油田开发动态

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油水井动态监测资料在油田开发动态分析中的应用
《中国科技期刊数据库 工业A》2021年第10期197-199,共3页王宝军 
时代的快速发展,石油工业也有了很大的发展空间,石油产业在发展过程中不仅能够满足社会与人们需求,还能有效促进其他产业的共同进步。随着油田的开发,地下油田的开采条件越来越复杂,以往的动态分析无法满足油田生产的需要。油水井动态...
关键词：油水井动态监测资料 油田开发动态 应用 
大庆油田试井技术发展历程及展望被引量：2
《高科技与产业化》2021年第6期76-77,共2页梁飞 齐占奎 杨景海 闫术 
试井是认识油藏、描述油藏的重要手段,能够为油田开发动态分析、方案制定、措施效果评价提供第一手资料,是油田勘探与开发中一项重要的基础工作,有"试井是油藏开发的眼睛"之说,在油田开发过程中发挥着重要作用。
关键词：油田开发动态 试井技术 油田开发过程 大庆油田 措施效果评价 油藏开发 发展历程 勘探与开发 
中国石化油田开发动态数据综合分析系统在油水井管理中的应用被引量：1
《石油石化物资采购》2020年第29期68-68,共1页张锋 
开发动态数据综合分析系统(ODA)是一个以油田开发数据为基础的油田生产动态分析工作平台,依托源头数据库,实现了油气水井日数据的报表、曲线、产量构成、数据对比分析,统计分析等功能。辅助华东油气分公司开发管理人员和技术人员进行油...
关键词：ODA 生产动态分析 产量构成 数据对比分析 
基于T-S模糊模型的油田产油产液量预测被引量：2
《模糊系统与数学》2015年第5期183-189,共7页杨雁 王新鑫 贾堰林 贺英 
国家自然科学基金资助项目(11401494)
针对油田开采中如何控水稳油、稳定生产等严峻问题,引进T-S模糊模型对油田开发动态系统进行非线性建模,引进基于互信息论的相关系数确定系统的阶数;采取减聚类(FSC)技术与模糊C-均值聚类(FCM)方法相结合的算法对油田开发动态系统T-S模...
关键词：油田开发动态 产油产液量 T-S模糊模型 模糊聚类 预测 
怀俄明州纳特罗纳县索尔特河油田CO2泡沫先导试验I期：实验室研究、油藏模拟和初步设计
《石油地质科技动态》2015年第3期71-94,共24页J. Mukherj ee 宋常青 张生 
文中描述了美国怀俄明州纳特罗纳县（Natrona）索尔特河油田（SaltCreek）CO2泡沫先导试验的设计。CO2泡沫技术被确定为前景较好的候选技术，用于提高某些目标井网的波及效率。第二套WallCreek（WC2）砂岩地层是主要的产油层段，其净厚...
关键词：油田开发动态 油藏模拟模型 泡沫技术 怀俄明州 试验区 CO2 设计 实验室 
油田开发动态评价与预警方法研究
《化工管理》2014年第36期5-5,共1页周俊杰 
原油产量是油田开发质量的重要指标之一,为了更好的对产量的影响因素进行分析,建立一套预警指标体系是非常必要的。该体系的建立需要与油田的生产数据、开发指标等实际要素相结合,采用控制图法或因子分析法,实现对油田的动态预警控制。...
关键词：油田开发 动态评价 预警方法 
油田开发动态的多参数输入模拟预测方法
《中国西部科技》2014年第12期1-2,5,共3页赵明 任宝生 潘红 李国鹏 
在进行考虑多种因素综合影响下油田开发动态指标预测时,缺少定量化模拟预测方法,油藏工程方法由于多属于机理型模型、单一条件统计规律模型,不适合此类条件下的定量预测。本文提出了一种考虑多参数约束控制拟合的开发动态预测方法,输入...
关键词：油田开发动态 多参数模拟 预测方法 
油田开发动态评价与预警方法研究被引量：2
《科技和产业》2013年第12期157-159,共3页陈莉 王新艳 
在油田开发过程中,原油的产量受多种因素的影响和制约。通过结合油田实际情况,以油田生产数据及开发指标为基础,建立油田开发预警指标体系,借助因子分析法和控制图法,综合分析影响产量变动的主要因素,绘制出油田开发动态预警控制图,从...
关键词：油田开发 预警方法 因子分析 控制图 
大庆采七自主研发动态分析网络平台
《石油工业计算机应用》2012年第4期58-58,共1页
PBN讯经过3年技术攻关，大庆油田第七采油厂地质大队动态室自主研发的油田开发动态分析网络平台，于近日问世。
关键词：网络平台 自主研发 大庆油田 油田开发动态 PBN 采油厂 
建立油田开发动态预测指标体系的新方法被引量：2
《西部探矿工程》2012年第12期26-29,共4页丁亚军 彭光艳 王洪霞 方天军 孟立娜 
利用灰色关联性原理和模糊聚类原理,对油田开发指标及其影响因素进行了相关分析,建立了不同油藏类型、不同开发阶段开发指标与影响因素的预测指标体系。实际应用中还可结合专家系统对选出的影响因素进行人工干预,使指标体系更加合理与完...
关键词：灰色关联 模糊聚类 指标体系 预测 
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