简介：本文利用地震多属性对地震数据进行分析，并基于概率神经网络的学习方法，对测井数据与地震多属性进行训练，从而利用测井信息和井间地震资料反演出全区密度等储层参数的分布图，为煤层气富集区预测提供依据。通过寺河矿区实例分析，该方法与常规反演方法相比具有更多的优点，它不但克服了常规反演只能计算声波、密度、波阻抗的限制，可以反演电阻率、孔隙度等储层参数，还融入了地震道的多种地震属性，信息更为全面。

简介：通过分析不同坐标系下井壁应力分布状态,结合岩石起裂准则推导出裂缝破裂压力的具体形式,在此基础上建立了破裂压力与水平主应力的超定方程组;通过对方程组在矩阵形式下分离变量、求导等,最终建立了水平地应力反演模型。基于此模型对柿庄南某区块的水平地应力值进行了计算,结果显示：本区最大、最小水平主应力与上覆岩层压力值相近,三者应力差不超过3MPa,且最小水平主应力最弱,反演结果与裂缝监测数据相符。

简介：为了精细监测和了解排采过程煤储层参数的动态变化,本文提出了一种基于BP神经网络补偿算法,对未来一定时期的产气、产水量进行了预测。对大佛寺典型的煤层气水平井(DFS-C02井)进行实例分析,结果表明,未来30d的产水量、产气量的平均相对误差分别为0.79%(0.07~0.26%)和0.72%(0.01~2.4%),预测结果较准确。BP神经网络补偿算法为煤层气井的产量预测提供了一种新方法,同时为排采工作制度提供依据。

简介：本文主要介绍使用CASIO-4850p型可编程计算器，根据实用公式，运用编程方法与技巧，编写出两点三维测角后方交会的应用计算程序。从而摆脱手工计算带来的繁琐、易错等诸多不利因素，使其计算过程变得简捷明快，只需输入必要数据，就能方便快捷获得三维坐标计算成果。