甲型,乙型水驱曲线预测可采储量的误差分析

本文以实例展示了甲型，乙型两种水驱曲线在可采储量预测中的不稳定现象，从理论上分析了两种方法预测可采储量的误差区间，指出乙型水驱曲线预测可采储量的误差区间比甲型曲线要大得多，因此可采储量的预测应采取以甲型曲线为主，乙型曲线为辅的方法。     

基于词特征与语义特征的评价对象识别

网络评论短文本的细粒度情感分析是文本挖掘的研究热点,评价对象作为细粒度情感分析的基础,在识别文本过程中具有重要作用,如何充分利用上下文信息并对其进行有效表示是评价对象识别的难点所在。提出一种结合词特征与语义特征的评价对象识别方法。针对商品评论语料,使用条件随机场进行评价对象识别,在词特征、依存句法特征的基础上引入语义特征,并将各特征进行组合,以充分利用上下文信息,提高评价对象的识别准确性。在手机评论和酒店评论2个数据集上进行实验,结果表明,该方法的识别准确性较高,且F值分别高达75.36%和82.64%。     

关于广义水驱特征曲线

回顾水驱特征曲线研究的历史,迄今为止的研究基本上是两个方面:①研究累积产油量、累积产水量、累积产液量之间的关系,即水驱特征曲线;②研究含水率与采出程度的关系,这一关系认为在纵座标为含水率、横座标为采出程度的图上存在凸形、S形、凹形等个同类型的曲线,以反映油田不同的含水变化规律。水驱特征曲线与含水率一采出程度关系存在联系,但前黄往往只能反映后含其中的一条曲线。一种水驱特征曲线表达式同时又能反映含水率一采出程度关系的多条曲线,我们将其称为广义水驱特征曲线。本文提出了一种文义水驱特征曲线表达式,对它的形状和性质作了一些研究,指出今后水驱特征曲线的研究方向是找出更简单、准确、实用的广义水驱特征曲线。