低渗透油藏小井距开发试验研究

克拉玛依油田八区下乌尔禾组油藏为低孔、特低渗透、带裂缝的厚层块状砾岩油藏。采用数值模拟方法开展了小井距开发层系划分与组合优化研究及井网和裂缝合理配置研究。确定了最佳层系组合方式，层系含水75％为最佳上返时机。合理开发方式为注水井排与裂缝方向平行的线状注水方式，裂缝穿透率应控制在40％左右，注水井排采油井含水80％时为最佳转注时机。小井距试验方案实施后，油藏开发效果明显改善，预计可提高采收率11．78％。图1表6参10     

一种基于模糊思想的变阈值免疫阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析,利用模糊思想,定义了模糊相似度,并在此基础上,提出了一种基于模糊思想的变阂值免疫阴性选择算法．该算法匹配阂值可变,采用调整匹配阈值的方法大幅降低黑洞数量;在满足一定模糊相似度的前提下,实现了带控制参数的模糊匹配,模糊程度可控．仿真结果表明,该算法生成的成熟检测器检测范围较大,空间覆盖率高,黑洞数量大幅下降,同时检测率有显著提高,算法具有较强的鲁棒性。     

基于疫苗理论的变阈值免疫阴性选择算法

为了提高变阈值免疫阴性选择算法的检测效率,对算法的监测系统异常部分进行了改进设计,建立并实现了算法的"适应性免疫反应"功能.在算法中加入了疫苗算子和阳性选择算子,建立了具有动态刷新功能的抗体库.抗体库在动态刷新的过程中去掉了冗余,使冗余的消除也具有自适应性.仿真结果表明,变阈值免疫阴性选择算法经改进设计后,具有较强的自...     

热采水平井变质量流与油藏渗流的耦合数值模拟

为真实反映水平井及近井地带的流体流动情况，需要将水平井井筒内的流动与在油藏中的渗流耦合进行油藏数值模拟。假设“微元段”，引用“交错网格”和“等效渗透率”概念，建立了热采水平井井筒变质量流的等效渗流模型；在此基础上提出耦合井筒变质量流与油藏渗流的水平井产量公式，建立了井筒变质量流与油藏渗流耦合的数学模型。利用该模型进行热采水平井开采机理研究，认为：水平井井筒内的压降影响水平井生产动态，忽略压降将使计算的产油量和油汽比偏高；水平井所产油主要来自水平井筒的始端，在一定的油藏条件、水平井参数等情况下，每口水平井都有最优水平段长度。图2表1参5     

吐玉克深层稠油油田化学段塞驱开采方式数值模拟研究

方法运用数值模拟方法,对吐哈油区吐玉克深层稠油油田进行了化学段塞驱开采方式优化研究。目的选择合理的开发方式,提高该油藏的原油采收率。结果研究表明,该油藏化学段塞驱可比水驱提高采收率４％左右,化学驱采用低浓度小段塞较为适宜,２００ｍ井距比３００ｍ井距缩短一半的生产时间。结论在一定的优惠政策下,化学段塞驱是一种可供选择的技术和经济有效的开发方式。但在当前技术条件下,应开辟先导试验井组进行系统的现场试验,以便取得定量的结果和充分论证该方式的可行性     

克拉玛依油田厚层块状特低渗透油藏的开发调整方案

克拉玛依八区下乌尔禾组油藏是一个低孔隙、特低渗透、带裂缝的厚层块状砾岩油藏,采用一套井网开发,开发效果不理想.对该油藏开发中目前油藏储量动用状况和水驱开发状况进行了分析,研究了分层开发及井网与裂缝的优化配置关系,在此基础上提出了分层系加密开发的调整方案.该方案初步实施结果表明,对于特低渗透厚层块状油藏,分层系加密开发是可行和经济有效的.这为同类油藏的开发提供了良好的借鉴作用.     

自动控制理论课与实验课互推机制研究

自动控制理论课及实验课作为自动化学院最主要专业基础课及实验课,授课效果和实验效果是教学管理一直关注的重点,在推行学生创新能力培养的模式下,二者之间的相互促进、相互影响的发展机制研究尤其重要。     

研究生学术不端行为的规避

研究生的学术道德建设是高校培养学生的重要方面,研究生学术不端行为成为我国高校一种非常普遍的现象,严重影响着研究生的培养质量,研究生学术不端行为的规避,应从小树立良好的道德观念,为学术道德的培养形成良好的社会环境。     

基于免疫的最小有效检测器集生成算法

通过对可变模糊匹配阴性选择算法生成的检测器集覆盖空间的分析,针对检测器集中检测器之间出现的互相匹配的现象,提出一种最小有效检测器集生成算法。该算法利用模糊思想确定匹配阈值,有效去除了检测器集中的冗余现象。仿真结果表明,由该算法所生成的检测器集空间覆盖率显著提高,实现了以较小的检测器集合,检测到较大范围的“非己”行为,从而提高了系统的检索率和性能。     

递减期油藏储采比变化规律研究

储采比是油田规划和油田开发效果评价的重要指标,国内学者对储采比预测模型进行了深入的研究。本文首先对各种预测模型进行对比分析,分析结果表明对于单个油藏,Arps递减模型更能反映油藏本身的特点和渗流特征,然后对其理论基础和数学推导过程进行研究,在此基础上提出了适用于递减期的油藏储采比预测模型。通过具体油藏的实际应用表明,本文推荐的模型预测结果较好。