简介：当前广泛使用的最短路径射线追踪算法，用预先设置好的网络节点的连线表示实际波传播路径，在网络节点稀疏时，获得的射线路径呈之字形，计算出的旅行时比实际旅行时系统偏大。本文在波前扩展过程中，通过在每个矩形单元内对已知旅行时节点进行插值，并利用Fermat原理即时求出从该单元边界上到达某一节点的最小旅行时及其子震源位置和射线路径，发展了相应的动态网络算法，克服了原最短路径射线追踪算法的缺陷，大大提高了最小旅行时和射线路径的计算精度。

简介：美国地质调查所的“2000年世界油气评价”总共鉴别、命名和标绘了全世界159个最大的总油气系统(TPS)。本章节的表1按已知规模大小(累积产量加剩余储量)列出了这159个系统。在这次资源评价中，总油气系统(以下用英文缩略语TPS代替)是评价单元(AU)的基本制约因素。

简介：在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。

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简介：随着采油厂生产信息网络规模的增大。网络病毒的肆虐现状愈发严重。通过对目前最流行的几种服务器的调查与对比。设计了Linux+Oracle8．1．6+Apachel．3+PHP4．0．6+GD1．84组合，用以取代原来的Win2000+Oracle8+IIS4+ASP组合。Linux系统组合的建立及应用。大幅度降低了生产成本。有效地提高了单位信息网络的安全性。减少了病毒造成的损失。

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简介：许多致密气井和页岩气井的线性流态都可以持续数年。然而，非常规油藏（如巴肯油藏）生产分析表明，线性流态并不是唯一的主导流态。现场数据表明，受增产处理油藏体积（SRV）影响的边界流（boundary—dominatedflow）和复合线性流的持续时间一般要远长于早期的线性流态。根据裂缝网络或SRV模式，非常规油藏的线性流态可能只持续几个月，但对估计最终开采量（EUR）的贡献却高达约30％。本研究提出了一种基于解析模型来识别裂缝网络模式和获取相关流动参数的方法，由此得出的油藏描述结果被移植到油藏～流量数值模拟模型中，用于捕捉非常规油藏系统中压实作用、多相流动特性以及各种流态对开采动态的影响。这种方法有助于认识油井的开采动态，以便于了解历史拟合情况。特别是，文中通过产量不稳定分析确定了裂缝网络模式和流态，通过数值模拟与解析模型相结合，开展了生产动态约束下的历史拟合；对非均质效应、压实效应和多相流效应进行了敏感性分析；此外，还介绍了本方法在巴肯油井的现场应用。研究认为，在开展详细的油藏一流量数值模拟研究之前，应当先进行解析模拟。该项研究成果为改善非常规油藏描述奠定了基础。

简介：在本文中用径向基础函数神经网络（或RBFN）根据地震属性预测通过测井得到的储层性质。对于由Hampson等人（2001年）提出的相同问题，还把用这一方法得到的结果与用广义回归神经网络（GRNN）得到的结果进行了比较。

简介：通过把叠后S波偏振分析与P波方位正常时差（ANWO）速度分析相结合，得到了表征加拿大萨斯喀彻温省Weyburn油田储层裂缝网络的各向异性参数。结果表明，能够把测量区分成具有不同裂缝性质的两个主要区域。北部区域的地震特征波形与正交对称介质一致，而南部区域的地震特征波形与低于正交对称介质一致。南部区域与盐已经从该储层下面的Prairie蒸发岩中溶化区域一致。这一相互关系表明，采出盐改变了该储层的应力状态，导致盐溶化边缘南部和北部的破裂状态不同。

简介：泥岩孔隙网络对于沉积盆地流体动力学特征有很强的改变作用，对于油气分布和注入流体的封存也有关键的作用。我们从陆相和海相泥岩中采集了岩心样品，深入研究了各种地质环境中孔隙类型及其网络的特性，并通过压汞孔隙度仪测量估算了毛细管突破压力。，利用双聚焦离子束扫描电子显微镜获得了定量的和定性的三维（3D）观察结果，对这些观测结果进行分析和解释发现，根据形态与连通性可以划分出七种主要的泥岩孔隙类型。在所研究的全部泥岩样品中，都存在一种主导的面状孔隙类型（planarporetype），而且其配位数（即相邻连通孔隙的数目）通常较大。由于在连通孔隙d的连接点处孔喉较小，这种类型的连通孔隙网络是导致压汞毛细管压力较高的原因，而且可能对这类泥岩中大部分的基质（流体）输导能力有控制作用。其他孔隙类型与自生（如交代或孔壁附着结晶）粘土矿物和黄铁矿结核有关，包括与体积更大、刚性更强的碎屑颗粒相邻的粘土团（claypacket）中的孔隙、有机相中的孔隙以及与缝合线和微裂缝有关的孔隙等。自生粘土矿物分布区内的孔隙通常会形成较小的孤立孔隙网络（〈3μm）。有机相细脉里的孔隙以管状孔隙或槽状和／或片状孔隙的形式存在。这些孔隙在3D重建空间中可以形成较短的连通网络，但所形成的孔隙网络的长度似乎超不过几个微米。本文研究的泥岩层的封闭效率随着沉积地点到物源区的距离和最大埋深的增大而提高。

简介：滩坝砂储集体具有分布较广、厚度较薄、空间分布不连续的特征。地震剖面上,通常是多个砂体以复合波的形式出现,很难形成单独的反射。滩坝砂储层信息的弱信号常被背景信息淹没,无法准确识别储层。针对滩坝砂储层的地震反射信号特点,将扩展交替投影神经网络算法引入到地震领域,对地震资料进行弱信号分离,并将算法应用到识别滩坝砂储层中,解析出砂体（组）在地震剖面上的展布特征。通过对理论模型及实际资料的试算,处理后的地震资料可以较好地展示储层展布特征,有利于滩坝砂体的识别。