简介:摘要:通过对分层注水井测试资料异常情况进行了系统分析,找出导致分层注水井测试资料异常的有关因素,以及引起测试资料异常的重要因素,并根据不同的分层注水井异常资料,采取不同的治理措施,从而提高了分层注水井测试效率和缩短单井的测试占井时间,有效、快速落实注水方案,保证注水开发油田的稳产与上产。
简介:摘 要:沾化凹陷位于济阳坳陷东北部,属于济阳坳陷的一个次级构造单元,凹陷内部主要发育 4个次级洼陷以及 1个低凸起构造。沾化凹陷内沉积巨厚的新生界地层,其中,沙一段、沙三下及沙四上亚段发育三套烃源岩,烃源岩上覆的沙三中、沙三下、沙二段以及东营组、馆陶组、明化镇组地层是主要的储集层。本文以沾化凹陷渤南地区作为重点研究。渤南地区具体指渤南洼陷及其周边地区,包括渤南洼陷、部分四扣洼陷以及罗家缓坡带。其中,渤南洼陷是沾化凹陷中的一个次级洼陷,位于其中部,北与埕南断裂、埕东凸起相接,南与陈家庄凸起相邻,西以义东断裂为界,石油地质储量丰富,构造格局受洼陷内几条近东西向断层切割而形成了北陡南缓的箕状盆地。
简介:摘要:当今互联网中的数据样本的数量、种类、规模和复杂性的呈现爆炸式增长,同时每个端口以及服务器上需要进行检测的的网络流量的规模也大大提高。虽然目前的网络流量跨多个维度并具有很多属性,但可以提取用作异常流量检测的属性不多,因此,需要把数据集中蕴含的信息价值较大的属性筛选出来进行异常流量检测。基于以上特点,本文提出了改进的 K-Means算法,对原始 K-Means算法初始质心的选择方法进行优化,使得算法可以进行更方便迅速的初始簇的选择,来大大降低迭代时间。由于一般离群点检测模型的准确率较低,本文还使用了关联规则挖掘算法,来从无异常数据的网络流量样本中筛选出纯净网络流量的特征属性,再根据这些特征对网络流量进行离群点检测。
简介:摘 要:当前智能变电站均采用GOOSE的方式,针对可靠性更高的双网GOOSE,提出一套可以正确可靠处理GOOSE双网异常的方案。适用于使用双网GOOSE的智能变电站,能够更可靠的支持GOOSE输出,大大加强抗风险能力。