基于多聚合过程神经元网络的剩余油分布模型的研究
剩余油分布预测方法
剩余油分布预测方法剩余油分布预测方法是石油勘探和生产中的关键技术之一、它是指利用地质、地球物理和工程数据等相关信息来预测和评估油田中未探明和未开发的油层的位置、规模和产量分布。
准确的剩余油分布预测对于油田的规划、开发和生产决策具有重要的意义，可以帮助公司进行合理的油田开发，提高油田生产效率和油田开发利润。
本文将介绍一些常用的剩余油分布预测方法。
一、地质模型方法地质模型方法是一种常用的剩余油分布预测方法，它通过分析油田的地质构造和沉积环境等方面的特征，建立油层的地质模型，从而预测剩余油的分布。
常用的地质模型方法包括测井解释、地震解释和地质统计方法等。
测井解释是通过对油井的测井数据进行解释和分析，来确定油层的厚度、含油饱和度和渗透率等地质参数，从而预测剩余油的分布。
地震解释则是利用地震数据进行观测和解释，以揭示油层的结构和性质。
地质统计方法是利用统计学原理和方法，通过对地质数据进行统计分析，来研究剩余油分布的统计规律和概率特征。
常用的地质统计方法包括变异函数法、克里格法和高斯模拟法等。
二、地球物理方法地球物理方法是一种基于物理学原理和技术手段来预测和评估剩余油分布的方法。
常用的地球物理方法包括地震反演法、电法勘探法和重力法等。
地震反演法是通过分析和处理地震数据，来揭示油层和岩层的物理性质和油气藏的地质构造，从而预测剩余油的分布。
电法勘探法则利用电阻率差异来揭示油田的地下构造和油气藏的分布。
重力法是利用地球重力场的变化和异常来揭示油田的地下构造和油气藏的分布。
三、数值模拟方法数值模拟方法是一种通过建立油田的物理数学模型，利用计算机进行模拟计算，来预测剩余油分布的方法。
常用的数值模拟方法包括有限差分法、有限元法和计算流体力学方法等。
有限差分法是一种通过在有限距离上进行微分，将微分方程转化为代数方程组的方法，利用计算机进行数值求解。
有限元法则是一种通过将问题区域划分为有限数量的几何元素，利用一组简单的近似函数来描述系统的物理过程。
应用测井资料研究聚合物驱后剩余油分布
应用测井资料研究聚合物驱后剩余油分布王梅;杨二龙;龙涛;宋考平【期刊名称】《石油钻采工艺》【年(卷),期】2007(029)001【摘要】大庆油田在聚合物驱后区块仍然有40%以上的剩余储量,准确预测聚驱后剩余油分布是挖潜这部分储量的关键.根据大量代表水驱后期和聚驱后期开发状况的测井资料,计算对比了单井垂向采出程度;通过绘制不同微相剩余油饱和度概率分布曲线和将井点所属饱和度区间标注在沉积微相图上,研究了聚合物驱后平面剩余油分布.结果表明:聚驱后,垂向上驱替趋于均匀,但油层上部剩余油比例较高,在垂向上,厚度小、渗透率低的油层部位,聚驱后剩余油基本没有变化,厚度大的油层部位,聚驱后剩余油剖面趋于均匀,但上部剩余油仍较多;在平面上,河道砂微相聚驱效果明显好于非河道砂微相,剩余油主要分布在相带尖灭、两相分界处以及渗透率变差部位和注采关系不完善的区域.该研究为进一步挖潜这部分剩余油提供了依据.【总页数】3页(P72-74)【作者】王梅;杨二龙;龙涛;宋考平【作者单位】大庆石油学院,黑龙江大庆,163318;大庆石油学院,黑龙江大庆,163318;大庆油田有限责任公司第一采油厂,黑龙江大庆,163001;大庆石油学院,黑龙江大庆,163318【正文语种】中文【中图分类】TE327【相关文献】1.利用测井资料研究MTZ油田庄2断块剩余油分布规律 [J], 郭康良;韩颜峰;谢孟义2.基于实钻测井资料研究剩余油分布的新方法 [J], 曹鹏;蒲万芬;邹伟宏;戴传瑞;常少英3.应用改进的POLYMER软件研究聚合物驱后剩余油分布 [J], 杨二龙;宋考平;张勇;刘越强4.应用精细数值模拟方法研究聚合物驱后剩余油分布 [J], 马春华;郑浩;王文军5.应用生产测井资料预测油藏剩余油分布方法研究 [J], 刘士安因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
应用测井资料研究聚合物驱后剩余油分布
第２ ９卷 第 １期
２０ ０ ７年 ２月
石 油 钻 采 工 艺
ＯＩ ＤＲＩＪ ＮＧ ＆ ＰＲＯＤＵＣＴ１ Ｌ ＩＬＩ ０Ｎ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ １２ ．１ Ｆ ｂ ２ ０ ｅ．０７
文 章 编 号 ：０ ０— ３ ３ ２ ０ ） １— ０ ２— ３ １０ ７ ９ （０ ７ ０ ０ ７ ０
关键词 ： 聚合 物驱 ； 剩余油饱和度 ； 井资料 ； 测 北一二排西
中图 分 类 号 ： Ｅ ２ Ｔ ３７ 文献标识码 ： Ａ
大 庆油 田 １９ ９６年 首 批 聚合 物 驱工 业 化应 用 区 块 ， 目前 已基本 结 束整个 驱替 过程 ， 到 后续 注 聚区块
也 相继进 入 聚驱后期 和 后续水 驱 阶段 。这些 区块 的
料， 对该区块葡 Ｉ 组油层聚合物驱后剩余油分布进 行 了分析 。
分布曲线 ， 各井点 的剩余油饱和度通过厚度加权平 均求 得 ； 二 是 按 大 于 ０ ６ 、 ．５—０ ６ 、 ．０— 其 ．５ ０ ６ ．０ ０ ６
０ ５ 和小于 ０ ５ ．０ ．０这 ４个 区间 ， 将井 点所 属饱 和度 区
基 金 项 目 ： 家 自然 科 学基 金 （ 金 号 １ １２ ２ 资 助 项 目， 目名 称 ： 国 基 ０ ７ ０８） 项 油层 多孔 介 质 内纳 米 渗 流动 力 学模 型 。
作者简介 ： 王梅 ，９ ６年 生。１９ １７ ９ ９年毕 业 于 大庆石 油 学院计 算机软 件 专业 ， 现在 计算 机 与信 息技 术 学 院工作 ， 师。 电话 ：４ ９— 讲 ０５
．
浅三 侧 向 ， 球 聚 焦 ， 电极 ， 分 辨 声 波 时 差 ， 微 微 高 井 径， 自然 电 位 ， 总伽 玛 等 曲线 组 成 。与 老 系列 测
【CN109948841A】一种基于深度学习的水驱开发油田剩余油分布的预测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910179922.6(22)申请日 2019.03.11(71)申请人 中国石油大学（华东）地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号(72)发明人 谷建伟 王依科 周梅 刘巍 田同辉 郑家朋 (74)专利代理机构 西安知诚思迈知识产权代理事务所(普通合伙) 61237代理人 麦春明(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/02(2012.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)E21B 43/20(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习的水驱开发油田剩余油分布的预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的水驱开发油田剩余油分布的预测方法，包括以下步骤：资料的收集与整理；储层的网格化；数据的预处理；建立判断单元体是否见水的SVM分类模型；建立剩余油分布预测的神经网络模型；SVM分类模型和神经网络模型的训练与参数调整；以预测准确率和预测耗时为评价指标，选取目标区块进行模型验证。
本发明能利用油田现场资料快速准确地预测剩余油分布。
权利要求书3页 说明书8页 附图5页CN 109948841 A 2019.06.28C N 109948841A1.一种基于深度学习的水驱开发油田剩余油分布的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集数据，生成学习样本库；S2、将储层进行网格化，网格化后每个单元体对应一个位置；S3、以单元体为单位，将单元体的厚度、单元体与区块内各井的距离、单元体与各井之间的平均渗透率、单元体与各井之间的平均孔隙度、生产井累积产油量对单元体g油水分布影响的表征参数、生产井累积产水量对单元体g油水分布影响的表征参数、注水井累积注水量对单元体g油水分布影响的表征参数、相对渗透率曲线、油水粘度比、单元体是否被波及的表征参数以及单元体的含水饱和度组合起来，生成不同开发时间不同单元体的分类模型学习样本和预测模型学习样本；S4、对生成的学习样本进行降噪和归一化处理；S5、利用支持向量机(SVM)分类器建立判断单元体是否见水的分类模型；S6、以长短期记忆网络(LSTM)为核心搭建预测油水分布的深度学习模型；S7、利用分类模型学习样本，以分类准确率为指标对分类模型进行多组实验，获得适用于学习样本的最优参数组合；S8、利用预测模型学习样本，以预测准确率为指标对剩余油分布预测的深度学习模型进行多组实验，获得适用于学习样本的最优参数组合；S9、获取了最优参数组合后，将学习样本重新喂食给分类模型和预测模型进行训练，训练完成后将模型保存；S10、以整体预测准确率为目标，选取目标区块进行模型验证。
数值模拟方法在剩余油分布研究中的应用
数值模拟方法在剩余油分布研究中的应用油藏中的原油，经过多次不同方式的开采之后，仍然保存在油藏之中的原油即为剩余油。
剩余油开采难度较大，但作为中后期油田提高产能的可靠途径，是不少油田企业必须面临的问题之一。
本文简要讨论了剩余油研究的现状，希望可供研究人员参考。
标签：剩余油;分布;影响因素;数值模拟以往在油田开发、动态分析、方案编制等工作中，主要应用原始的测试等资料，采用油藏工程常规方法分析潜力、拟定措施，这种定性研究难以满足油田特高含水期精细分析、精细挖潜的要求。
而油藏数值模拟技术就是一种更快速、更直观、信息处理更加迅速进行油藏精细描述、油藏定性评价的一种手段，对剩余油分布等研究达到量化描述水平，为油田特高含水期的精细挖潜提供有利条件。
剩余油研究，作为中后期提高油田产能的可靠途径，备受研究者关注。
简要分析了影响剩余油分布的两个因素：地质因素与开发因素，同时对剩余油分布研究中的方法，结合实例进行了简单探讨。
最后对数值模拟研究结果的不确定性进行了讨论，以提升数值模拟方法的精度。
1.剩余油分布的影响因素1.1地质因素沉积微相的展布是控制油水平面运动的主要因素。
研究发现，剩余油分布因素主要为以下几点：1）空间中的砂体几何展布形态。
砂体顶--底界面的起伏形态、油层的构造控制着剩余油的形成分布，除此之外，还影响着油井的生产。
2）存在着不同的微相物性。
不同的微相物性之间存在差异，此种差异会影响油井的生产能力。
3）砂体内部结构。
砂体内部结构呈现出向上的韵律性。
研究发现，在正韵律的油层顶部易形成剩余油富集，在反韵律油层的底部易形成剩余油富集，在复合韵律层垂直向上会出现渗透段，易形成剩余油富集。
1.2开发因素1）井网分布不均匀。
对于整个开采区没有分层系开采，而是采用一个井网，这种情况会引起层位井网的不均匀，容易形成剩余油。
当井网分布不均匀时，一些油藏区域中分布有井网，一些油藏区域无分布井网，则这些无井网油藏区域会存在较多的剩余油。
不同油层条件下聚驱剩余油分布的数值模拟研究
［ ］高 淑玲 ． 振 波 ， 景存 ．聚 驱 后 续 水 驱 阶段 挖 掘 分 流 线 剩 余 油 ３ 邵 张
进 一 步提 高 采 收 率 的方 法 ［ ］ Ｊ ．大 庆 石 油地 质 与 开 发 ，０ ６ ２ ２ ０ ，５
根 据 方 案 设 计 ，厚 度 大 的 油 层 渗 透 率 、 原 始 含
油气 田地 面 工 程 第 ２ ７卷 第 １ ０期 （ ０ ８ １ ２ ０ ． ０）
不 同油层 条件下聚驱剩余油分布的数值模拟研究
刘 宗宗 聂洋 宋 考 平。 李海 成
（． 大庆 油 田采 油工程 研究 院 ；２ 大庆 油 田勘 探开发 研究 院 ；３ 大庆石 油学 院） １ ． ．
参考文 献
方案 ２
［ ］宋 考平 ， 玉 树 ， 秉 玉 ．水 驱 油 藏 剩 余 油饱 和 度 分 布 预 测 的 ９ １ 吴 计
函 数 法 ＿］ Ｊ ．石油 学 报 ．０ ６ ５３ ： ｌ ９ ． ２ ０ ，（ ）９ ５
［］林 承 焰 ．剩 余 油 形 成 与 分 布 ［ ．东 营 ： 油 大学 出版 社 ，０ ０ ２ Ｍ］ 石 ２０ 研 究 ” 部 分成 果
剩余储 量仍 高于 薄差层 ，具有 较高 开采价值 。
３ 结 语
在 厚油 层和 薄差层共 同存在 的条件 下 ，厚油层
１ 方 案 设 计
根 据 油藏 实 际情 况 ，共 设计 ３ 方 案 （ 表 １。 套 见 ）
表 １ 方 案 设 计
驱油效 果 明显更好 ，采 收率高于 薄差层 ，剩余 油饱
力 学 描 述 和 试 井 等 方 法 ，其 中 数 值 模 拟 方 法 能 够 重
现 油 田开 发 历 史 ，定 量 描 述 油 藏 剩 余 油 分 布 。
应用改进的POLYMER软件研究聚合物驱后剩余油分布
应用改进的POLYMER软件研究聚合物驱后剩余油分布杨二龙;宋考平;张勇;刘越强【期刊名称】《石油钻采工艺》【年(卷),期】2006(028)005【摘要】在建立大庆油田北一二排西块精细地质模型基础上,应用改进的Polymer 软件对区块水驱-聚合物驱全过程进行了历史拟合,预测出了聚合物驱后剩余油饱和度分布,并绘制了不同沉积单元水驱后和聚合物驱后剩余油饱和度等值图.根据相渗曲线回归得到的残余油饱和度和渗透率的关系,计算了各网格块的残余油饱和度,以此为基础,统计出了不同沉积单元、不同沉积微相、不同厚度级别和渗透率级别的剩余储量和剩余可采储量等指标.结果表明,具有一定厚度的中低渗透油层剩余可采储量相对较高,应作为下步重点挖潜对象.【总页数】4页(P38-41)【作者】杨二龙;宋考平;张勇;刘越强【作者单位】大庆石油学院教育部提高油气采收率重点实验室,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院教育部提高油气采收率重点实验室,黑龙江,大庆,163318;华北油田公司,河北,任丘,062552;华北油田公司,河北,任丘,062552【正文语种】中文【中图分类】TE337【相关文献】1.聚合物驱后剩余油分布成因模式研究 [J], 杜庆军;侯健;徐耀东;束青林;张本华2.取心研究双河油田聚合物驱后剩余油分布 [J], 李洪生;钟玉龙;李宏丽;关涛;张云峰3.应用测井资料研究聚合物驱后剩余油分布 [J], 王梅;杨二龙;龙涛;宋考平4.应用精细数值模拟方法研究聚合物驱后剩余油分布 [J], 马春华;郑浩;王文军5.老油田聚合物驱后剩余油分布规律及提高采收率对策研究——以北大港油田开发区明Ⅲ2油组为例 [J], 何婉茹;马立涛;阳亮;李永强;兰英;韩甲胜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
边水油藏剩余油分布数值模拟研究_聂海峰
2． 2 油藏和流体参数及 PVT 物性（ 见表 1）
表 1 油藏和流体参数及 PVT 物性
参数
油藏中深 /m 地层压力 / MPa 水体压缩系数 / （ 10 － 4 MPa － 1 ） 地层压缩系数 / （ 10 － 4 MPa － 1 ） 油的压缩系数（ 10 － 4 MPa － 1 ） 气油比 / （ m3·m － 3 ） 地层水粘度 / （ mPa·s） 原油粘度（ mPa·s） 原油体积系数 原油密度 / （ g·cm － 3 ）
Sw
0. 32 0. 352 0. 416 0. 48 0. 512 0. 56 0. 608 0. 64 0. 704 0. 7360Biblioteka 8表 2 油水相对渗透率参数
Kro
0. 65 0. 586 1 0. 465 1 0. 353 8 0. 302 1
0. 23 0. 164 4 0. 125 1 0. 058 1 0. 031 6
层传导率可以达到较好的拟合，从而提高地质模型
的可靠性。
（ 下转第 75 页）
第 4 卷第 3 期
李虎 . 基于改进 BP 神经网络的油井流入动态研究
·75·
（ 4） 与 Vogel 方程等单点法不同，神经网络方法 建立在多点测试的基础上，且实测点越多，其预测结 果越精确，此外由于神经网络的外推能力相对较差， 需要实测点覆盖范围较广，增加了该方法的使用复 杂性。
格沿地层层理方向划分。网格步长是影响数模质量 的重要因素。因此，在划分网格时采取的基本原则是 横向上两井之间至少有 2 个网格。在平面上，X 方向 布 133 个网格，网格步长 60m，Y 方向布 84个网格，网 格步长 60m，平面上总网格数位11 172。为了确切反 映垂向上的非均质性，充分暴露层间矛盾，真实地反 应不渗透或低渗透夹层在油藏开发中的作用，根据地 层沉积旋回及夹层的分布特点，在纵向上将该油组划 分为 7 层，这样，模型网格节点数为78 204。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
整 ，地下油 、气 、水分 布十 分复杂 ，研 究 的难点之 一就 是确定 剩余 油分 布及 其饱 和度 变化规 律 。 目前应用 各种 确定性 建模 方法 和 随机建模 方法 ，在建 立各种 各样 的储 层半 定量 和定 量静 态地质模 型方 面取得 了很 大进展 拉 无法 应 用这 些方 法研 究和 表达储 层参 数 随时 问变化 的动态 变化 规 律 ，更 不能 实现 。但 储 层各参数 在时间 维的预 测 ，冈此很 难 实现剩 余油分 布 的有效 预测 。 ‘ 多 聚合 过 程神 经元 网络可 同时考 虑 多个 过 程 冈素对 复 杂 系统共 同作 用 的影 响 以及 多元 过 程效 应 的累 积 ，具有 对多维过 程空 间复 杂 系统 的直接建 模 和信息 处理能力 。因此 将 多聚合 过程 神经 元 网络用 于储 层在
１２ 多聚 合过程神 经元 网络模 型 ．
由多聚合 过程 神经 元 和其 它类 型 的神经 元按 照一 定 的结构 所构 成 的神 经 网络 模 型称 为 多聚合 过程神
经元网络。由于多聚合过程神经元网络中不仅加人了时问因素 ，同时还引人了空问位置上的累积运算，因
此多聚合 过程神经 元 网络 的 网络结 构要 比普通过 程神经 网络要 复杂 的多 。
第 ２ 卷第 １ ７ 期
２１年 １ ０１ 月
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｒａｌ ｆＱｉ ｈ ｒＵｎｖ ｒ ｉ ｏｕｎ ｑｉａ ｉｅ ｓｔ ｏ ｙ
Ｖｏ．７． ． １２ Ｎｏ １
Ｊ ｎ， ０ ａ ． １ ２ １
基 于 多聚合 过程 神 经 元 网络 的
剩 余 油分 布模 型 的研 究
２ 储层时空维地质模 型的建立
２１ 储层 时空维地 质模 型构 建原理 ． 在 地质历史 的演化 进程 中 ，通过沉 积物 的沉积 和成岩作 用 ，或是 由岩浆 侵入 和喷 出作用 或变质作 用及
其后期次生变化 ， 又经历了构造地质的综合作用最终形成储层 ，由于油气储层的成因决定了其非均质性和 不确定性 ，因此储层的参数不仅随着三维空间在变化而且与油气开采的不同阶段也会有相应的变化。因此 在开发阶段，通过研究开发井网的布置和开发方案的制定 、油层保护和改造 、 开发过程中的剩余油分布的 分析 和预测来提 高采收 率优 化方 案 的设计 和实施 嘲 。
・
８・
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
２ １ 年 ０１
其中： （ ｔ … ｆ 为权函数向量； （ ｔ…， ） ｆ ２ ，， ｌ， ， ， ） ｆ ２ ｔ 为输入函数向 ｌ， ， 量；０为多维过程输入函 数的空间聚 合
算子；０为多元过程函数的累积算子； （ 为多元聚合函数； 为阈值函数。 ・ ）
量ｔ 有关 ，系统 的输 出是这些 冈素共 同作用 的结 果 。多聚合 过程 神经元 的输 人＼ 出及 其连接 权 函数均 可以 输 是任意形 式 的多元过 程 甬数 。其对 输人 信 号的 处理包 括 空问上 的 聚合运 算 和开 问上 的 累积运 算 以及激励 寸
输 出等运算。多聚合过程神经元的一般模型如图 ｔ 所示。
考 虑到储层 参数不 仅与 三维 空 间坐标 有关 ，而且与开 采时 间也相关 ，因此 本文采 用 多聚合过程 神经元 网络来 建立储层 时空维 地质模 型 。多 聚合过程 神经元 网络在传 统 的过程神 经 网络 的时问输 入 的基础 上引入
了空间位置坐标 的输入 ， 并且其输入＼ 输出以及连接权函数均可以是既与时问相关又与空间相关的多元过程 函数 。由于引入 了时 间维输人 ， 然导致 系统 的数据量 庞大 ， 必 多聚合 过程 神经元 网络 具有本 质上的并 行性 ， 能够准确高效地处理系统数据 ， 因此将多聚合过程神经元网络应用于储层时空维地质建模能过较好地描述 储层各参数在四维空间上的变化 ，能够有效地实现剩余油的分布 ” 。
－ Ｊ ＝ ＝
／
…
／
一
Ｌ
～
ｌ 输入函 １２ …，？ ∈０ 】， １２ …， ；Ｗ ｒ…ｔ为 中： ，， ｆ…， 为 数， ， ， ， ， ［ ， ＝， ， ｉ ： ， 连 ， ，， ）
接权 数 。
由图 ｌ 所表 示 的多聚合 神经 元 的输人 与输 出之 间的映射 关 系为
＝
（ ， ， ） ． …， ） （ 一 ） （ ｆ…， ０ ， ， ｔ ） ． ０ ， ｍｏ ）
收稿 日期 ：２ １— １ １ ０ ０ １— ０
作者 简介 ：刘 明 （ ９４ ，贝，黑 龙江 人 ，硕 士研 究 牛 ，主要从 事 人工智能 数据 挖 掘方 而的研 究 ，ｌ ｍｎ０ １＠１３ ｏ １８一） ｉ ｉｇ７９ ６ ． ｉ ｕ ｃｎ
刘 明
（ 北 石 汕大 学 计 算 机 与 信息 技 术 学 院 ．黑 龙 汀 大 庆 １ ３ ｌ 尔 ６ ３ ８）
摘要 ：传统的建模方 法中，无 沦是确定性建模方 法还是随机建模方法都不能表达地质模 型在时 问维一 Ｉ ＬＩ预测。建 立基于多聚合过程神经元网络的时空维地质模 型．能够描述储层参数在四维 宅问上特 征和 问展布 ，能够有效地 预测剩余汕分布情况 ，对于汕气开采具 有十分重要 的意义。 关键词 ：多聚合过程神经元网络 ；时卒维 ；储层参数 ；剩余汕
四维空问 的研 究 ，可 以较好 地捕述 和 揭示储 层参 数在 四维空 间 的特 征 和空 间展布 ，进而 有效 预测剩余 油的 分 布 。
１ 多聚合过程神经元 网络模型
１１ 多聚合过程 神经 元模型 ．
在油田开发一次采油等某些实际系统中，系统的输入不仅与空间位置 （ ）：有关，而且还与Ｈ问变 ，） ，， 寸
中图 分 类号 ：Ｔ １３ Ｐ ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １０ — ８Ｘ（ １）ｌ０ ０ — ４ ０ ７ ９ ４ ２ １ 一 ０ ７ ０ ０ ｏ
目前 我 国绝大 部分 老油 田都 已经处 于高 含水期 。高含水 期油 田开 发 与调整 的研究 变得 至关 重要 ，其研