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试谈注水井的层间干扰 总被引:1,自引:0,他引:1
本文简要地叙述了注水井层间干扰问题的提出过程及在生产实践中的表现;应用室内试验和现场试验资料,结合电阻网路模拟计算成果,分析了注水井层间干扰产生的原因,在此基础上,对油田注水开发的一些问题提出了一些看法。 相似文献
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隔河岩抽水蓄能电站位于湖北省长阳县境内清江隔河岩电站附近.电站的上水库为隔河岩水库,下水库为高坝洲水库,初拟电站的额定发电水头109 m,相应额定扬程113 m,安装4台300 MW立轴、混流式水泵水轮机/发电电动机机组.它的建成能获得调峰、填谷的双倍效益,对增强华中电网调峰、调频能力,提高电网安全经济运行和发挥"西电东送"有重大作用. 相似文献
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本文介绍了声波测井在油田测井解释中作为定性识别岩性、地层对比、定量计算地层孔隙度等的应用以及在判断压实地层、估算异常地层压力的实际应用和效果,并给出实例图解。 相似文献
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针对DIn SAR技术中时间、空间失相关及大气延迟等问题引起的In SAR技术对地表沉陷变形监测的影响,研究了应用永久散射体差分干涉测量(PSI)技术特点及在地面沉陷变形监测应用中的优势,通过利用PSI技术对北京地区进行地表沉降监测方法的研究和应用,获得了监测区大量PS点的沉降速率,生成了监测区的沉降位移图,结合监测区的地表沉降特征与地质环境监测成果,分析了地下水位与沉降量变化的关系,得出了研究期间监测区域地表的沉降成因,这对分析北京地区地表沉降规律具有一定的指导意义。 相似文献
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探讨介绍一种量测弱含水层渗透系数的快速测定方法。同常规提水方法相比,具有量测水位准确、连续,只需一次提水,能大量节省人力物力,缩短了勘测周期,同时避免了地面变形及造成的地面环境污染。 相似文献
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近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标分类中取得了较好的分类结果。CNN结构中,前面若干层由交替的卷积层、池化层堆叠而成,后面若干层为全连接层。全卷积神经网络(All Convolutional Neural Network, A-CNN)是对CNN结构的一种改进,其中池化层和全连接层都用卷积层代替,该结构已在计算机视觉领域被应用。针对公布的MSTAR数据集,提出了基于A-CNN的SAR图像目标分类方法,并与基于CNN的SAR图像分类方法进行对比。实验结果表明,基于A-CNN的SAR图像目标分类正确率要高于基于CNN的分类正确率。 相似文献