Г模型与水驱曲线联解模型的应用

科学的产量预测对油田开发具有重要的意义.该文将水驱特征曲线和Г模型相结合,建立了一种预测水驱油田综合指标随油气田开发时间变化的联解预测模型.该模型克服了水驱特征曲线和Г模型在水驱开发油田开发指标预测上的不足之处,能够方便地综合预测历年的含水率、产油量、和相应的累积产量.通过油田实际开发数据的预测结果表明,Г模型与甲型和乙型水驱曲线联解的效果较好.在比较分析联解模型预测油田开发指标的基础上,证实了Г模型与水驱曲线联解模型的实用性和有效性,能满足水驱油田开发指标的动态预测.     

Γ模型与水驱曲线联解模型的应用

科学的产量预测对油田开发具有重要的意义。该文将水驱特征曲线和Γ模型相结合，建立了一种预测水驱油田综合指标随油气田开发时间变化的联解预测模型。该模型克服了水驱特征曲线和Γ模型在水驱开发油田开发指标预测上的不足之处。能够方便地综合预测历年的含水率、产油量、和相应的累积产量。通过油田实际开发数据的预测结果表明，Γ模型与甲型和乙型水驱曲线联解的效果较好。在比较分析联解模型预测油田开发指标的基础上，证实了Γ模型与水驱曲线联解模型的实用性和有效性，能满足水驱油田开发指标的动态预测。     

油田开发开采曲线图形计算机编程与应用

油田开发开采曲线图是油田生产动态分析的主要手段之一,主要反映如开井口数、产液产油量、含水率、动液面、流压静压等数据参数在一定时间范围内的变化状态,以便对当前生产情况的判断及下一段时间生产变化趋势的预测。一般计算机应用软件只能绘制折线型曲线图,远不能满足油田开发开采曲线图应有的规范要求,本程序编程方法可完成油田开发开采曲线绘制任务,以便同仁们借鉴与共勉。     

基于径向基过程神经网络的油田开发指标预测

目前为止,现有的油田开发指标预测方法难以反映实际存在的时间累积效应对该指标预测的影响。因此,为提高油田开发指标预测的准确度,本文提出基于径向基过程神经元网络的油田开发动态指标预测模型,并将其应用到实际油田开发动态指标的预测中。实例分析结果表明,本文提出的径向基过程神经元网络的油田开发动态指标的预测方法精度高、速度快,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。     

一种灰色模糊油田区块水驱指标评价模型

针对油田开发中的不确定因素,结合油藏开发因素中的定性化指标,提出了一种基于油田开发水驱指标的模糊综合评价模型.通过灰色关联法定量筛选影响油田开发水驱因素的九项指标,运用层次分析法确定了各指标的权重,结合模糊数学中的判断矩阵实现了油田各区块的模糊综合评价.此方法不仅可以对所有区块进行总体评价,还能对各个具体区块进行精细的评价,为油田开发与管理提供了有效的指导.最后,通过实际例子验证了模型的有效性以及可行性.     

基于模糊网络和粒子群优化的油田指标预测

针对油田开发指标预测问题,提出一种模糊神经网络模型,该模型包括输入层、模糊化层、规则层和输出层。模糊化层采用高斯隶属函数,规则层每个节点对应一条模糊逻辑规则。网络可调参数为模糊集参数和输出层权值。提出了基于改进量子粒子群优化的网络训练方法。以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效的可行的。     

油田产量预测系统的研制

如何有效地预测油田的未来产量一直是油藏工程研究中的一项重要内容,准确地预报油田开发过程中的动态产量,是合理调整油田规划和制定方案,实现优化开发和管理的重要依据。本文研究了几种新的预测方法(基于人工神经网络的稠油预测模型、灰色预测模型、CAR预测模型等),并首先将其应用于油田产量预测。本文开发的预测系统集成了20多种常规的和新型的预测方法,对油田产量的预测及管理都能够给出有价值的数据。在充分并准确采集油田各单位产量信息及建立切合实际的数据模型的基础上,将油田产量信息采集与处理、预测与管理等环节,有机地结合成为一个整体。实际预测结果表明,该方法可以取得较好的预测效果。     

基于T-S推理网络的油田开发指标预测方法*

针对油田开发指标预测问题,提出一种T-S推理元模型,该模型包括输入层、模糊化层和推理层。每个推理元对应一条模糊逻辑规则,由若干T-S推理元可构成T-S推理网络。网络可调参数包括模糊集参数和模糊规则参数。提出了基于改进量子粒子群优化的参数确定方法。以油田开发指标中含水率和采油量预测为例,结果表明,该方法是有效且可行的,从而表明模糊逻辑与智能优化算法的融合对于解决指标预测问题具有一定潜力。     

基于时间点过程的时间序列预测模型

对城市中发生的事件进行有效预测,可以为政府避免、控制或减轻相关的社会风险提供决策支撑。首先,提出基于积分求导法的条件强度函数式,提高序列预测精度;其次,构建基于递归神经网络和累积危险函数的时间点过程模型,通过递归神经网络捕获历史事件的非线性依赖关系,利用全连接网络获得累积危险函数;最后,选择具有代表性的合成数据集和真实数据集对几种模型的性能进行对比分析。实验结果表明,所提模型可以更好地进行城市事件的时间序列预测,在平均绝对误差、平均负对数似然值等方面均优于传统的时间点过程模型,说明了模型的优越性。     

基于偏心电位法井间压裂裂缝动态分析研究

随着油气田开发的不断深入,地层压力的不断下降,大多油田已进入渗透率低、高含水阶段。当前油田为了增产普遍采用压裂手段来构造具有高导流能力的填砂裂缝,改善油气井储层的渗流能力、泄油面积从而提升油井的产油量。现场采用偏心电位法对某井进行压裂测试研究,通过对压裂过程中地表测点电位数据收集与处理,带入模型反演来达到对裂缝参数的预测。该技术可应用于油田的压裂场测试以及裂缝各参数的预测与评判,其对压裂作用效果的评估具有重要的工程应用价值。     

遥感技术在水利信息化中的应用综述

介绍当前遥感技术的发展特点,分析其在水资源评价、水环境、水旱灾害、农村水利、水利工程建设与运行监测及水土保持中的应用现状,对遥感在水利信息化中的发展进行展望,并指出提高遥感数据质量、建设面向水利应用的遥感数据获取系统、发展定量遥感和应用集成等进一步的研究发展方向。     

热电偶水势测定仪

介绍了以热电偶为温度传感器水势测定仪的原理和结构．它可将由水势差引起的微弱温度变化转变为可直接测量的物理量，使水势测量更接近真值．     

飞来峡水利枢纽水厂自动控制系统

本文介绍了飞来峡水利枢纽水厂自动控制系统各部分的功能特点及实现原理，主要介绍了水处理系统和上位机监控系统的特点。     

污水处理厂的再生水工艺自控系统

本文以营口污水处理厂再生水自动化控制系统为例,详细介绍了该控制系统的配置和功能。目前,这套系统已经运行了两年多,不仅节省了劳动力、提高了管理水平,而且获得了较高的经济效益。     

基于水利云的江苏省水利信息资源整合共享研究

为全面提升江苏省水利信息资源共享和应用协同智能的能力,推动"数字水利"向"智慧水利"转变,从水利大数据全生命周期管理和应用的需求入手,基于云计算技术,从基础设施、数据资源、应用系统3个层次提出水利信息资源"云服务"整合共享的思路和方案,建立基础设施云、数据云、应用服务云、云资源管理平台,实现基于水利云的信息资源的整合、共享,支撑全省一级部署(省级)、四级应用(省、市、县、乡级)的水利信息资源整合共享模式,为江苏省水利信息资源整合共享建设提供顶层设计和工作指导。     

免耕措施对土壤水分及利用效率的影响

免耕覆盖能有效地控制土壤侵蚀,抑制地表起沙,防治土壤退化,将是我国北方地区代替传统农耕的最好办法之一。针对土壤水分往往是我国北方地区农作物生长重要的限制性因子,本文选择国内外免耕措施的土壤水分试验研究进行总结,系统地分析了免耕与传统农耕的土壤水分动态变化特征,评价了免耕土壤水分利用效率。结果表明,与传统耕作相比,免耕普遍可增加土壤水2%~8%,但只有长期实施免耕和覆盖达到一定程度时,免耕的增水效果才明显,而免耕水分利用效率却因产量、降水等而不同。     

基于云的省级水利数据中心关键技术探讨

从智慧水利关键基础设施的角度,描述江苏省水利数据中心总体架构,探讨构建水利云数据中心关键技术,包括分布式云架构、数据共享访问、业务支撑平台、应用集成和云安全等,总结基于云平台搭建的水利典型应用。为省级水利数据中心建设和水利、水务信息化基础架构提供参考和借鉴,为实现基础水信息平台目标总结经验。     

颗粒状物料含水率传感器的研制

介绍了利用颗粒状物料的介电常数随含水率变化而变化的规律来测量其含水率的原理,方法和试验结果。     

遥感水分收支对区域水资源估算潜能

为获得遥感水分收支对区域水资源估算潜力，利用遥感降水与蒸散发数据，通过研究中国十大水资源一级区及省区尺度上遥感水分收支平衡(降水与实际蒸散发差值)与水利统计水资源量间的关系，发现遥感降水蒸散差折合水资源量与基于统计数据的水资源量间具有较强正相关性，但总体偏低且存在区域差异，其中海河区低估最为显著，其次为淮河区、西南诸河区，西北诸河区则存在较大高估。对于地下水需求较大的区域，如海河区，地下水开采量没有被考虑作为遥感水资源量来源是造成遥感水资源量低估的主要原因。遥感降水低估、蒸散发高估也导致遥感水分收支平衡折合水资源量低于基于统计数据的水资源量。水资源时间变化趋势显示，中国水资源量总体呈增加趋势，但作为粮食主产区及人口密集区的华北地区，水资源形势严峻，呈显著减少趋势，将对经济发展及人们生活产生重大影响。     

遥感水分收支对区域水资源估算潜能

为获得遥感水分收支对区域水资源估算潜力，利用遥感降水与蒸散发数据，通过研究中国十大水资源一级区及省区尺度上遥感水分收支平衡(降水与实际蒸散发差值)与水利统计水资源量间的关系，发现遥感降水蒸散差折合水资源量与基于统计数据的水资源量间具有较强正相关性，但总体偏低且存在区域差异，其中海河区低估最为显著，其次为淮河区、西南诸河区，西北诸河区则存在较大高估。对于地下水需求较大的区域，如海河区，地下水开采量没有被考虑作为遥感水资源量来源是造成遥感水资源量低估的主要原因。遥感降水低估、蒸散发高估也导致遥感水分收支平衡折合水资源量低于基于统计数据的水资源量。水资源时间变化趋势显示，中国水资源量总体呈增加趋势，但作为粮食主产区及人口密集区的华北地区，水资源形势严峻，呈显著减少趋势，将对经济发展及人们生活产生重大影响。