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油气藏流体高压物性参数及相态特征预测方法研究

摘要第1-3页
Abstract第3-8页
1 绪论第8-18页
   ·问题的提出及目的意义第8-9页
   ·发展现状第9-15页
     ·经验关系式法研究现状第9-13页
     ·非线性神经网络研究现状第13-15页
   ·论文的技术路线及研究思路第15-16页
     ·技术路线第15-16页
     ·论文的基本思路第16页
   ·论文的研究主要研究成果和创新第16-18页
     ·论文完成的主要工作第16-17页
     ·论文的创新点第17-18页
2 油藏流体PVT高压物性参数关联分析方法优选第18-27页
   ·多元线性回归第18页
   ·逐步回归第18-22页
   ·麦夸特法第22-25页
   ·加速单纯形方法第25-26页
   ·本章小结第26-27页
3 油藏流体高压物性参数拟合分析第27-76页
   ·原油泡点压力的关联分析第27-35页
     ·已有关联式的筛选第27-28页
     ·胜利油田原油溶解气油比经验关联式拟合第28-35页
   ·溶解气油比的关联分析第35-42页
     ·已有关联式的筛选第35-37页
     ·胜利油田原油溶解气油比经验关联式拟合第37-42页
   ·原油压缩系数的关联分析第42-49页
     ·泡点压力以上原油压缩系数经验关联式第42页
     ·低于泡点压力时原油压缩系数计算公式第42-43页
     ·胜利油田原油压缩系数经验关联式拟合第43-49页
   ·原油体积系数的关联分析第49-57页
     ·已有关联式的筛选第49-50页
     ·胜利油田地层原油体积系数拟合经验关联式第50-57页
   ·油藏条件下的原油密度的关联分析第57-64页
     ·已有关联式的筛选第57-58页
     ·胜利油田原油密度经验关联式拟合第58-64页
   ·地层原油粘度的关联分析第64-75页
     ·脱气原油粘度经验关系式第64页
     ·饱和原油粘度计算第64-65页
     ·未饱和原油粘度计算第65-66页
     ·胜利油田地层原油粘度关联式拟合第66-72页
     ·利用Davis粘度理论方程计算烃类混合物粘度第72-75页
   ·界面张力第75页
   ·本章小结第75-76页
4 利用BP神经网络预测油藏流体高压物性参数第76-99页
   ·BP神经网络原理第76-78页
     ·BP网络的结构第76页
     ·激活函数的选择第76-77页
     ·BP算法第77-78页
   ·高压物性参数预测网络模型的建立过程第78-82页
     ·网络模型的建立第78-79页
     ·数据的归一化预处理第79-80页
     ·学习样本和训练集的选择第80-81页
     ·隐含层神经元个数的确定第81页
     ·预测模型的软件实现第81-82页
   ·实际预测及效果分析第82-98页
     ·饱和压力预测分析第82-84页
     ·体积系数预测分析第84-86页
     ·压缩系数预测分析第86-88页
     ·地层原油密度预测分析第88-89页
     ·粘度预测分析第89-92页
     ·交叉检验第92-98页
   ·本章小结第98-99页
5 带油环凝析气藏地层流体相态特征分析第99-112页
   ·带油环凝析气藏地层流体类型简介第99页
   ·状态方程的优选第99-101页
   ·等组成膨胀预测计算第101-102页
   ·地层流体相图形态及特征第102-105页
   ·油气藏定容衰竭开采特征第105-108页
   ·凝析气藏地层流体类型分析第108-111页
     ·利用相态特征分析带油环凝析气藏特点第108-110页
     ·按气油比和油罐稳定油密度确定凝析气藏特征第110-111页
     ·根据地层压力和饱和压力关系分析近饱和特征第111页
   ·本章小结第111-112页
6 结论与建议第112-115页
致谢第115-116页
参考文献第116-119页
附录A第119-120页

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