简介：为针对性地解决大天池气田井下油管在服役过程中的损伤问题,通过腐蚀检测、修井起出油管观察,对生产过程中的油管损伤进行实时分析并提供对策。结果表明：（1）产出流体的强腐蚀性及流体中杂质极易导致油（套）管腐蚀,使其承压能力不足,进而变形挤压油管,是生产中后期气井井下油管损伤的因素之一;（2）腐蚀过程中产生的垢物附着在油管内外壁,将产生持续的垢下腐蚀,导致井下油管穿孔、断落。据此,提出4条井下防护措施：（1）选取合适的油套管材质和油管结构,提高管串的抗损伤能力;（2）尽量排完入井液,避免产生井下腐蚀条件;（3）合理配产,尽量降低冲蚀影响;（4）定期检测井下管串,及时调整防护方案或更换油管。

简介：在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。

简介：

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简介：在本文中用径向基础函数神经网络（或RBFN）根据地震属性预测通过测井得到的储层性质。对于由Hampson等人（2001年）提出的相同问题，还把用这一方法得到的结果与用广义回归神经网络（GRNN）得到的结果进行了比较。

简介：滩坝砂储集体具有分布较广、厚度较薄、空间分布不连续的特征。地震剖面上,通常是多个砂体以复合波的形式出现,很难形成单独的反射。滩坝砂储层信息的弱信号常被背景信息淹没,无法准确识别储层。针对滩坝砂储层的地震反射信号特点,将扩展交替投影神经网络算法引入到地震领域,对地震资料进行弱信号分离,并将算法应用到识别滩坝砂储层中,解析出砂体（组）在地震剖面上的展布特征。通过对理论模型及实际资料的试算,处理后的地震资料可以较好地展示储层展布特征,有利于滩坝砂体的识别。