改进.首先,对于视频序列中的Ⅰ帧图像,使用Rho-domain算法进行码率控制.由于该算法基于本帧的图像内容,所以能够及时地对Ⅰ帧进行精确的码率调整;其次,使用了新的关于P帧的比特分配原则,根据GOP中的位置来分配P帧的比特数;最后,对模型的估算方法作了改进,使模型参数的计算更为精确.实验结果表明,改进后的算法能更加有效准确的控制编码序列的码率.     

基于随机森林模型的电信运营商外呼推荐系统

在电信运营商领域,外呼推荐是一种重要的推荐产品和服务的途径。实现了一种基于运营商大数据的自动外呼推荐系统,该系统能够挖掘用户的行为特征并且使用机器学习的方法预测用户对于被推荐产品的接受可能性。传统推荐系统使用的模型算法为矩阵分解、大规模稀疏特征分类、神经网络等。采用随机森林算法的主要原因是随机森林具有并行化程度高、训练速度快、生成的决策树可解释等诸多优点,适合于基于电信业数据的推荐系统。该外呼推荐系统基于Hadoop、Impala和Spark等大数据处理平台及工具,使用随机森林分类器作为核心算法,将用户最近的行为特征回归为接受外呼推荐产品的可能性。在线测试表明使用该系统与当前部署的人工随机外呼相比,能够提升约41%的用户接受率;同时,根据模型算法输出特征的重要性,进一步给出了两类用户的特征分析。     

挑战采收率极限——大庆喇萨杏油田提高采收率工作的调查报告

每一次地质认识上的突破都会带来采收率的提高,挑战采收率极限就是挑战自我认识。喇萨杏油田的开发水平,是随着对储层认识的不断深化而提高的。