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为加强具有国际领先水平的中石化电缆测井牵引器技术专利保护,详细探讨寻求国际专利保护PCT策略、申请美国专利的有效途径及把握基本专利优先策略、重视专利抢先申请策略等系措施,对深层次研究与实施牵引器技术专利保护和实现防御最终目标具有重要指导作用,供广大石油工程技术创新同行借鉴与参考。 相似文献
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多年来,页岩气储层描述的技术思路和实现方式主要源于常规油气藏储层,对页岩气藏并不适用。为了实现页岩气储层岩屑与岩心特征信息的录井量化描述,以页岩气录井实践经验为基础,针对页岩气储层的特殊性确定了包括分类收集页岩气井资料,待描述井的页岩气储层描述井段、井类别,描述参数和描述曲线刻度范围,曲线图充填方式与绘图风格,以及确定页岩气储层岩相组合类型、评价页岩气储层品质的具体描述方法等。涪陵页岩气田多口井的应用显示:给出的页岩气储层岩屑与岩心录井量化描述方法,能够有效指导页岩气水平井地质导向和页岩品质综合评价,能够为页岩气高效开发提翔实数据,可供同行业借鉴与参考。 相似文献
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涪陵页岩气录井解释评价关键技术 总被引:1,自引:0,他引:1
以涪陵页岩气田焦石坝区块首口参数井JY1井页岩岩心实验数据为基础,借鉴传统致密砂岩、碳酸盐岩油气层录井评价方法,形成适用于页岩气储集层的录井解释评价关键技术:钻时比值识别储层、钻时比值与烃对比系数交会图现场快速解释方法;页岩气储层孔隙度、渗透率、地层压力、地层破裂压力、游离气、吸附气及总含气量、脆性矿物含量等关键参数的计算模型;多参数定量类比的完钻综合解释方法。研究成果在涪陵页岩气田推广应用40多口井,效果良好。 相似文献
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框架识别是语义角色标注的基本任务,它是根据目标词激起的语义场景,为其分配一个合适的语义框架。目前框架识别的研究主要是基于统计机器学习方法,把它看作多分类问题,框架识别的性能主要依赖于人工选择的特征。然而,人工选择特征的有效性和完备性无法保证。深度神经网络自动学习特征的能力,为我们提供了新思路。该文探索了利用深度神经网络自动学习目标词上下文特征,建立了一种新的通用的框架识别模型,在汉语框架网和《人民日报》2003年3月新闻语料上分别取得了79.64%和78.58%的准确率,实验证明该模型具有较好的泛化能力。 相似文献
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为了解决页岩气储层含气饱和度确定方法这项"卡脖子"技术,通过页岩气储层岩心数据洞察发现:页岩气储层岩心体积密度(岩性密度)与其含气饱和度存在明显定量关系:这种关系表现为含气饱和度与岩心体积密度(岩性密度)的倒数成正相关关系,并且与对应的测井自然伽马成线性关系。基于此,建立了以岩性密度测井信息为核心的页岩气储层含气饱和度确定方法、相关理论。方法验证实例、现场应用显示效果良好,平均相对误差小于10.0%,不受储层电阻率异常影响,具有较好的应用前景。 相似文献