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针对环江油田长6储层低孔隙度、特低-超低渗透率的储层特征,充分利用测井信息,分析储层测井响应特征.影响储层产能的主要因素是储层有效厚度、含油饱和度、孔隙度以及渗透率等参数,结合试油试采资料、储层电性特征和测井数据处理成果,得到了环江油田长6不同产能级别油水层判别标准.建立已开发井的产能系数与试油日产量的关系图版,将油层产能按每米日产油量划分等级,分别建立产能定量评价模型,精确度更高.对环江地区长6油层产能进行定性识别和定量预测,实现了通过测井手段预测试油产量,进而达到优选试油层位、指导油田勘探开发的目的. 相似文献
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单井产能预测对油田的进一步开发有着重要的意义,它是为油田提供有利开发方案的关键环节之一。单井产能预测方法多样,本文针对A油田低孔、低渗的储层特点,从定性和定量两个角度出发,充分利用测井资料信息,提取与产能有关的多个地质参数,其中主要考虑四个关键参数:孔隙度Φ、渗透率K、有效厚度H、含油饱和度So,将其分别与目的层的产量进行相关分析,得出储层产量的主要测井控制因素。利用测井资料对储层进行合理分类,最后分别应用产能系数法、有效厚度与含油饱和度乘积法计算产量,从而对储层进行产能预测。 相似文献
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介绍了一种基于TMS320C67xx实现的便携式实时视频检测系统设计解决方案,深入研究了CMU大学的运动检测算法和形态学开运算滤波等方法,根据实际需要采用了一种综合帧间差、自适应背景相减和形态学滤波的运动检测方法,仿真结果证明了此方法的快速性、有效性及对光照变化、噪声影响的鲁棒性。最后给出了此检测方法在基于DSP的视频检测系统中的简单实现流程,并探讨了今后的应用前景。 相似文献
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提出了一种将反向传播神经网络(BPNN)与遗传算法(GA)相结合的迭代优化方法。该方法首先使用较少的学习样本开发和训练BPNN模型,然后利用GA在可行域内求解训练好的BPNN模型以寻找模型的最优解。将基于该最优解进行验证的结果作为新样本添加到训练模式集中对BPNN模型重新训练。针对训练模式较少可能导致预测精度不足的问题,在BPNN模型的训练中分别采用贝叶斯正则化算法(BRA)和改进的Levenberg-Marquardt算法提高BPNN模型的泛化能力和收敛性,并结合精英策略将模拟退火算法(SAA)嵌入到GA中,以提高BPNN模型的局部搜索能力。将所提出的方法应用于汽车吹塑成型的聚丙烯波纹管的厚度优化。结果表明,在3次迭代后可以得到最优模具间隙,采用最佳模具间隙的波纹管在9个齿峰处的厚度落入期望的范围内(0.7±0.05mm),并且材料的使用量减少了22%。这种最佳间隙仅通过23次实验即可获得,远远少于实际模塑过程所需的实验次数。 相似文献
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在天地一体化网络中,为保证节点身份的合法性,需要对节点进行接入认证及切换认证。但是,认证机制的实施将会影响网络性能,因此该文对各种认证组合方案的整体性能进行量化分析。建立天地一体化网络认证与节点通信模型,定义了6种认证协议,给出了4种典型的认证组合方案。定义了平均认证时延与平均认证开销两种性能评价指标。给出了单次认证时延、单次认证开销、认证与切换概率的计算方法。在不同接入持续时间及接入到达率条件下,对各种认证组合方案的性能进行了量化分析。 相似文献