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油田难采储量分类与经济评价研究

作者简介第1-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-15页
第一章 绪论第15-21页
   ·研究背景和意义第15-17页
     ·研究背景第15-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·选题研究目标、研究内容和拟解决的关键问题第17-18页
     ·研究目标第17页
     ·研究内容第17-18页
     ·拟解决的关键问题第18页
   ·拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析第18-20页
     ·研究方法第18页
     ·技术路线第18-20页
     ·实验方案及可行性分析第20页
   ·论文主要创新点第20-21页
第二章 难采储量开发与分类评价研究现状第21-39页
   ·难采储量的开发现状与相关技术第21-23页
   ·难采储量的分级第23-28页
     ·国际通行石油储量分级方法第23-24页
     ·我国石油储量现行分级与分类第24-27页
     ·难动用储量的分类第27-28页
   ·难采储量评价指标体系研究第28-29页
   ·指标权重的确定方法第29-30页
   ·分类评价方法第30-32页
   ·难采储量开采建设项目经济评价第32-37页
   ·难采储量灵敏度分析第37页
   ·文献评述第37-38页
   ·小结第38-39页
第三章 储量分类评价指标体系第39-49页
   ·指标选择原则第39-40页
   ·基于全面性和数据完整性的难采储量评价指标体系第40-46页
     ·开发效果指标第41-42页
     ·属性指标第42-45页
     ·经济评价指标第45-46页
   ·指标筛选第46-48页
   ·小结第48-49页
第四章 储量开发效果的FCM分类第49-57页
   ·问题背景第49-51页
   ·FCM分类方法第51-53页
   ·大庆某油田计算实例第53-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 难采储量分类评价指标权重计算第57-62页
   ·组合赋权模型第57-58页
   ·指标权重计算结果第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 未开发区块难采储量分类第62-91页
   ·基于组合赋权分类结果第63-66页
   ·基于BP神经网络的分类第66-76页
     ·BP神经网络算法第66-70页
     ·已开发区块储量分类与油层相关属性关系第70-73页
     ·未开发区块储量分类第73-76页
   ·基于判别分析的分类第76-89页
     ·判别分析法第76页
     ·已开发区块储量分类与油层相关属性关系第76-85页
     ·未开发区块储量分类第85-89页
   ·分类方法比较及适宜性分析第89-90页
     ·分类方法比较第89页
     ·分类方法适宜性分析第89-90页
   ·本章小结第90-91页
第七章 难采储量经济评价及灵敏度分析第91-113页
   ·难采储量个经济评价方法第91-92页
   ·产量—时间曲线第92-101页
     ·样本数据及其预处理第92-96页
     ·曲线拟合第96-101页
   ·难采储量经济评价第101-107页
     ·评价参数取值第101-102页
     ·区块成本预算第102-103页
     ·区块产量收入预算第103页
     ·区块投资回收期预算第103-105页
     ·区块净现值预算第105页
     ·区块内部收益率预算第105-106页
     ·区块综合评价结果第106-107页
   ·难采储量灵敏度分析第107-112页
     ·B04、B02、B03、B06、B05区块灵敏度分析第109-112页
     ·B01区块灵敏度分析第112页
   ·小结第112-113页
第八章 总结与展望第113-115页
致谢第115-116页
参考文献第116-123页
附录第123-133页
 附录Ⅰ 组合赋权法程序第123-125页
 附录Ⅱ FCM分类第125-130页
 附录Ⅲ BP神经网络第130-133页

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