千米桥潜山凝析气藏开发数值模拟研究

千米桥古潜山凝析气藏是新近发现的一个复杂凝析气藏。选用三维线份模拟器，进行相态拟合、历史拟合，结合地质分析油藏工程测试结果，消除早期数值模拟的多解性，对开采方式、采气速度、井型优选等关键问题及地质参数进行了模拟对比研究。采用方案的技术优选结合经济优选，为气田的实施方案提供可行性依据。     

地震预测波方法在生产井产量预报中的应用

准确的预测油气田生产井的生产动态变化，在油气田开发过程中极为重要。用地震勘探中听预测滤波模型，对华北油田南马庄马2断块油藏生产的未来产量进行了预测。试算结果表明，用测滤波模型进行井的未来产量预测是有效的，并且从预测的结果中可以得到一些有益的启发。该模型与其它模型相比，具有算法简单、运算速度快、符合率高等优点。     

变流量冷媒水系统温度及流量传感器故障诊断

本文针对中央空调冷媒水侧的6个流量计和8个温度传感器，提出了一种基于数理统计的故障诊断方法。在变水量动态仿真器上，对选取的控制体建立守恒方程，根据测量的温度、流量值，运用守恒关系的残差表达式判断传感器是否有故障，再根据残差表达式的统计数学特性建立了诊断方程组，通过求解诊断方程组，得到传感器的固定偏差。     

基于提前启动和建筑储能的VAV系统优化运行策略

基于建筑具有储能特性,该优化运行策略提前启动空调系统,其启动时间由BP模型预测得到,并将冷量储存于围护结构。在峰值电力期间,利用较低的围护结构表面辐射温度,在保证舒适性前提下,提高室内温度设定值。最后在TRNSYS仿真平台上对该运行策略进行仿真验证,并与常规运行方法进行比较。得出结论:该方案不仅达到了移峰添谷的目的,同时也有效地保证了室内舒适性。     

AHU送风温度变化特性的分形关联维数分析

针对定量模型方法对系统性能参数进行评价时,提出采用分形关联维数代替传统的直接比较方法。以空气处理机组(Air handling unit,AHU)送风温度为例,在三种负荷和四种噪声下对温度变化特性进行分形关联维数分析。瞬态系统(Transient system,TRNSYS)仿真平台提供送风温度测量值,AHU过程模型提供模拟值。结果表明,分形关联维数只用一个维数值就可以表征参数曲线的变化特性,能够大大减少比较参数对的数目。同时,噪声区间超过一定值后对分形关联维数计算值的影响很大,必须进行降噪处理,使相同条件下的测量关联维数计算值接近或等于模拟关联维数值。并给出不必对AHU送风温度曲线进行降噪处理的最小噪声区间。     

涩北气田疏松砂岩气藏原始气水分布的影响因素

柴达木盆地涩北气田是典型的疏松砂岩气藏,该类气藏为边水驱动,气藏内含有零星分布的夹层水(层间水和层内水),其原始气水分布关系较为复杂.通过对涩北气田疏松砂岩气藏储层孔隙结构特征的研究,分析了储集空间形态、岩石润湿性及气藏成藏机理对原始气水分布的影响.结果表明:储集空间形态通过毛细管压力对原始气水分布起到一定的控制作用,对于孔隙结构较差、以细小孔隙为主、孔隙和喉道半径较小且分选性较差的储层,由于气水分异作用的减弱,从而形成较长的气水过渡带;反之,则气水过渡带较短;岩石的润湿性以及气藏成藏机理也是造成疏松砂岩气藏复杂气水关系的主要影响因素.     

基于有限体积法的裂缝性油藏两相流动模型

针对裂缝性储层中裂缝分布的强非均质性和多尺度性,提出了一种多尺度离散裂缝两相流动模型的数值求解方法。该方法将n维模型中大尺度裂缝降维处理成n-1维实体,并基于格心形式的有限体积法对模型进行了离散,建立了数值求解格式,这些处理方法对降低求解时间及内存需求有显著影响。该方法具有严格的物理意义,保证了模型在局部范围内仍然遵循守恒定律。通过建立上游权值的有界高阶迎风格式,解决了一阶迎风格式所产生的假扩散现象以及大尺度裂缝与基质-微裂缝界面处饱和度突变引起的非物理振荡。使用IMPES顺序求解法对模型进行求解,通过结果对比证明了模型准确性。     

川西致密砂岩气藏岩心狱渗区的界定方法

在渗透率低于0.05 mD的致密砂岩气藏的相对渗透率曲线中,可能存在气、水两相均无法有效流动的狱渗区。对川西致密砂岩气藏岩心狱渗区内气、水两相流动规律的研究,需以狱渗区的合理界定为前提。针对川西致密砂岩气藏岩心狱渗区的界定问题,通过定义等渗点相对渗透率因子、气相相对渗透率曲率因子和水相相对渗透率曲率因子特征参数,提出一种考虑岩石及流体特征的狱渗区界定方法。采用该方法对川西致密砂岩气藏岩心的狱渗区进行界定,并探讨狱渗区对致密砂岩气藏气井生产的影响。研究结果表明,川西致密砂岩气藏岩心狱渗区集中在含水饱和度为63%~91%的区域内,接近储层的初始含水饱和度(为40%~70%)。开发时,由于钻完井、储层改造工作液残留在储层中,可能导致近井带含水饱和度上升至狱渗区内降低气井产量。狱渗区对致密砂岩气藏气井产气量的影响在生产初期达到最大,可导致产气量峰值的出现推迟数百天。     

基于长短期记忆神经网络的数据中心空调系统传感器故障诊断

数据中心空调系统的故障直接影响其能耗及运行可靠性。结合深度学习技术,利用长短时间记忆神经网络提出了一种空调系统传感器故障检测与诊断的方法。经实验验证,该方法可通过对液管温度传感器、排气温度传感器分别建立故障诊断模型,成功检测出传感器固定偏差故障和漂移偏差故障。对于无故障数据,该方法的检测正确率在90%左右;对于偏差程度大于该方法的最小检测偏差的传感器故障数据,其检测正确率在94%以上。     

遗态材料的研究现状

介绍了遗态材料国内外的研究现状,详细论述了遗态材料的制备、微观组织、性能(力学性能、摩擦性能和其他性能)及应用进展,预测了今后的发展趋势,提出了利用麻纤维和纳米氧化物浸渍制备纳米氧化物/麻纤维遗态材料的设想.