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22级博士研究生在期刊《Processes》上发表题为“Determination of the Main Production Factors and Production Predictions of Test Wells in the Offshore Tight Oil Reservoirsin the L Formation of the Beibu Basin Using Multivariate Statistical Methods”的研究论文。长江大学成人网
为论文第一署名单位，高昕晨为第一通讯作者。
该文以北部湾盆地涠西南凹陷为研究对象，分析了研究区流沙港组的15口典型测试井，结合地质和工程因素，综合利用Pearson相关性分析、偏相关性分析和灰色关联分析，确定了油井单井产能主控因素。基于上述，构建了2种多元统计产能预测模型：一种是基于产能综合指数法的产能预测模型，另一种是基于产能系数法的产能预测模型。研究结果表明，有效渗透率、孔隙度、含油饱和度和泥质含量为研究区测试井的产能主控因素。模型验证结果表明，基于产能综合指数法的产能预测模型在研究区中的应用效果更佳，其预测产量与实际产量间的平均相对误差为20.4%，预测精度较高。本研究有效解决了在DST测试条件有限的情况下，难以快速且准确预测未测试井产能的问题，对致密油藏的稳产和优化具有重要的指导意义。
论文链接：//www.mdpi.com/2227-9717/12/9/1922
DOI：//doi.org/10.3390/pr12091922
Processes 2024, 12, 1922
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