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对于注水开发多年,尤其是多次采取增产增注措施后的油藏,如何准确地判定低渗透非均质储集层渗流特征及其演化规律,难度比较大。针对火烧山低渗透裂缝性油藏,根据不稳定试井曲线识别储层模型,分析了不同开发阶段储层渗流系统的演化规律。由于火烧山油田天然裂缝发育,而且多数井采用压裂方式进行投产,开发初期储层模型主要表现为人工裂缝或双孔模型。开发过程中,随着地层压力的降低及调剖堵水措施的实施,油井渗流特征往单孔模型转变、注水井渗流系统向径向复合模型转变;渗流系统的演化改变了储层的有效渗透率,使其整体上呈现降低的趋势。储层初期有效渗透率场与油井水窜特征基本吻合,有效渗透率的逐步下降与油藏含水上升速度的下降基本吻合,从而为油藏下一步开发调整可行性评价提供了重要依据。 相似文献
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利用气旋相空间法(cyclone phase space,CPS)对1403号台风Faxai变性前后的环境场及结构演变特征进行分析。结果表明:相空间法能够很好地指示低纬变性台风Faxai的变性起止时间。此次过程是由减弱的台风环流与TC西北侧的短波槽结合发展产生,分析台风Faxai的结构演变特征可知,变性阶段TC低层厚度场由均匀对称分布转为非均匀分布,增大了环境斜压性,变性后B值最大达30 m,为弱的斜压非对称结构。Faxai东侧的偏南风暖湿气流与偏北风气流相交汇,使得经向位温梯度增加从而在TC东北象限形成一带状锋区,锋区正好位于南北两大风圈之间的位置。整个变性阶段Faxai西侧几乎无明显冷锋锋生,只在环流东北侧有一定程度的暖锋锋生,这与典型的锋面气旋的发展过程有所不同。变性前,TC呈现对称分布的暖核结构;变性阶段,冷空气从热带低压西侧对流层中低层下沉入侵,TC呈现左侧冷、右侧暖的非对称斜压结构,中层增温可能与槽后强的下沉气流有关。对锋生函数各分量分析发现,散度场主导了气旋周围的标量锋生,倾斜项的贡献次之,涡度场是引起旋转锋生的主要因素,其余两项可忽略不计。 相似文献
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采用Cloudsat/CPR云雷达,FY2C/TBB亮温,Aura/MLS大气成分等卫星遥感资料,结合ECMWF气象分析资料和HYSPLIT4轨迹模式,研究了2009年6月一次东亚切断低压的暖区深对流和异常副热带锋面的结构和演变.分析表明,由于低压切断前的旧槽背景,在低涡的近成熟期,内部冷、暖锋降水偏弱,边沿的高空副热带锋面异常发展到对流层底部,低空西南暖湿水汽在副热带锋前聚集,形成千公里长的暖区深对流降水带.随着该锋面的快速东移,副热带锋区进入原暖区雨带,锋区热力间接次级环流的强上升支,加强了锋下冷侧(原暖湿区)的深对流,但该锋面阻挡了来自暖侧的水汽补充,降水结束.该异常副热带锋区还发生了强烈的平流层-对流层相互交换,在高空急流出口区的下方,平流层1.5PVU等位涡线向下入侵可达5.5km(约500hPa)处,锋下向上的深对流注入可达10km,在入侵-注入混合区,臭氧和水汽的散点图上出现了二者浓度双高和双低的特殊气团. 相似文献
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采用1979—2013年6—8月欧洲中期数值预报中心ERA-Interim逐月再分析资料和2004—2010年6—8月美国国家大气和海洋管理局太阳光谱辐照度资料,利用北京气候中心大气辐射模式,计算了北半球平流层夏季臭氧加热率(Ozone Heating Rate,OHR)和净加热率(Net Heating Rate,NHR),分析了太阳准11 a变化中太阳活动强年与弱年纬向平均OHR(NHR)的差异,并讨论了差异形成的原因。结果表明:太阳活动强年比弱年的紫外辐射明显要强,导致OHR、NHR整层增强,且随高度增加而增加;臭氧浓度在平流层下层较小,在平流层上层较大,该变化导致OHR、NHR有类似的变化型,且稍向高处偏移;OHR、NHR在平流层上层的变化,由紫外辐射和臭氧共同作用,其他地区均为臭氧起主要作用。 相似文献
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采用Cloudsat/CPR云雷达,FY2C/TBB亮温,Aura/MLS大气成分等卫星遥感资料,结合ECMWF气象分析资料和HYSPLIT4轨迹模式,研究了2009年6月一次东亚切断低压的暖区深对流和异常副热带锋面的结构和演变.分析表明,由于低压切断前的旧槽背景,在低涡的近成熟期,内部冷、暖锋降水偏弱,边沿的高空副热带锋面异常发展到对流层底部,低空西南暖湿水汽在副热带锋前聚集,形成千公里长的暖区深对流降水带.随着该锋面的快速东移,副热带锋区进入原暖区雨带,锋区热力间接次级环流的强上升支,加强了锋下冷侧(原暖湿区)的深对流,但该锋面阻挡了来自暖侧的水汽补充,降水结束.该异常副热带锋区还发生了强烈的平流层-对流层相互交换,在高空急流出口区的下方,平流层1.5PVU等位涡线向下入侵可达5.5 km(约500 hPa)处,锋下向上的深对流注入可达10 km,在入侵-注入混合区,臭氧和水汽的散点图上出现了二者浓度双高和双低的特殊气团. 相似文献
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海平面变化包含多种不同时间尺度信息,传统的预测方法仅对海平面变化趋势项、周期项进行拟合,难以利用海平面变化的不同时间尺度信号,使得预测精度不高。本文基于深度学习的预测模型,提出一种融合小波变换(wavelet transform,WT)与LSTM (long short-term memory,LSTM)神经网络的海平面异常组合预测模型。首先利用小波分解得到反映海平面变化总体趋势的低频分量和刻画主要细节信息的高频分量;然后通过LSTM神经网络对代表不同时间尺度的各个分量预测和重构,实现海平面变化的非线性预测。基于该模型的海平面变化预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为12.76 mm、9.94 mm和0.937,预测精度均优于LSTM和EEMD-LSTM预测模型,WT-LSTM组合模型对区域海平面变化预测具有较好的应用价值。 相似文献