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目 录1

第一章聚合物驱油机理1

§1.1引 言1

§1.2聚合物的化学性质2

§1.3聚合物的物理性质3

§1.3.1聚合物的增粘性3

§1.3.2聚合物的流变特性4

§1.3.3 聚合物的稳定性6

§1.4聚合物驱油原理10

§1.4.1聚合物驱流变性问题10

§1.4.2聚合物驱波及效率问题13

§1.4.3 聚合物驱滞留性问题14

§1.4.4 聚合物驱不可及孔隙体积效应问题15

§1.4.5聚合物驱调剖问题16

§1.5聚合物驱油工程设计16

§1.5.1油藏参数设计16

§1.5.2注入方案设计17

§1.5.3井网井距设计19

§1.6应用21

§1.6.1地层温度低21

§1.6.4油层润湿性22

§1.6.5原油粘度22

§1.6.3油层的非均质特性22

§1.6.2地层水和注入水矿化度低22

§1.7结论及讨论23

参考文献23

第二章聚合物驱油数据分析25

§2.1引 言25

§2.2数据录取26

§2.2.1聚合物取样26

§2.2.2聚合物录取要求27

§2.3数据处理31

§2.3.1数据整理32

§2.3.2数据数学变换33

§2.3.3数据无量纲化35

§2.4数据分析37

§2.4.1数据集中趋势的度量37

§2.4.2数据离散程度的度量41

§2.4.3方差分析44

§2.4.4相关分析49

§2.5聚合物驱数据统计52

§2.5.1基础数据统计52

§2.5.2注入数据统计53

§2.5.3采出数据统计55

§2.5.4聚合物驱效果评价指标计算60

§2.6聚合物驱动态分析62

§2.6.2单井含水率63

§2.6.1注聚压力与注入聚合物量的关系63

§2.6.3采液指数与采聚浓度的关系64

§2.6.4产量与注聚量的关系64

§2.6.5含水下降幅度与剩余油饱和度及地层系数的关系65

§2.6.6油层平面及纵向波及效果65

§2.6.7含水变化与油层条件及油井连通关系65

§2.7应用65

§2.7.1含水率66

§2.7.2产液量69

§2.7.3产油量70

参考文献72

§2.8结论及讨论72

第三章聚合物驱油数学模型74

§3.1引言74

§3.2数学分析建模75

§3.3量纲分析建模78

§3.3.1量纲分析原理78

§3.3.2量纲分析原理的应用81

§3.4相似原理建模85

§3.4.1相似原理85

§3.4.2流动相似的准则及其物理意义87

§3.4.3相似原理的应用90

§3.5.1符号说明91

§3.5相似原理应用于建立聚合物驱模拟模型91

§3.5.2确定聚合物驱模拟相似准则92

§3.5.3数值分析检验相似准则95

§3.5.4建立部分相似模拟方案96

§3.6一维聚合物驱模型99

§3.6.1假设条件99

§3.6.2符号说明100

§3.6.3数学模型100

§3.6.4模型的算法100

§3.7 维聚合物驱模型101

§3.7.1假设条件101

§3.7.3数学模型102

§3.7.2符号说明102

§3.7.4模型的算法103

§3.8 聚合物驱一般数学模型105

§3.9结论及讨论108

参考文献109

第四章聚合物驱指标解析计算110

§4.1引言110

§4.2聚合物的剪切流变性110

§4.3聚合物在多孔介质中的流变性112

§4.3.1聚合物在多孔介质中流动的剪切速率112

§4.3.2聚合物有效粘度113

§4.4.1相对渗透率115

§4.4聚合物驱渗透率115

§4.4.2渗透率下降系数116

§4.5聚合物驱阻力与残余阻力系数117

§4.5.1室内实验测定118

§4.5.2 Hall曲线法118

§4.5.3动态估计法119

§4.6聚合物驱注采速度120

§4.6.1注入速度与注入压力121

§4.6.2注入速度与渗透率121

§4.6.3采液速度与与注采井距121

§4.7.1总体估算122

§4.7聚合物驱产量122

§4.7.2 计算产液量123

§4.7.3 计算含水率123

§4.8结论及讨论124

参考文献126

第五章 聚合物驱指标常规预测模型128

§5.1引言128

§5.1.1预测定性分类129

§5.1.2预测一般描述129

§5.1.3预测模式131

§5.1.4预测步骤133

§5.2.1简单平均法134

§5.2平均法134

§5.2.2移动平均法135

§5.2.3指数平滑法135

§5.2.4温特线性与季节性指数平滑法136

§5.3滤波调整法136

§5.4趋势外推法137

§5.4.1作图法138

§5.4.2二次曲线外推法138

§5.4.3指数曲线外推法139

§5.4.4生长曲线外推法140

§5.5投入产出分析141

§5.5.1静态投入产出模型142

§5.5.2动态投入产出模型144

§5.5.3动态优化投入产出模型146

§5.6 回归分析148

§5.6.1一元线性回归分析148

§5.6.2多元线性回归分析151

§5.6.3非线性回归分析154

§5.7时间序列分析156

§5.7.1一般性描述157

§5.7.2自相关与偏相关函数158

§5.7.3模式识别160

§5.7.4参数估计163

§5.7.5预测166

§5.7.6进一步讨论169

§5.8灰色预测170

§5.8.1一般性描述170

§5.8.2一维灰色模型GM(1,1)172

§5.8.3多维灰色模型GM(1,p+q)172

§5.9 结论及讨论174

参考文献175

第六章聚合物驱指标动态分析预测177

§6.1建立模型的准备177

§6.1.1模型假设177

§6.1.2符号说明178

§6.2.1 综合推导模型180

§6.2产液量数学模型180

§6.2.2 阻力系数的计算183

§6.2.3最终模型184

§6.3产油量数学模型186

§6.4含水率数学模型187

§6.5模型的应用187

§6.5.1规模控制187

§6.5.2预测准备188

§6.5.3预测步骤192

§6.6范例194

§6.7结论及讨论197

参考文献201

§7.1引言202

第七章聚合物驱指标远期趋势预测模型202

§7.2模型的建立步骤203

§7.3确定性趋势模型206

§7.3.1数学模型206

§7.3.2参数识别209

§7.4残差的随机性模型211

§7.4.1残差序列的统计检验211

§7.4.2计算自回归模型AR(p)阶数p212

§7.4.3计算纯自回归模型AR(p)系数213

§7.5综合预测模型213

§7.6结论及讨论215

参考文献216

第八章 聚合物驱神经网络预测模型218

§8.1问题的提出218

§8.2问题的数学描述220

§8.3前馈BP神经网络223

§8.3.1网络结构223

§8.3.2网络学习算法225

§8.3.3算法的讨论228

§8.4应用230

§8.5结论及讨论232

参考文献234

第九章符号索引235