DFIT测试在长庆气田开发中的应用

与常规的小型测试压裂不同，流体注入诊断测试（DFIT）是通过关井阶段出现的拟线性流或拟径向流阶段求取储层压力，采用改进的梅耶霍夫方法（M-method）解释储层渗透率。以长庆榆林气田一口开发井为例，依据DFIT的技术原理和测试步骤，对该井测试压降数据进行解释分析，结果可信度较高，证明了该项工艺在长庆低压低渗油气田的可行性。     

基于谐振原理的硅微机械加速度计

基于力学振动原理 ,导出敏感梁类谐振振动的微分方程 ,给出了振梁型加速度计的设计原理。指出了加速度计谐振梁频率的相对变化量与梁的厚度无关 ;为避免输出非线性频率信号 ,频率的相对变化率和激励振动的振幅都不宜太大     

油田污水中咪唑啉缓蚀剂浓度检测技术研究

研究评价了油田污水中咪唑啉缓蚀剂浓度检测的七种方法 ,其中紫外光分析法和显色反应法适合于低浓度咪唑啉缓蚀剂检测 ,且方法简便、速度快、成本低 ,检测浓度范围 2～ 5 0mg/L。     

考虑表皮的射孔水平井产能评价

射孔水平井中地层流体的流动是符合达西定律的,但水平井射孔工艺、完井方式以及井位等因素的影响,比垂直井复杂。本文将射孔后的流动看成线源,根据Newman乘积原理,用Green函数的方法得到井底压力解析解。在此基础上,将射孔时的地层压实和井壁污染用表皮来表示,并考虑井筒存储,得Laplace空间上的表达,最后用Laplace数值反演得到时空间上的解,利用该解可以有效预测水平井的产能。     

电致伸缩陶瓷微位移器非线性的数值方法补偿

本文通过对电致伸缩陶瓷材料的非线性进行分析。找到了补偿电致伸缩陶瓷非线性的数值方法，并对不同回程大小的电滞回线进行了分段处理，使补偿结果更为精确。     

连续流动分析仪应用于水中硫化物的测定

对连续流动法测定硫化物进行初步探讨和研究。同时与其他几种测定硫化物的方法进行了比较。实验结果表明，连续流动法对硫化物分析在线性、稳定性、最低检测限、准确性和精密度等方面均优于其他方法。     

布尔函数的对偶性和线性点

本文主要讨论了部分自对偶和部分反自对偶函数、部分线性函数以及具有线性点的函数的性质。     

一种基于高阶统计信息的信噪比估计改进算法

针对多进制正交幅度调制(Multiple quadrature amplitude modulation,MQAM)信号在低信噪比条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于综合利用高阶统计信息的信噪比估计改进算法。根据所选高阶统计量最高阶数的不同,建立了3种信噪比与多种高阶统计量运算式之间的线性关系,利用全回归线性分析方法将3种线性关系转化为3种全回归模型,并求解模型系数。该算法充分利用了多种高阶统计量的有用信息,提高了信噪比估计精度。MQAM的仿真结果表明:在低信噪比条件下,该算法减小了信噪比估计误差,其估计性能明显优于传统的其他算法,且3种模型估计性能依次增加,可依据不同的信噪比要求对3种模型进行选取。     

基于波动和相关性复线性回归的系统谐波阻抗计算方法

系统背景谐波波动致系统谐波阻抗难以准确计算,本文基于主导波动、线性度、谐波阻抗不突变特性提出3种数据筛选准则消除背景谐波影响。本文将公共点(point of common coupling,PCC)处电流数据进行分段,由每段数据中电流的方差判断数据波动程度,依据波动程度的不同将数据分成3类。其中的第1类数据判断其电压电流的线性程度,满足线性阀值的数据被认定为存在聚类特性,用复线性最小二乘法计算该类数据的系统谐波阻抗,计算结果按时间排列后进行相互对比,由此判断其差异程度并剔除其中的异常值。所提方法与其他数据筛选方法进行了对比分析,仿真和实际案例结果表明相比于其他方法,本文方法更准确。     

FREQUENCY DOMAIN TESTS OF MULTIVARIATE GAUSSIANITY AND LINEARITY

A stationary multivariate time series { X _t } is defined as linear if it can be written in the form X _t = ∑^∞ _{j =−∞} A _j e _{t − j} where A _j are square matrices and e _t are independent and identically distributed random vectors. If the e _t } are normally distributed, then { X _t is a multivariate Gaussian linear process. This paper is concerned with the testing of departures of a vector stationary process from multivariate Gaussianity and linearity using the bispectral approach. First the definition and properties of cumulants of random matrices are used to obtain the expressions for the higher-order cumulant and spectral vectors of a linear vector process as defined above. Then it is shown that linearity of a vector process implies constancy of the modulus square of its normalized higher-order spectra whereas the component of such a vector process does not necessarily have a linear representation. Finally, statistics for the testing of multivariate Gaussianity and linearity are proposed.