CMG软件组分模型数值模拟入门指南-打印版

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组分组分模型数值模拟入门指南模型数值模拟入门指南模型数值模拟入门指南

作 者: gulfmoon79

2008年12月

https://www.360docs.net/doc/de7696769.html,

博研石油论坛

本文字内容由gulfmoon79 提供

版权所有

组分模型数值模拟入门指南

1、组分模拟基本知识 (1)

2、认识组分模型的输出结果 (2)

3、建立组分模型需要输入的参数 (3)

4、准备PVT数据 (4)

5、PVT实验拟合 (5)

6、模型初始化 (8)

7、历史拟合及产量预测 (10)

8、状态方程及闪蒸计算简介 (11)

9、如何模拟凝析气藏开发 (12)

组分模型数值模拟入门指南

gulfmoon79

我一直在考虑怎么样写组分模型数值模拟入门指南。组分模拟要涉及到状态方程(EOS),闪蒸计算,热动力方程等理论方面的知识。在实际做组分模拟时,你并不需要完全掌握这些知识,但你至少应该有一定了解。我在后面会做一点简单的介绍,但希望大家自己化些时间去学这部分知识。我写的还是以应用为主(这部分内容可能是国内出版的数模书籍中最缺乏的),大家需要参考其他组分模拟理论方面的书籍。

做组分模拟前应该有很好的黑油模拟的基础。你应该先把黑油模拟做好以后再开始做组分模拟。在我写的过程中,我也假定你已经很好地掌握了黑油模型。涉及到黑油方面的内容时我不会做重复介绍。如果你有疑问,可以参照我以前写的黑油模拟入门指南。

1、组分模拟基本知识

关于组分模拟,大家首先会有下面一些疑问。为什么要做组分模拟?在什么情况下需要做组分模拟?组分模拟与黑油模拟有什么区别?组分模拟结果是不是一定比黑油模拟好?组分模拟用多少组分比较好?我先试着回答一下这些基本问题,然后我再介绍具体如何做组分模拟。

我们都知道,地下的流体的组成实际上是非常复杂的,可能含有成百上千的组分。地下流体以油或气相的形式存在。对于大多数油藏,我们基本上可以把地下流体分为两个组分,及油组分和气组分。油组分以油相的形式存在,气组分以气相的形式存在。两个组分会发生物质交换,及气组分会溶解到油相,油组分也会从气相挥发(油和气都不会溶解于水)。这两个组分之间的物质交换可以用溶解油气比和(或)挥发气油比来表示。溶解油气比和挥发气油比都只是压力的函数。地下油气相的密度可以通过地面油气相的密度,溶解油气比以及体积系数来计算。油气相的体积系数也只是压力的函数。同样地下油气相的粘度也是压力的函

黑油模型。

数。这就是我们所熟悉的黑油模型

黑油模型

对于大多数油藏,采用这样的处理方式计算结果是有保证的。但并不是所有

油藏都可以这样处理。比如凝析气藏

凝析气藏,气藏温度很靠近临界温度,在开发过程中

凝析气藏

有许多独特的特性。在井底附近,压力低于露点压力,油相(重组分)析出而且饱和度大于临界含油饱和度,这时会发生油气两相流动。在远离井底附近,可能压力也低于露点压力,但含油饱和度低于临界含油饱和度,这时只有气相发生流动。在气藏中没有油相的析出,只是纯气相流动。所以在井底会有三个流动带,每个流动带的特性都不同。我们需要用到组分模型计算每个流动带的组分变化,是哪些组分从气相析出,析出的组分含量,这样我们可以计算出各个组分在油相和气相中的含量,从而得到油气相的饱和度,密度,粘度等属性。这样你的油气属性不像黑油模型那样只是压力的函数,在组分模型中它们同时也是组分的函数.我在后面会专门用一个章节介绍如何模拟凝析气藏,包括非达西流动,相渗曲线随流速的变化,井底附近拟压力处理等等。

另一种需要用到组分模型的情况是注气驱

注气驱。对于黑油模型,任何注入气都没

注气驱

有区别。但实际上,不同的注入气,驱替效率不同。如果是混相驱,不同的注入气最小混相压力也不同。我们必须知道注入气的组成,才能更好的模拟驱替过程。

其他一些需要用到组分模型的情形有挥发油藏

挥发油藏的模拟,组分分布变化显著的

挥发油藏

油气藏模拟,地层温度差别显著的油气藏以及机理性研究等。

全球估计至少百分比七十以上的数值模拟模型都是黑油模型,组分模型不多。一个制约组分模型应用的主要原因是计算时间。组分模型比黑油模型计算要慢很多。组分模型每一个时间步都要进行闪蒸计算,这部分计算可能占整个计算量的一半时间。组分越多,闪蒸计算所需要的时间越多。多一个组分,组分模型总计算时间可能会多出三倍。通常组分模型大都选用6到8个组分,不会更多。

2、认识组分模型的输出结果

我之所以一开始就介绍对组分模型的输出结果的认识是因为我认为这是非常重要的一部分。比如说你建的是组分模型,你在做历史拟合,拟合油田产油量,产气量。首先你就应该知道模型计算的产油量,产气量与你实际测量的产油量,产气量是不是同一种情形。

模型计算输出的每口井产量都是针对分离器的产量。比如你有三级分离器,模型输出的产油量是最后一级分离器时的产油量。模型计算输出的产气量是每一级分离器分离的气量都折算到标准条件下的气量之和。折算过程是用理想状态方

程:

P sep×V sep/T sep = P std×V std/T std

式中:sep:分离器;std:标态;P:压力;V:体积;T:温度。

有时候你可能要拟合湿气的产量。模型计算输出的湿气产量是井口碳氢产量用理想状态方程折算到标态下的产量。你可以理解为分离器之前的碳氢产量。1摩尔理想气体在标态下占的体积为379.48立方英尺,那么湿气产量就应该等于井的摩尔产量乘以379.48。

你最好先找一个你使用的软件安装自带的组分模型,然后运行该模型,输出计算的油,气产量,湿气产量,摩尔产量,每级分离器的油气产量,然后自己手工算一下它们的关系。然后你可以尝试改变分离器条件(你需要定井底压力生产),你会发现你的油气产量发生了变化,但湿气产量并没有发生变化。

3、建立组分模型需要输入的参数

组分模型输入参数大多数与黑油模型一样。

3.1 模型网格改造完全一样。

3.2 模型网格属性完全一样。

3.3 相渗曲线完全一样。

3.4 毛管压力完全一样。

3.5 岩石压缩完全一样。

3.6 分区设置基本一样。但组分模型还可以设EOS分区。不同EOS 分区可以赋不同的EOS参数。如果油田同时开采多套流体属性不同的油气藏,你可能需要进行EOS分区。不同EOS分区要求有相同的组分,比如如果一个EOS分区用了N2,CO2,C1,C2,C3,C456,C7+,那么另一套EOS也应该用这几个组分,只不过对不同分区,它们的摩尔组成不同,EOS参数也可能不同。

如果你要采用多个EOS分区,你最好将EOS分区和平衡区设为一致。否则的化你的模型可能不会稳定。因为在组分模型中,你的油,气相的密度,饱和度等都是由EOS状态方程计算的,在进行初始化计算时,模型不光要保证压力,饱和度平衡,同时要保证热动力平衡(这部分在后面的模型初始化部分会详细介绍)。你的EOS分区如果与平衡区不一致,很可能会导致流体初始不平衡。

3.7 流体参数

这是黑油模型和组分模型数据输入差别最大的地方。黑油模型输入的是油,气的体积系数,粘度与压力的关系,油气比与压力的关系,这些关系都是以表的形式输入,软件在计算时直接查这些表,以及做相应的内插和外插值。但不做其他计算。组分模型完全不同,组分模型输入的是EOS状态方程参数。这些参数包括各个组分的命名,临界温度,临界压力,临界Z因子,分子量,偏心因子,OMEGAA,OMEGAB,参考密度,参考温度,二元相关系数,体积偏移等。同时需要输入所应用的状态方程,油藏温度,组分的组成或组分组成随深度的变化。如果粘度计算采用LBC相关式,那么还需要输入LBC系数。如果模拟混相驱的化,需要输入等张比容来计算油气相界面张力。油气的地面密度不需要输入,只需要输入水的地面密度,EOS状态方程会计算油气相的地面密度。

如果地面EOS状态方程参数与地下不同,那么可以输入地面条件下的EOS 状态方程参数。模型在做地面分离器计算时,会应用地面条件下的EOS状态方程。

3.8 初始化设置

黑油模型和组分模型输入参数很相近,但软件初始化计算方法有所不同,我在后面会详细介绍组分模型的初始化计算方法。

在这部分还需要定义油田分离器条件。软件应用油田分离器条件计算地面储量。

3.9 生产控制部分

对于组分模型,对每口生产井或井组,需要定义生产井或井组对应的分离器条件。软件应用地面分离器条件计算井的地面油气产量。

如果注气的化,不光需要指定注入量控制,还需要指定注入气的组分。

如果是气回注的化,只需要指定回注哪个井或井组的气,气的组分会自动计算。如果有些气是用于出售或燃料,那么在计算回注量前,模型会先扣除这些气量。

4、准备PVT数据

我们上面说过,做组分模拟通常选用6个到8个组分就可以了。那么应该选哪些组分?下面是建议的工作流程:

①用你的PVT处理软件先辟分加组分(C7+或C12+等)。

②辟分完后拟合饱和压力,拟合相图,拟合实验室结果。

③组分合并。将辟分后的加组分合并为2到3个组分,保留C1为独立组分,将中间组分(C2,C3,C4,C5,C6)合并为两个组分。对于非烃类组分,可以合并到烃类组分或设为独立组分。

④重新拟合实验室数据

⑤输出EOS参数。

最好选用三参数状态方程,两参数状态方程不能准确预测液体密度。粘度计算最好选用Pedersen方法,此方法比LBC方法精确。

5、PVT实验拟合

PVT实验拟合时,掌握EOS状态方程是基础。EOS状态方程有多种类型,比如二参数PR状态方程,三参数PR3状态方程,二参数SRK状态方程,三参数SRK状态方程,RK,ZJ,SW状态方程等。不同的状态方程有时候计算出来的结果差别可能很大,这其中最常用的是三参数PR3状态方程。

对于纯组分(C1,C2,C3,iC4,nC4,iC5,nC5,C6)而言,随着组分摩尔分子量的增加,组分的临界温度,沸点,临界体积,偏心因子,液体密度都是增加的,而临界压力和临界Z因子随组分摩尔分子量的增加是减小的。如果在你拟合以后这种单调性发生了变化,那你的拟合肯定有问题。

另外流体取样有井底取样和井口取样,在做井底取样时要保证样品在饱和压力以上。井口取样通常是实验室根据生产油气比将井口的油样和气样在实验室生成代表油藏条件的样品。当然你不可能影响取样,但你应该知道你拿到PVT实验报告的取样流程。如果取样有问题,样品根本不能代表油藏流体,那你的拟合就白费力了。

通常对不同的流体类型采用不同的PVT实验。比如对黑油通常进行差异分离实验(DL),等组分膨胀实验(CCE),对凝析气采用等容衰竭实验(CVD)和等组分膨胀实验(CCE)。另外还可能进行分离器实验,如果注气的化会进行一次接触混相实验,多次接触混相实验。你需要知道每个实验是怎么做的,最重要的是你需要知道你拿到的实验室报告结果中各相参数是如何定义的。比如你拿到的CCE 实验中报告中的液体饱和度是用的液体体积除以饱和压力下的液体体积还是除

以目前条件下的总体积。在你把你的实验结果输入到你采用的PVT分析软件中时你要检查它们用的定义是否一致。

你的PVT拟合实际上就是用你的PVT软件,调整EOS状态方程参数,使你的PVT软件用EOS计算的结果与你的实验室测量结果匹配,然后把拟合好的EOS输出给组分模型用于组分模拟的EOS和闪蒸计算。在你做PVT拟合时,你需要首先对你拿到的实验结果进行质量检查,不合格的样品和有问题的实验数据根本没必要费时间,你做也是白做,这样的数据用于模拟带来的问题更多。然后在拟合时你应该知道应该调整那个参数,如何调整各个参数,各个参数是如何影响结果的。最后是EOS的输出。下面介绍PVT拟合的步骤:

5.1 PVT实验报告的质量检查

确认取样压力在饱和压力以上,样品可以代表油藏流体。

报告中所有组分摩尔百分数之和为100。

组分物质平衡检查。对CVD实验,绘组分K值图,组分的Log(K)与压力。

组分的K值图应该是单调变化的,组分K值线不会交叉,顺序为N2,C1,CO2,C2,C3,iC4,nC4,iC5,nC5,C6 https://www.360docs.net/doc/de7696769.html,+。

绘Hoffman-Crump-Hocott图,Kp与F因子,所有组分应该在一条直线上。

检查实验结果的变化趋势是否正确。比如在CVD或CCE实验中液体密度随压力的降低应该增加。

检查你的实验报告中各项实验结果的定义与你的软件是否一致。

CCE,CVD,DL实验应该在油藏体积,分离器实验应该在地面条件。

5.2 选用哪个EOS状态方程

软件通常提供许多EOS状态方程,你至少应该选用三参数状态方程。常用的是三参数PR状态方程

5.3 给实验结果设权值

你拿到的实验结果数据很多,你可能不能将所有实验结果都拟合好,你应该知道哪些是你必须拟合好的。饱和压力应该是最重要的,饱和压力对你的数模计算影响是最大的,你应该给饱和压力一个很大的权值,比如5000,以便EOS能首先拟合好饱和压力。对凝析气藏,CVD实验中的液体析出量是非常重要的,如果你不能拟合好实验,你很可能在数模时拟合不上生产油气比。同样你需要给

CVD实验中的液体析出量大的权值。分离器实验也很重要,你也需要设大的权值,比如1000。分离器实验直接与你的产量有关。对一些结果不可靠的实验,你可以设很小的权值,比如0.5。

5.4 在拟合时调整哪个组分的属性

通常你拿到的实验室报告组分会做到C7+或C12+,也有做到C22+甚至更多组分的时候。在你拟合实验结果时,你要知道有些组分属性是不能调整的,比如纯组分C1,C2,C3,IC4,NC4,IC5,NC5,C6以及H2O,H2S,N2,CO2,CO的临界压力,临界温度和偏心因子等这些应该不会变化,在你拟合时不要调整这些参数。重组分(C7、C8、C9....)的临界属性不确定,你可以调整。你拿到的实验室报告中最不确定的应该是加组分的属性(C7+,C12+等),加组分是大于此组分的无数组分的混合体,通常实验室会给出加组分的摩尔分子量和指定重度,属性来自于计算,不确定。因而对加组分属性的调整是PVT拟合的首选。

对加组分属性的调整有以下方式:

辟分加组分:加组分是大于此组分的无数组分的混合体,实验室的测量根本不能精确描述加组分,通过辟分,将加组分辟分为几个重组分,通常会较容易的拟合实验室测量结果。

回归加组分的摩尔分子量:这样做的好处是使加组分的临界压力,临界温度等属性变化是一致的。

回归加组分的属性:直接回归加组分的临界压力,临界温度或偏心因子等属性。

5.5 组分属性如何影响结果

①组分的临界压力,临界温度,偏心因子影响饱和压力和液体析出量,所以在你拟合饱和压力和液体析出量时可以回归组分的临界压力,临界温度或偏心因子。

②组分的体积偏移(V olume Shift)影响Z因子和液体密度,在拟合Z因子和液体密度时回归组分的体积偏移。

③在回归时你可以让组分的体积偏移取决于组分的临界压力,临界温度,偏心因子,这样调整组分的临界压力,临界温度或偏心因子时也影响Z因子和液体密度。

④组分的临界Z因子或临界体积影响LBC的粘度,在用LBC方法计算粘度时要回归组分的临界Z因子或临界体积。注意粘度回归是单独进行的,你先把其他测量结果拟合好后再对粘度进行单独回归,粘度回归不影响其他结果。

⑤二元相关系数的回归一定要小心,不合理的回归在进行组分模拟时会导致严重的收敛性问题。

⑥组分的Omega属性也是可以进行回归的。

5.6 输出EOS

你拟合PVT的目的是为了给组分模拟提供EOS状态方程。在拟合好以后你需要输出EOS状态方程。

6、模型初始化

组分模型同黑油模型一样,可以采用平衡初始化方法,手工建立初始场分布方法和拟合初始含水分布方法。下面对各种方法进行一一介绍。

6.1 平衡初始化方法

我们在黑油模型入门指南中介绍黑油模型的平衡初始化步骤为:

(1) 计算过渡带高度。由油水界面和油气界面深度以及相渗曲线提供的最大毛管压力计算。

(2) 计算每一个网格初始的油相,水相,气相压力分布。首先将在流体属性部分提供的油,气,水地面密度折算为地下密度。基于参考点的深度和对应压力以及油水界面,油气界面深度,过渡带高度,结合油,气,水地下密度计算其他深度处的油,气,水相压力。

(3) 由每个网格的油,气,水压力计算油水和油气毛管压力。

(4) 计算饱和度分布。这部分计算主要用你提供的相渗曲线端点值。将油水界面以下的含水饱和度设为你在油水相渗曲线中提供的最大含水饱和度,通常为1。将油气界面以上的含气饱和度设为你提供的油气相渗曲线的最大值。油气界面以上的含水饱和度为束缚水饱和度。在油区的含油饱和度为1减束缚水饱和度。在过渡带的含油和含水饱和度由你提供的毛管压力曲线得到。

组分模型的初始化与黑油模型有相同之处。组分模型也是先计算模型所有网格初始压力,然后根据油水,油气界面,毛管压力曲线,相渗曲线端点值来计算初始饱和度的分布。不同之处在于组分模型不光需要保证初始压力和饱和度场的

平衡,同时也需要保证初始组分分布的平衡。组分是否平衡是通过状态方程来计算的。

你如果采用平衡初始化方法,你需要指定参考深度,参考深度对应的压力,油水界面,油气界面信息。同时你也需要指定初始油相或气相对应某深度或随深度变化的组分组成。如果你的油气界面在油藏内(初始是油气两相分布),你的参考深度应该设在油气界面,同时参考深度对应的压力应该等于饱和压力。

你的输入参考压力,参考深度,油气界面与你输入的组分组成应该匹配,否则很容易造成初始不平衡。比如你输入的油气界面在3000米,那么在3000米以下应该是油相。但是如果状态方式通过你输入的组分组成计算结果在3000米以下是气相,你的状态方程计算的初始界面与你的油气界面设置的油气界面不同,你的模型初始分布不平衡。你或者需要修改油气界面,或者需要修改参考压力,或者该深度对应的组分组成不对。

状态方程是通过网格流体的临界温度与油藏温度的比较来判断油气相的。如果该网格流体计算的临界温度大于油藏温度,那么此网格应该是油相,如果该网格流体计算的临界温度小于油藏温度,那么此网格应该是气相。如果你设置的油气界面或压力与你的组分组成很不匹配,软件会试图修改计算的网格流体临界温度来使之与油藏温度相等。你可能在输出结果中见到过LI因子,如果此因子不等于1,说明你的初始输入参数不匹配。

通过上面的介绍你可能意识到组分模型与黑油模型一个很大的不同。组分模型需要进行相的标识计算。你可能在模拟过程中会发现一个网格在一个很小的时间步会从百分之百含气变成百分之百含油,这就是相标定的问题,尤其在靠近临界点,这现象更明显。

6.2 赋值方法

在黑油模拟中我们说过,最好不要进行手工赋值。因为不容易保证初始平衡。在组分模拟中,手工赋值会更难,因为你还需要保证初始组分组成的平衡。

你不光需要输入每个网格的压力,饱和度,还需要输入每个网格气相和液相组分的组成,你需要保证你输入的饱和度与每个网格气相和液相组分的组成匹配,否则你会发现你的网格初始化计算后的饱和度并不等于你设置的饱和度。

6.3 拟合初始含水分布

这与黑油模拟是一样的。你提供初始含水饱和度场数据,软件会通过标定输入的毛管压力曲线来拟合初始含水饱和度。具体标定过程如下:

假如一个网格提供的初始含水饱和度是0.6,其对应模型初始输入毛管压力曲线中的毛管压力值为1,网格由初始平衡计算的毛管压力为5,模型初始输入毛管压力曲线中的最大毛管压力值为10,那么标定后这个网格毛管压力曲线的最大毛管压力值为10×(5/1)=50。

这个网格的毛管压力在标定前后是不变的(这是由油水界面和油水密度决定的),因而这个标定过程可以理解为用手拉着输入毛管压力曲线的最大值上下移动,直到这个网格的毛管压力在标定前后不变。

7、历史拟合及产量预测

组分模拟需要定义井的分离器条件。前几天这里有人问过在初始化时提供的油田分离器条件与这里井的分离器条件有什么区别。在初始化部分提供的油田的初始化条件是用于计算地面的储量,而在生产控制部分提供的井的分离器条件是进行井的生产或注入控制。

除了需要提供生产井的分离器条件外,对于注气井,需要定义注入气的组分组成。黑油模型注入气是没有区别的,其属性由你提供的PVT表来表示。组分模型不同,不同的注入气驱替效果不同。比如不同的注入气,最低混相压力不同。你可以把产出气进行回注,这时你不需要定义注入气组分,因为模拟器知道产出气的组分组成。

组分模型的历史拟合与黑油模型一个最大的不同之处在于在拟合时你可能需要重新处理EOS参数。你的流体属性(密度,粘度,体积系数,油气比等)都是EOS计算出来的(粘度是用相关式),正如在进行黑油模型的历史拟合时你可能需

参数。

调整EOS参数

要调整PVT参数,在组分模型拟合时你可能需要调整

通常一个有效的办法是你先选择一口生产数据和测试数据比较齐全的井做单井模拟,用这口井的数据标定EOS参数,然后在做油田拟合时可以不再调整EOS参数。

在黑油模型的入门指南中我们介绍了产量预测的各种控制方式,在组分模型中你也都可以采用。另外对于组分模型,你还可以进行:

(1) 销售气量控制

(2) 燃气量控制

(3) 湿气产量控制

(4) 湿气注入控制

(5) 季节性调整供应气

(6) 液化气生产控制

8、状态方程及闪蒸计算简介

做组分模拟需要对状态方程及闪蒸计算有基本了解。你可能不需要完全掌握其计算过程,但对其中涉及到的一些参数你应该知道其意义。状态方程及闪蒸计算涉及到大量的数学方程,你如果感兴趣,可以找相关资料,我在这里只做最基本的介绍,不涉及任何数学公式。(霍金在写时间简史时编辑告诉他书中每加一个数学公式书的销售量将减一半,结果霍金只加了一个公式,可能是全世界最知名的数学公式)。

我们知道在黑油模型中存在油气水三相,油气都不溶解于水中,但气会溶解到油中(溶解气),油也可以在气相中存在(挥发油)。通过用户提供的溶解油气比或气油比与压力的关系表,模型可以计算出在生产或注入过程中油气相的分布。

组分模型与此有很大不同。在组分模型中,通常也假定油气相与水相不会有物质交换(这个假定不完全成立,可以用特定功能模拟油气相在水中的溶解,比如CO2溶解于水)。但各个组分可以以气相存在,也可以以液相存在。对每一个组分,在每一个时间步,模型需要计算该组分在气相的摩尔分数,在液相的摩尔分数。然后根据此结果可以计算出气相和液相的摩尔分数,油气相的饱和度,油气相的密度以及粘度等相关参数。整个的计算过程用的就是状态方程和闪蒸计算。

在进行状态方程和闪蒸计算时在进行状态方程和闪蒸计算时,,会涉及到以下一些参数会涉及到以下一些参数::

(1) 平衡常数(K 值):某组分在气相中的摩尔分数除以在液相中的摩尔分数。

(2) 液相摩尔分数:液相摩尔数除以总摩尔数。

(3) 气相摩尔分数:气相摩尔数除以总摩尔数。

注:液相摩尔分数加气相摩尔分数等于1。

(4) 组分气相摩尔分数:某组分在气相中的摩尔数除以气相总摩尔数。

(5) 组分液相摩尔分数:某组分在液相中的摩尔数除以液相总摩尔数。

(6) 组分总摩尔分数:某组分总摩尔数除以流体总摩尔数。

(7) 摩尔密度:组分摩尔数除以油藏体积。

(8) 逸度:按照WIKE 百科的解释,逸度是以压力改变方式对物质化学势能的测量。其反映的是物质倾向于以液相或气相存在。可以理解为逃逸趋势。

状态方程有多种,常用的是PR 和SRK 方程。不同的状态方程对PVT 的计算结果也会有所不同。状态方程又有两参数和三参数状态方程之分。两参数状态方程在预测液体密度方面会有较大误差。三参数状态方程增加了组分的体积偏移量,大大改善了对液体密度的计算。所以在组分模拟中最常用的还是三参数PR 方程。

闪蒸计算就是计算组分在液相和气相中的分布。闪蒸计算需要应用到热力学平衡计算。根据热力学平衡理论,在平衡时,每个组分在气相中的逸度和在液相中的逸度应该相等。逸度是温度,压力和组分组成的函数。每个组分的逸度大小可以由状态方程来计算。在进行闪蒸计算时,首先需要计算平衡常数,这是通过迭代计算得到的。

闪蒸计算的大约计算步骤是这样的闪蒸计算的大约计算步骤是这样的::

(1) 对每一组分赋平衡常数值;

(2) 解闪蒸方程,得到气相摩尔分数;

(3) 计算每一组分的气相和液相摩尔分数;

(4) 由状态方程计算每一组分的气液相逸度;

(5) 检查气液相逸度是否相等,不相等的化重新设平衡常数值;

(6) 由组分的摩尔密度,气液相摩尔分数计算油气水饱和度分布;

(7) 计算油气密度,粘度等参数。

9、如何模拟凝析气藏开发

组分模型最常用于模拟凝析气藏和混相驱。由于凝析气藏的特殊流动特性,在模拟凝析气藏时,通常要应用到一些特殊模拟功能,比如拟压力,非达西流,相对渗透率随流速的变化等。你需要知道这些功能的作用以及为什么需要应用这些功能,如何应用这些功能。

石油界很早就认识到凝析气藏在开采过程中可以分为三个流动带。在井底附近压力下降最大,当压力低于露点压力后,液体析出,液体饱和度增大到一定程

度,液体开始流动。这可以称为第一流动带。在离井底较远地带,虽然压力可能已经低于露点压力,但液体饱和度很小,液体还不能发生流动,这可以称为第二流动带。在气藏内部,压力可能高于露点压力,只有单相气相,这可以称为第三流动带。

在第一流动带,气液两相共存,而且两相都参与流动。气液总组分组成恒定,油气比为常数。随着气藏开发,压力下降,第一流动带会逐渐增大。第二流动带也是气液两相共存,但由于液相饱和度小,只有气相流动。随着气藏开发,压力下降,第二流动带会逐渐变小。第三流动带压力大于露点压力,单相气相存在。

气井在开采过程中,压力下降,当压力低于露点压力后,液相开始析出,液相在井底附近累积,第一流动带逐渐扩大。由于液相饱和度的增加,降低了气相流体相对渗透率,导致气产量的下降。这是大家常说的凝析油堵塞。

除了凝析油堵塞会导致气产量下降,非达西流动也是一个重要影响因数。由于气相的高速流动,惯性力远大于粘性力,流速和压降成非线型关系,非达西流动导致了额外压力降。非达西流动不只在井底附近发生,在气藏中气相的流动也呈非达西流动。

虽然凝析油堵塞和非达西流动应该导致气相产能的降低,但在实际生产过程中发现气相产能的降低并不像理论预测的严重,这是由于高速流动气体对凝析油的速度剥离效应,导致气相相对渗透率没有明显降低。也就是说,这时相对渗透率受流速的影响。

非达西流动,近井凝析油堵塞以及流速影响相对凝析气藏在生产过程中存在非达西流动

非达西流动

渗透率,下面介绍数值模拟如何模拟这些现象。

9.1 模拟非达西流动

通过试井结果可以得到井的D因子,这个参数可以直接赋给井模型,模拟器在计算井的连接系数时将用到D因子。

发生在气藏中的非达西流动用Forchheimer模型来模拟,这时需要提供Forchheimer参数。这个参数可以作为历史拟合的参数,或先进行单井模拟,将拟合好的Forchheimer参数用于气田模型。

9.2 模拟相对渗透率随流速变化

模型需要计算毛管数,通过毛管数计算混相相对渗透率曲线。模型用混相相

对渗透率曲线与用户提供相对渗透率曲线根据用户提供的参数来计算相对渗透率随流速变化。

9.3 模拟拟压力

如果网格很小的化可以不用模拟拟压力,模型可以精确描述井筒附近流体流度的变化。但如果网格较大,需要应用拟压力。这时模型在计算井流时将附加计算阻流系数。

你可以先建一个单井细网格模型,不用拟压力。然后再建一个单井粗网格模型,用拟压力。这两个模型应该得到同样的生产动态效果。

9.4 ECLIPSE软件如何模拟凝析气藏

(1) WDFAC定义井的D因子。

(2) VDFLOW指定气藏中常非达西流动系数。

(3) VDKRO和VDKRG定义气藏中的非达西流动参数,软件用Forchheimer 模型计算非达西流动系数。

(4) PSEUPRES激活拟压力计算。

(5) VDKRO,VDKRG,VDKRGC指定相对渗透率随流速变化参数。

9.5 关键点

先建单井模型,进行单井模拟,然后再应用到全气田模型中。

InP基HBT GP大信号模型直流参数提取的研究

第32卷 第2期 2009年4月 电子器件 Ch in es e Jo u rnal Of Electro n Devi ces Vol.32 No.2Apr.2009 Research of DC Parameter Extraction on InP Based HBT GP Large S ignal Model * H U Ding ,H UA N G Yong qing * ,W U Qiang ,L I Yi qun,H UA N G H ui,R EN X iao min (K ey L aborator y of Op tical Communication and L ig ht wa ve T ech nologies,M inistry of Ed ucation, Beij ing Univ ersity of Posts and T elecommunic ations ,Beij ing 100876,China) Abstract:Co nsidering the special physical theo ry and structure,w e used GP larg e sig nal m odel fo r InP based H BT (GP model w as used for BJT prev iously ).By constructing error functio n,w e ex tracted 13SPICE DC parameter in this model w ith analytic m ethod and designed the Parameter extraction measure m ent dev ices,finally the InP/InGaAs H BT of 2 m 19 m emitter size w as modeled based on the above results.By comparison betw een simulated r esults of the ex tracted model and measured data,the mo del has a go od agreem ent w ith DC character istics of fabricated H BT. Key words:H BT ;GP lar ge sig nal model;parameter extraction;DC characteristics EEACC :2560J InP 基HBT GP 大信号模型直流参数提取的研究* 胡 钉,黄永清* ,吴 强,李轶群,黄 辉,任晓敏 (北京邮电大学光通信与光波技术教育部重点实验室,北京100876) 收稿日期:2008 09 10 基金项目:国家 973!项目资助(2003CB314900);教育部 新世纪人才支持计划!资助项目(NCET 05 0111);高等学校学科创 新引智计划资助(B07005);教育部 长江学者和创新团队发展计划资助(IR T 0609);国家 863!计划项目资助(2006AA 03Z416);国家 863!计划项目资助(2007A A 03Z418)作者简介:胡 钉(1984 ),北京邮电大学通信光电子实验室硕士研究生,主要从事光通信器件方面的研究; 黄永清,女,教授,博士生导师,从事光纤通信和半导体光电子器件方面研究 ?G ummel Poo n,一种应用范围很广的晶体管模型,也是晶体管的工业模型 摘 要:基于HBT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的G P 大信号模型用于I nP 基HBT 的研究中。通过构建误差函 数,采取解析法提取了该模型中的13项SPI CE 直流参数,并设计了参数提取实验装置,最后将研究结果用于发射极为2 m 19 m 的InP/InG aA s H BT 建模中。通过对比模型仿真和器件实测的数据可以看出,本文采用的HBT G P 模型准确度高,可以较好地表征实际H BT 器件的直流特性。 关键词:H BT ;G P 大信号模型;参数提取;直流特性中图分类号:TN32 文献标识码:A 文章编号:1005 9490(2009)02 0285 06 异质结双极晶体管(H etero junction Bipolar Transisto r,H BT)作为一种结构独特的晶体管从上世纪七十年代出现以来,由于其所具有的高频特性以及良好的电流注入比等优越性,发展十分迅猛。随着材料生长技术和器件制作工艺水平的不断完善与发展,H BT 的性能也不断地得以提高。在卫星通信、移动通信、光纤通信、国防电子系统等通信领域H BT 器件已经得到了非常广泛的应用[1]。 与传统BJT 相比,异质结所特有的物理和电特性给H BT 器件模型的准确建模带来了相当的困 难,因此H BT 模型的准确建立已经成为学术界和工业界研究的热点。尽管H BT 可归于新的器件类型,但其基本工作原理和一般的BJT 相比并没有本 质区别[2],因此利用传统的BJT 大信号模型(如GP 模型?)来表征H BT 的电学特性,利用解析法对其模型参数进行提取是目前较为实用的一种方案。 本文基于H BT 特殊的物理机理及结构,将适用于BJT 的GP 大信号模型用于InP 基H BT 的研究中。通过构建误差函数,采取解析法提取了该模型中的13项SPICE 直流参数,并设计了参数提取

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t 检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t 检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10 以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表,可进行卡 方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 作者:佚名来源:博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型: ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST:主要用于行业分析 ?PEST:政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P:构成政治环境的关键指标有,政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E:构成经济环境的关键指标有,GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T:构成技术环境的关键指标有:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例:吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为: 逻辑树:可用于业务问题专题分析

黑油模型入门指南

记得上大学最早学围棋时总感觉无从入手,看身边的朋友下棋时学着聂卫平从容入定,潇洒自如的样子,很是羡慕。后来从书店买来围棋入门指南,夜深人静时照着指南慢慢学如何吃子,如何做眼,什么是打劫,怎么样布局。掌握了一点基本知识以后开始找水平最差的下,输了一定不能弃擂,脸皮要厚,缠着对方接着下。赢了水平最差的人后去找中等水平的人下。这样经过一年半载,再看以前那些学着聂卫平从容入定,潇洒自如下棋的同学,心想他们原来不过如此,赶老聂差十万八千里哪。在这里也有许多人把我叫大师,专家,如果哪一天你觉得其实我的水平也很一般,那你就到了专业段位了。 市场上有不少关于油藏数值模拟的书,但好像没有类似围棋入门指南那样从基础开始一步一步介绍的书。我收到不下二十个问油藏数值模拟如何入门的问题。我尝试写一写油藏数值模拟入门指南,希望对那些刚刚开始进入油藏数值模拟领域的工作者有所帮助。 第一:从掌握一套商业软件入手。 我给所有预从事油藏数值模拟领域工作的人员第一个建议是先从学一套商业数值模拟软件开始。起点越高越好,也就是说软件功能越强越庞大越好。现在在市场上流通的ECLIPSE,VIP和CMG都可以。如果先学小软件容易走弯路。有时候掌握一套小软件后再学商业软件会有心里障碍。 对于软件的学习,当然如果能参加软件培训最好。如果没有机会参加培训,这时候你就需要从软件安装时附带的练习做起。油藏数值模拟软件通常分为主模型,数模前处理和数模后处理。主模型是数模的模拟器,即计算部分。这部分是最重要的部分也是最难掌握的部分。它可以细分为黑油模拟器,组分模拟气,热采模拟器,流线法模拟器等。数模前处理是一些为主模拟器做数据准备的模块。比如准备油田的构造模型,属性模型,流体的PVT参数,岩石的相渗曲线和毛管压力参数,油田的生产数据等。数模后处理是显示模拟计算结果以及进行结果分析。 以ECLIPSE软件为例,ECLIPSE100,ECLIPSE300和FrontSim是主模拟器。ECLISPE100是对黑油模型进行计算,ECLISPE300是对组分模型和热采模拟进行计算,FrontSim是流线法模拟器。前处理模块有Flogrid,PVTi,SCAL,Schedule,VFPi等。Flogrid用于为数值模拟建立模拟模型,包括油田构造模型和属性模型;PVTi用于为模拟准备流体的PVT参数,对于黑油模型,主要是流体的属性随地层压力的变化关系表,对于组分模型是状态方程;SCAL为模型准备岩石的相渗曲线和毛管压力输入参数;Schedule处理油田的生产数据,输出ECLIPSE需要的数据格式(关键字);VFPi是生成井的垂直管流曲线表,用于模拟井筒管流。ECLIPSE OFFICE和FLOVIZ是后处理模块,进行计算曲线和三维场数据显示和分析,ECLIPSE OFFICE同时也是ECLIPSE的集成平台。 对于初学者,不但要学主模型,也需要学前后处理。对于ECLISPE的初学者,应该先从ECLISPE OFFICE学起,把ECLISPE OFFICE的安装练习做完。然后再去学Flogrid,Schedule和SCAL。PVTi主要用于组分模型,做黑油模型可以不用。 第二:做油藏数值模拟都需要准备什么参数 在照着软件提供的安装例子做练习时经常遇到的问题是:虽然一步一步按照手册的说明做,但做的时候不明白每一步在做什么,为什么要这么做。这时候的重点在于你要知道你一开始做的工作都是为数值模拟计算提供满足软件格式要求的基础参数。有了这些基础参数你才能开始进行模拟计算。这些基础参数包括以下几个部分: 1。模拟工作的基本信息:设定是进行黑油模拟,还是热采或组分模拟;模拟采用的单位制(米制或英制);模拟模型大小(你的模型在X,Y,Z三方向的网格数);模拟模型网格类型(角点网格,矩形网格,径向网格或非结构性网格);模拟油藏的流体信息(是油,气,水三相

油藏数值模拟入门指南

[转]【推荐】油藏数值模拟入门指南 尝试写一写油藏数值模拟入门指南,希望对那些刚刚开始进入油藏数值模拟领域的工作者有所帮助。 第一:从掌握一套商业软件入手。 我给所有预从事油藏数值模拟领域工作的人员第一个建议是先从学一套商业数值模拟软件开始。起点越高越好,也就是说软件功能越强越庞大越好。现在在市场上流通的ECLIPSE,VIP 和CMG都可以。如果先学小软件容易走弯路。有时候掌握一套小软件后再学商业软件会有心里障碍。 对于软件的学习,当然如果能参加软件培训最好。如果没有机会参加培训,这时候你就需要从软件安装时附带的练习做起。油藏数值模拟软件通常分为主模型,数模前处理和数模后处理。主模型是数模的模拟器,即计算部分。这部分是最重要的部分也是最难掌握的部分。它可以细分为黑油模拟器,组分模拟气,热采模拟器,流线法模拟器等。数模前处理是一些为主模拟器做数据准备的模块。比如准备油田的构造模型,属性模型,流体的PVT参数,岩石的相渗曲线和毛管压力参数,油田的生产数据等。数模后处理是显示模拟计算结果以及进行结果分析。 以ECLIPSE软件为例,ECLIPSE100,ECLIPSE300和FrontSim是主模拟器。ECLISPE100是对黑油模型进行计算,ECLISPE300是对组分模型和热采模拟进行计算,FrontSim是流线法模拟器。前处理模块有Flogrid,PVTi,SCAL,Schedule,VFPi等。Flogrid用于为数值模拟建立模拟模型,包括油田构造模型和属性模型;PVTi用于为模拟准备流体的PVT参数,对于黑油模型,主要是流体的属性随地层压力的变化关系表,对于组分模型是状态方程;SCAL为模型准备岩石的相渗曲线和毛管压力输入参数;Schedule处理油田的生产数据,输出ECLIPSE 需要的数据格式(关键字);VFPi是生成井的垂直管流曲线表,用于模拟井筒管流。ECLIPSE OFFICE和FLOVIZ是后处理模块,进行计算曲线和三维场数据显示和分析,ECLIPSE OFFICE同时也是ECLIPSE的集成平台。 对于初学者,不但要学主模型,也需要学前后处理。对于ECLISPE的初学者,应该先从ECLISPE OFFICE学起,把ECLISPE OFFICE的安装练习做完。然后再去学Flogrid,Schedule 和SCAL。PVTi主要用于组分模型,做黑油模型可以不用。 第二:做油藏数值模拟都需要准备什么参数 在照着软件提供的安装例子做练习时经常遇到的问题是:虽然一步一步按照手册的说明做,但做的时候不明白每一步在做什么,为什么要这么做。这时候的重点在于你要知道你一开始做的工作都是为数值模拟计算提供满足软件格式要求的基础参数。有了这些基础参数你才能开始进行模拟计算。这些基础参数包括以下几个部分: 1。模拟工作的基本信息:设定是进行黑油模拟,还是热采或组分模拟;模拟采用的单位制(米制或英制);模拟模型大小(你的模型在X,Y,Z三方向的网格数);模拟模型网格类型(角点网格,矩形网格,径向网格或非结构性网格);模拟油藏的流体信息(是油,气,水三相还是油水或气水两相,还可以是油或气或水单相,有没有溶解气和挥发油等);模拟油田投入开发的时间;模拟有没有应用到一些特殊功能(局部网格加密,三次采油,端点标定,多段井等);模拟计算的解法(全隐式,隐压显饱或自适应)。 2。油藏模型:模型在X,Y,Z三方向的网格尺寸大小,每个网格的顶面深度,厚度,孔隙度,渗透率,净厚度(或净毛比)。网格是死网格还是活网格。断层走向和断层传导率。

实验7~8:MOSFET模型参数提取

MOSFET模型参数的提取 计算机辅助电路分析(CAA)在LSI和VLSI设计中已成为必不可少的手段。为了优化电路,提高性能,希望CAA的结果尽量与实际电路相接近。因此,程序采用的模型要精确。SPICE-II是目前国内外最为流行的电路分析程序,它的MOSFET模型虽然尚不完善,但已有分级的MOS 1到3三种具一定精度且较实用的模型。确定模型后,提取模型参数十分重要,它和器件工艺及尺寸密切相关。尽管多数模型是以器件物理为依据的,但按其物理意义给出的模型参数往往不能精确的反映器件的电学性能。因此,必须从实验数据中提取模型参数。提取过程也就是理论模型与实际器件特性之间用参数来加以拟合的过程。可见,实测与优化程序结合使用应该是提取模型参数最为有效的方法。 MOS FET模型参数提取也是综合性较强的实验,其目的和要求是: 1、熟悉SPICE-II程序中MOS模型及其模型参数; 2、掌握实验提取MOS模型参数的方法; 3、学习使用优化程序提取模型参数的方法。 一、实验原理 1、SPICE-II程序MOS FET模型及其参数提取 程序含三种MOS模型,总共模型参数42个(表1)。由标记LEVEL指明选用级别。一级模型即常用的平方律特性描述的Shichman-Hodges模型,考虑了衬垫调制效率和沟道长度调制效应。二级模型考虑了短沟、窄沟对阈电压的影响,迁移率随表面电场的变化,载流子极限速度引起的电流饱和和调制以及弱反型电流等二级效应,给出了完整的漏电流表达式。三级模型是半经验模型,采用一些经验参数来描述类似于MOS2的二级效应。 MOS管沟道长度较短时,需用二级模型。理论上,小于8um时,应有短沟等效应。实际上5um以下才需要二级模型。当短至2um以下,二级效应复杂到难以解析表达时,启用三级模型。MOS模型参数的提取一般需要计算机辅助才能进行。有两种实用方法,一是利用管子各工作区的特点,分段线性拟合提取;二是直接拟合输出特性的优化提取。其中,直流参数的优化提取尚有不足之处:优化所获仅是拟合所需的特定参数,物理意义不确,难以反馈指导工艺和结构的设计;只适合当前模型,模型稍做改动,要重新提

16种常用数据分析方法66337

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如 何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关; 3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析

Eclipse入门指南

主题打印版本 点击此处用原始格式查看主题 精准石油论坛_ 数值模拟软件应用_ 油藏数值模拟入门指南 作者: gulfmoon79 2007-05-14, 23:59 pm 记得上大学最早学围棋时总感觉无从入手,看身边的朋友下棋时学着聂卫平从容入定,潇洒自如的样子,很是羡慕。后来从书店买来围棋入门指南,夜深人静时照着指南慢慢学如何吃子,如何做眼,什么是打劫,怎么样布局。掌握了一点基本知识以后开始找水平最差的下,输了一定不能弃擂,脸皮要厚,缠着对方接着下。赢了水平最差的人后去找中等水平的人下。这样经过一年半载,再看以前那些学着聂卫平从容入定,潇洒自如下棋的同学,心想他们原来不过如此,赶老聂差十万八千里哪。在这里也有许多人把我叫大师,专家,如果哪一天你觉得其实我的水平也很一般,那你就到了专业段位了。 市场上有不少关于油藏数值模拟的书,但好像没有类似围棋入门指南那样从基础开始一步一步介绍的书。我收到不下二十个问油藏数值模拟如何入门的问题。我尝试写一写油藏数值模拟入门指南,希望对那些刚刚开始进入油藏数值模拟领域的工作者有所帮助。 第一:从掌握一套商业软件入手。 我给所有预从事油藏数值模拟领域工作的人员第一个建议是先从学一套商业数值模拟软件开始。起点越高越好,也就是说软件功能越强越庞大越好。现在在市场上流通的ECLIPSE,VIP 和CMG都可以。如果先学小软件容易走弯路。有时候掌握一套小软件后再学商业软件会有心里障碍。 对于软件的学习,当然如果能参加软件培训最好。如果没有机会参加培训,这时候你就需要从软件安装时附带的练习做起。油藏数值模拟软件通常分为主模型,数模前处理和数模后处理。主模型是数模的模拟器,即计算部分。这部分是最重要的部分也是最难掌握的部分。它可以细分为黑油模拟器,组分模拟气,热采模拟器,流线法模拟器等。数模前处理是一些为主模拟器做数据准备的模块。比如准备油田的构造模型,属性模型,流体的PVT参数,岩石的相渗曲线和毛管压力参数,油田的生产数据等。数模后处理是显示模拟计算结果以及进行结果分析。 以ECLIPSE软件为例,ECLIPSE100,ECLIPSE300和FrontSim是主模拟器。ECLISPE100是对黑油模型进行计算,ECLISPE300是对组分模型和热采模拟进行计算,FrontSim是流线法模拟器。前处理模块有Flogrid,PVTi,SCAL,Schedule,VFPi等。Flogrid用于为数值模拟建立模拟模型,包括油田构造模型和属性模型;PVTi用于为模拟准备流体的PVT参数,对于黑油模型,主要是流体的属性随地层压力的变化关系表,对于组分模型是状态方程;SCAL为模型准备岩石的相渗曲线和毛管压力输入参数;Schedule处理油田的生产数据,输出ECLIPSE 需要的数据格式(关键字);VFPi是生成井的垂直管流曲线表,用于模拟井筒管流。ECLIPSE OFFICE和FLOVIZ是后处理模块,进行计算曲线和三维场数据显示和分析,ECLIPSE OFFICE同时也是ECLIPSE的集成平台。 对于初学者,不但要学主模型,也需要学前后处理。对于ECLISPE的初学者,应该先从ECLISPE OFFICE学起,把ECLISPE OFFICE的安装练习做完。然后再去学Flogrid,Schedule 和SCAL。PVTi主要用于组分模型,做黑油模型可以不用。 第二:做油藏数值模拟都需要准备什么参数 在照着软件提供的安装例子做练习时经常遇到的问题是:虽然一步一步按照手册的说明做,但做的时候不明白每一步在做什么,为什么要这么做。这时候的重点在于你要知道你一开始做的工作都是为数值模拟计算提供满足软件格式要求的基础参数。有了这些基础参数你才能

第三讲-器件模型参数的优化提取详解

元器件模型参数的优化提取微电子学院贾新章 (2013. 11 )

PSpice中的模型和模型参数库 一、概述:为元器件建立模型参数的步骤 二、采用Model Editor分组提取模型参数 三、基于器件物理原理计算部分模型参数 四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述 五、元器件模型参数的综合优化提取。 六、为元器件模型描述建立元器件符号 七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件

一、概述:为元器件建立模型参数的步骤 第一步:优化提取模型参数 1、采用Model Editor分组提取模型参数; 2、基于器件物理原理,计算部分模型参数; 3、为元器件建立适用于高级分析的模型参数描述; 4、采用PSpice/Optimizer进行一次综合优化提取。 (采用前面结果作为优化提取模型参数的最佳初值)第二步:建立供Capture绘制电路图调用的元器件符号 第三步:将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件。下面将分别介绍每一部分的操作方法。

PSpice中的模型和模型参数库 一、概述:为元器件建立模型参数的步骤 二、采用Model Editor分组提取模型参数 三、基于器件物理原理计算部分模型参数 四、建立适用于高级分析的元器件模型参数描述 五、元器件模型参数的综合优化提取。 六、为元器件模型描述建立元器件符号 七、将新建模型设置为PSpice仿真可以调用的库文件

二、采用Model Editor分组提取模型参数 Model Editor模块可以对其支持的几种元器件,依据元器件的各种端特性数据,分组优化提取相应当模型参数数据。 (1) 调用MODEL EDITOR模块; (2) 选择执行Model/New命令,从对话框中设置模型类型。

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X 与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差

eclipse油藏数值模拟新手入门

eclipse油藏数值模拟一些入门心得分享 第一:从掌握一套商业软件入手。 我给所有预从事油藏数值模拟领域工作的人员第一个建议是先从学一套商业数值模拟软件开始。起点越高越好,也就是说软件功能越强越庞大越好。现在在市场上流通的ECLIPSE,VIP 和CMG都可以。如果先学小软件容易走弯路。有时候掌握一套小软件后再学商业软件会有心里障碍。 对于软件的学习,当然如果能参加软件培训最好。如果没有机会参加培训,这时候你就需要从软件安装时附带的练习做起。油藏数值模拟软件通常分为主模型,数模前处理和数模后处理。主模型是数模的模拟器,即计算部分。这部分是最重要的部分也是最难掌握的部分。它可以细分为黑油模拟器,组分模拟气,热采模拟器,流线法模拟器等。数模前处理是一些为主模拟器做数据准备的模块。比如准备油田的构造模型,属性模型,流体的PVT参数,岩石的相渗曲线和毛管压力参数,油田的生产数据等。数模后处理是显示模拟计算结果以及进行结果分析。 以ECLIPSE软件为例,ECLIPSE100,ECLIPSE300和FrontSim是主模拟器。ECLISPE100是对黑油模型进行计算,ECLISPE300是对组分模型和热采模拟进行计算,FrontSim是流线法模拟器。前处理模块有Flogrid,PVTi,SCAL,Schedule,VFPi等。Flogrid用于为数值模拟建立模拟模型,包括油田构造模型和属性模型;PVTi用于为模拟准备流体的PVT参数,对于黑油模型,主要是流体的属性随地层压力的变化关系表,对于组分模型是状态方程;SCAL为模型准备岩石的相渗曲线和毛管压力输入参数;Schedule处理油田的生产数据,输出ECLIPSE 需要的数据格式(关键字);VFPi是生成井的垂直管流曲线表,用于模拟井筒管流。ECLIPSE OFFICE和FLOVIZ是后处理模块,进行计算曲线和三维场数据显示和分析,ECLIPSE OFFICE 同时也是ECLIPSE的集成平台。 对于初学者,不但要学主模型,也需要学前后处理。对于ECLISPE的初学者,应该先从ECLISPE OFFICE学起,把ECLISPE OFFICE的安装练习做完。然后再去学Flogrid,Schedule 和SCAL。PVTi主要用于组分模型,做黑油模型可以不用。 第二:做油藏数值模拟都需要准备什么参数 在照着软件提供的安装例子做练习时经常遇到的问题是:虽然一步一步按照手册的说明

如何精确提取revit模型中柱、梁、板的工程量

郑州高铁站东广场BIM小组用REVIT模型 精确提取柱、梁、板工程量 一、项目简介 郑州综合交通枢纽地下交通工程(东广场)位于郑州东站站房东侧,长途汽车站南侧。107国道以东、圃田西路以西、动力南路与动力北路之间的东广场地块内,周边用地主要为二类居住用地、行政办公用地以及商业金融用地。107国道从东广场西侧下穿,地铁1号线郑州东站至博学路站盾构区间从东广场地块中部穿过。总建筑面积113367.8㎡,其中地下一层建筑面积为36510.6㎡、地下二层(停车场)建筑面积为38428.6㎡、地下三层(停车场)建筑面积为38428.6㎡。主要结构类型为钢筋混凝土结构。 二、BIM小组介绍 本项目BIM小组成员有施工单位中铁21局、BIM咨询服务单位河南金途建筑信息技术有限公司组成。其中河南金途建筑信息技术有限公司是一家专注于提供BIM技术咨询服务的公司,是河南省首批独

立的第三方专业咨询服务机构,拥有大批具有施工经验及BIM应用经验的工程师;中铁二十一局集团有限公司,隶属于国务院国资委中国铁建股份有限公司,是集工程建设、科研开发、房地产开发、矿产资源开发、商贸经营等于一体的国有特大型建筑施工企业集团。两家合作可谓强强联合。 三、如何精确提取结构柱的工程量 东广场项目使用的主要建模软件是市场上主流的BIM应用软件,欧特克公司开发的REVIT,熟知这款软件的人大概都了解Revit模型板扣减柱、板扣减梁等扣减规则是不符合国内算量要求的。为了解决板扣减柱这个难题,我们是对revit自带的结构柱族做了参数修改,设置了柱高的报告参数、柱截面面积、柱体积等参数。欧特克给出报告参数解释:报告参数是一种参数类型,其值由族模型中的特定尺寸标注来确定。报告参数可从几何图形条件中提取值,然后使用它向公式报告数据或用作明细表参数。也就是说我们设置了柱高的报告参数后,其值是不受板剪切影响的。结构柱族参数及明细表如下图:

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。 到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。

在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图 再来看一个地图的案例,在这种电脑地图、手机地图出现之前,我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版,因为许多地址可能变了,并且在纸质地图上肯定是看不出来,从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的?中间是不是堵车?这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多,比如:它能告诉你这条路当前是不是堵的?或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的?它是不是可以预测路况情况? 此外,你去一个地方它可以给你规划另一条路线,这些就是因为它采集到许多数据。比如:大家在用百度地图的时候,有GPS地位信息,基于你这个位置的移动信息,就可以知道路的拥堵情况。另外,他可以收集到很多

MOSFET模型参数的提取

MOSFET 模型参数的提取 计算机辅助电路分析(CAA )在LSI 和VLSI 设计中已成为必不可少的手段。为了优化电路,提高性能,希望CAA 的结果尽量与实际电路相接近。因此,程序采用的模型要精确。SPICE-II 是目前国内外最为流行的电路分析程序,它的MOSFET 模型虽然尚不完善,但已有分级的MOS 1到3三种具一定精度且较实用的模型。确定模型后,提取模型参数十分重要,它和器件工艺及尺寸密切相关。尽管多数模型是以器件物理为依据的,但按其物理意义给出的模型参数往往不能精确的反映器件的电学性能。因此,必须从实验数据中提取模型参数。提取过程也就是理论模型与实际器件特性之间用参数来加以拟合的过程。可见,实测与优化程序结合使用应该是提取模型参数最为有效的方法。 MOS FET 模型参数提取也是综合性较强的实验,其目的和要求是: 1、熟悉SPICE-II 程序中MOS 模型及其模型参数; 2、掌握实验提取MOS 模型参数的方法; 3、学习使用优化程序提取模型参数的方法。 一、实验原理 1、 SPICE-II 程序MOS FET 模型及其参数提取 程序含三种MOS 模型,总共模型参数42个(表1)。由标记LEVEL 指明选用级别。一级模型即常用的平方律特性描述的Shichman-Hodges 模型,考虑了衬垫调制效率和沟道长度调制效应。二级模型考虑了短沟、窄沟对阈电压的影响,迁移率随表面电场的变化,载流子极限速度引起的电流饱和和调制以及弱反型电流等二级效应,给出了完整的漏电流表达式。三级模型是半经验模型,采用一些经验参数来描述类似于MOS2的二级效应。 MOS 管沟道长度较短时,需用二级模型。理论上,小于8um 时,应有短沟等效应。实际上5um 以下才需要二级模型。当短至2um 以下,二级效应复杂到难以解析表达时,启用三级模型。MOS 模型参数的提取一般需要计算机辅助才能进行。有两种实用方法,一是利用管子各工作区的特点,分段线性拟合提取;二是直接拟合输出特性的优化提取。其中,直流参数的优化提取尚有不足之处:优化所获仅是拟合所需的特定参数,物理意义不确,难以反馈指导工艺和结构的设计;只适合当前模型,模型稍做改动,要重新提取,不利于分段模型;对初值和权重的选取要求很高。 2、模型公式 N 沟MOSFET 瞬态模型如图1所示。当将图中二极管和漏电流倒向,即为P 沟模型。若去掉其中电容即变为直流模型。 (1) 一般模型(MOS1模型) 漏电流表达式分正向工作区和反向工作区两种情况: 1) 正向工作区,0 Ds V 前提下: 表1. MOS 场效应晶体管模型参数表

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分,空间数据有四种基本类型:点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲,点数据可以是以单独地物目标的抽象表达,也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多,如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度,例如道路或河流,但其路线和相对长度是主要特征,也可以把它抽象为线。其他的 线数据,有不可见的行政区划界,水陆分界的岸线,或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的,指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等,均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的,体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言,体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数,如 相对于海水面的陆地或水域。在理论上,体数据可以是相当抽象的,如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要,将同一数据置于不同类别中。例如,北京市可以看作一个点(区别于天津),或者看作一个面 (特殊行政区,区别于相邻地区),或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面,与此有关的内容至少包括四个领域。 1)空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中,通常指的是空间分析。就涉及的内容而言,空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2)空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的,通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中,空间数据分析是 重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3)空间统计分析。使用统计方法解释空间数据,分析数据在统计上是否是“典型”的,或“期望”的。与统计学类似,空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4)空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中,模型用来预测不同地方的人流和物流,以便进行区位的优化。在自然地理学中,模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性,而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域 单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设,大多都要求“样本是随机的”,但空间数据可能不一定能满足有关假设,因此,空间数据的分析就有其特殊性(David,2003 )。

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