DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着地质导向对井眼轨迹要求的不断提高，随钻方位密度成为不可或缺的测井工具，国外三大油田服务公司均开发出了各自的方位密度测井仪，主要是通过对测量区域进行象限划分的方式来提供多条密度曲线，如低边密度、高边密度、平均密度等，但实际地层评价中如何选用却没有明确的规范。研究表明，不同的井斜、井眼条件及仪器串组合都会影响测井仪器对地层密度的测量；从仪器本身的测量原理入手，总结其在不同条件的响应特征，可以明确不同的密度曲线与井眼地层条件的匹配关系，从而在后续的地层评价中采用更为可靠的测井资料。笔者以南海东部某油田开发井为例，总结了哈里伯顿随钻方位密度测井仪(ALD)密度曲线的优选原则。
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user: 2. 密度曲线响应过激现象 研究区开发井随钻测井作业使用哈里伯顿FEWD系统，密度测量采用ALD (图1)。 图1. 随钻方位密度测井仪(ALD) 在该区A井实钻过程中发现，ALD提供的高值密度(ALCDLC)在穿越某些地层界面时出现响应过激现象(图2)：A井的相邻预探井同层段砂岩密度一般为2.25 g/cm 3 左右，泥岩密度一般为2.55 g/cm 3 左右，而A井实钻测量到的ALCDLC (红色)过层界面时测量值最高达到了2.85 g/cm 3 左右，与地层经验值差异较大，明显不符合地层规律；对比之下，平均密度(ALCDA) (蓝色)测量值更接近经验值。研究区作业井型均为大斜度井与水平井，确定ALD不同密度曲线测量原理及适用条件，有利于准确计算孔、渗、饱参数，对于测井处理解释及油藏开发工作意义重大。 图2. A井ALCDLC过层界面响应过激现象
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user: 3. ALD随钻密度测量原理 3.1. 密度测井测量原理 密度测井是利用康普顿散射原理来进行地层密度测量的一种测井技术。工具通过铯(Cs 137 )源向地层辐射伽马射线，再利用与源相距一定距离的探测器测量经过地层散射和吸收后的伽马射线强度。伽马射线在地层中散射的概率仅取决于地层的电子密度，通过校正将电子密度转换为体积密度可实现地层密度的测量 [ 1 ] 。 3.2. 密度测井环境校正 在随钻密度测井中，最常见的是对井壁间隙(standoff)的环境校正。环境校正受standoff的大小、工具与井壁间的泥浆密度影响，通过“脊肋图”的方式来实现环境校正(图3)。“脊线”对应于工具翼肋紧靠在井壁上的情况(standoff = 0)，此时井眼流体的干扰为零，远、近探测器测量得到的视密度值相同；“肋线”反映工具与地层间存在不同大小standoff时所对应的响应趋势 [ 2 ] 。 图3. ALD环境校正“脊肋图” 由于远探测器对地层密度较为敏感，近探测器对井眼环境较为敏感，在工具与井壁之间存在间隙时，为获得准确的密度读数，必须在远探测器的视密度读数上加一个附加校正量，以抵消井眼对于密度读数的影响，该校正量是远探测器读数和与该点所处的肋线与脊线交叉处对应的密度之间的差值。standoff校正公式为： Δ ρ = a + b x + c x 2 + d x 3 (1) x = ρ far − ρ near (2) 式中：Δρ为密度附加校正量，g/cm 3 ；a、b、c、d为拟合常数，1。 在实际测量中得到远、近探测器的视密度后，通过两者间的差值得到Δρ，校正后的电子密度为： ρ e = ρ far + Δ ρ (3) 式中：ρ e 为校正后的电子密度，g/cm 3 。 ρ e 可转换为体积密度： ρ b = 1.070 ρ e − 0.188 (4) 式中：ρ b 为体积密度，g/cm 3 。 当泥浆密度比较小时，Δρ为正值，ρ b 为正向校正(测量值偏小)；当泥浆密度大于地层密度时，由于近探测器受泥浆和井眼条件的影响更大，则Δρ为负值，ρ b 为反向校正(测量值偏大)。 3.3. ALD密度曲线类型 3.3.1. 平均密度(ALCDA) ALD可以将采样区间分为4、8、16个象限。研究区方位密度存储数据分为360˚、8扇区(图4)，ALCDA为8个扇区共同的平均密度。 图4. ALD的8扇区示意图 与电缆测井不同，随钻测井工具的特点是在旋转中测量。而“脊肋图”校正算法适用于工具静止采集数据(不旋转)的情况。在钻具旋转的过程中，特别是井眼存在扩径现象时，“静态”测量条件很可能被破坏，导致额外误差值的形成。 在随钻密度工具采样期间内，如果井径没有明显扩大，即工具间隙值小(standoff < 0.5)时，肋线距脊线较近且近于直线，此时得到的ALCDA测量值较为准确。在井径扩大的情况下，工具间隙值大(standoff > 0.5)时，井眼形状和井径均不规则，在远、近视密度肋脊线交会图上，肋线距脊线较远且较弯曲，此时ALCDA测量有偏差。由此可知，井况越好，远、近密度值越接近，肋线形态越接近于直线，工具测量得到的ALCDA越准确。 3.3.2. 低边密度(ALCDLC_B) 低边密度(ALCDLC_B)取低边左45˚到低边右45˚区间(扇区4 + 5)的平均密度。在均一地层、大井斜的情况下，低边密度可以被认为是地层密度。 3.3.3. 高值密度LCRB (ALCDLC) 当井眼条件欠佳或者有较大的standoff时，ALD会运行“快速采样模式”，用以解决ALCDA受旋转与扩径影响造成测量失准的缺点。 “快速采样模式”的原理为：在井眼扩大井段，仪器旋转过程中在各个方向上的间隙不同，仪器从各个方向上获得的地层反馈信号强弱不同；根据每个采样点计数率(Count Rate)高低不同，把采样获得的数据由低到高分成3组——Bin1、Bin2、Bin3。实际试验发现，Bin2区域采样点很少，主要采样点落在其他2个区域。Bin1定义为低计数率区(Low Count Rate Bin)，Bin3定义为高计数率区(High Count Rate Bin)。使用Bin1、Bin3原始采样数据获得的密度分别叫LCRB(即ALCDLC)和HCRB。 快速采样模式在一个采样期间快速对不同计数率数据进行分区，划分最小standoff 和最大standoff 的采样计数率，进而得出最小standoff和最大standoff的密度值。在低泥浆密度情况下，ALCDLC反映了在工具旋转过程中，standoff最小时获得的密度值，对比其他方法，此时的ALCDLC准确度更高一些。在扩径段，ALCDLC会比其他密度(HCRB和ALCDA)要高一些，可以理解为ALCDLC是测量值最高的密度曲线，即为高值密度。
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user: 4. 实例分析 以B5H井水平段(图5)为例，在4040~4045 m井段，仪器由低密度向高密度穿层，ALCDLC (红色)与ALCDLC_B (褐色)差异不大，均大于ALCDA (紫色)；而在4048~4054 m井段，仪器从高密度向低密度穿层，ALCDLC取上部高密度层密度，ALCDLC_B取下部低密度层密度，ALCDA介于两者之间；由井径曲线可知，整个井段井径较为规则，此时ALCDA能够较为准确地代表地层密度。 图5. B5H井水平段穿层测井图 如图6所示，在B6H井水平段4258~4288 m，井眼靠近砂泥岩的交界面，井眼上部为泥岩，密度较高，此时ALCDLC取井眼上部泥岩密度，井眼下部为低密度砂岩，ALCDLC_B取井眼底部砂岩密度，ALCDA介于两者之间，由于井径没有扩大，ALCDA能够准确反映地层密度。 图6. B6H井水平段穿层测井图 通过上述实例可知，“快速采样模式”原理决定了ALCDLC在穿越层界面时，测量值取仪器旋转过程中相邻地层的最高值，一般高于ALCDA，导致了ALCDLC过界面时响应过激现象。在井况较好的均质地层中，ALCDLC与ALCDA接近，2种密度均能较为真实地反映地层密度。 在井况条件不好的地层中，如C4P2井着陆段为12.25in井眼大斜度井段，存在不同程度的扩径现象，部分井段扩径严重，导致standoff增大，ALCDA受扩径影响较大，故在测井处理解释工作中应选择ALCDLC作为密度处理曲线。
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user: 5. 结论 1) 哈里伯顿随钻方位密度测井仪ALD可同时提供平均密度、低边密度、高值密度等3类密度曲线。 2) 高值密度曲线为低计数率区密度，用以解决平均密度在扩径时测量失准的缺点，反映仪器旋转过程中相邻地层的最高值；井况较好时，平均密度能够真实反映地层密度；井况较差时，扩径使得工具偏心距增大，导致平均密度测量值偏差较大。 3) 结合工区实际井况，提出ALD密度曲线优选原则为：在扩径严重的12.25in井眼中，选取高值密度进行处理解释工作；在井况较好的水平段，选取平均密度进行处理解释工作。
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user: 摘 要 在开展深层高矿化度下强边底水油藏CO 2 驱油评价时，CO 2 原油溶解分配是一个关键参数。利用自行研制的高温、高压CO 2 溶解度测定装置，在115℃、49.5 Pa条件下测试CO 2 在高矿化度地层水、原油以及非饱和油水共存状态下的溶解度。试验结果表明：地层水溶解CO 2 气体量为28.6 m 3 /m 3 ，复配原油溶CO 2 能力为150 m 3 /m 3 ，在油水体积比1:1条件下，注入的CO 2 在油水中的分配系数为10.1。 关键词 :CO 2 溶解度，高温、高压，高矿化度 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 塔河油田某区油藏为强边底水油藏，油藏温度为115℃，压力49.5 MPa，地层水矿化度215 g/L，具有底水强度大，油藏温度、压力高，地层水矿化度高的特点。在开展油藏注CO 2 驱油过程中，需充分考虑底水的影响，掌握CO 2 在原油-地层水体系中的溶解分配情况 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。笔者利用自行研制的高温、高压CO 2 溶解度测定装置，开展了高温、高压条件下CO 2 在原油和高矿化度地层水两相中的分配情况，为后续注CO 2 提高采收率工作提供了技术支撑。
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user: 2. 试验装置及样品 2.1. 试验装置 该试验装置主要承担流体复配、气液分离计量和温度压力控制等操作，包括的主要试验设备有高温、高活塞搅拌容器，高压驱替泵，气液分离(干燥)装置，气量计，回压阀和电子天平等 [ 4 ] [ 5 ] 。试验流程图如图1所示。试验装置设计组装完成后，进行气量和液量标定，通过重复测试，计量误差控制在5%以内，满足试验要求。 图1. 试验装置示意图 2.2. 试验样品 试验所用的CO 2 纯度为99.99%。试验所用的水样是从井矿场取得的同油藏地层水，使用前过滤机械杂质。试验所用水样的离子分析结果如表1所示。试验所用原油为复配原油，原油和天然气均取自同油藏。复配原油与原油藏对比结果如表2所示。复配原油满足试验要求。 Table 1 The analysis of formation water used in experiment 层位 密度/(g∙cm − 3 ) pH值 总矿化度/(10 4 mg∙L −1 ) 离子质量浓度/(mg∙L −1 ) Cl − SO 4 2 − HCO 3 − I − Ca 2+ Mg 2+ 三叠系 1.15 5.476 21.6949 130，130 200 174.79 6 11，195.5 1151.48 表1. 试验用地层水分析表 Table 2 The analysis of compound crude oi 流体样品 试验压力/MPa 试验温度/℃ 气油比/(m 3 ∙m − 3 ) 体积系数/1 20℃脱气油密度/(g∙cm − 3 ) 地层压力下黏度/(mPa·s) 油藏PVT 49.5 120 135 1.294 0.9167 3.04 配制样品 49.5 120 125 1.250 0.9220 3.32 表2. 复配原油分析表
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user: 3. 试验方法 3.1. 复配原油的气油比 利用设计试验装置测定试验温度条件下的气油比。 3.2. 地层水的CO 2 溶解度 利用设计的试验装置配制试验温度、压力下的含过饱和CO 2 的水溶液，温度、压力稳定后，由底部排出饱和CO 2 的地层水，计量注入量、产液量和产气量。试验步骤如下： 1) 将一定量的地层水样转入高温、高压活塞搅拌容器中，用增压CO 2 并转入活塞搅拌容器中，并将温度升至试验所需的温度。 2) 搅拌溶解，调整活塞容器压力至试验温度压力条件，且保证地层水溶解CO 2 达到饱和。 3) 利用回压阀控制试验压力，用驱替泵将配样器中的饱和地层水排出，经过气液分离装置，分别计量排出水的体积与相应气体体积，每10 min记录一次。 3.3. 等比例复配原油和地层水CO 2 溶解度试验 1) 复配后原油饱和过量CO 2 ，进行气液比测定。 2) 再注入与剩余液体等体积的地层水，充分接触，测定该阶段地层水中CO 2 溶解量，进而得到地层水从等体积(等体积是指脱气原油体积与加入地层水体积相同)饱和CO 2 复配原油中获取CO 2 的量。 3) 计算公式为： K CO 2 = ( C CO 2 -oil-CH 4 − C oil-CH 4 − C CO 2 -water ) / C CO 2 -water 式中： K CO 2 为CO 2 在饱和CO 2 原油加入等体积地层水(脱气原油体积)体系中的分配系数，1； C CO 2 -oil-CH 4 为饱和CO 2 复配原油的气液比，mL/mL； C oil-CH 4 为复配原油气液比，mL/mL； C CO 2 -water 为饱和CO 2 原油加入等体积地层水(脱气原油体积)充分溶解交换后的CO 2 溶解度，mL/mL。
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user: 4. 试验结果与分析 依托自行设计的试验装置，进行115℃、49.5 MPa条件下的地层水和原油CO 2 溶解度试验。为保证数据准确，每组试验均进行2~3次重复性测量。 4.1. 地层水溶解度 试验过程中，待气液比稳定后开始计量，间隔计量时间为10 min，该阶段累计产液120.5 mL，累计产气3449 mL，平均气液比28.6 mL/mL，即在115℃、49.5 MPa条件下21.3 g/L矿化度地层水CO 2 溶解度折算到标准状况下为28.6 m 3 /m 3 。累计产液量-气液比分布曲线如图2所示。 图2. 累计产液量-气液比分布曲线 4.2. 等比例复配原油和地层水CO 2 溶解度试验 试验过程包含原油复配及检测、CO 2 溶解及检测、地层水-饱和CO 2 复配原油体系中CO 2 溶解分配及地层水CO 2 溶解度检测共3个部分。 1) 复配原油样品气油比测试。在110℃、50 MPa条件下配制原油样品，搅拌至稳定后测得的溶解气油比在120~130 m 3 /m 3 之间，平均为125 m 3 /m 3 。 2) 测定饱和CO 2 复配油中的气油比。混合液体经过搅拌至稳定后进行汽油比测定，间隔5 min记录一次产液量和产气量，平均气油比(CO 2 + 天然气)为275 mL/mL (图3)，因此CO 2 在复配原油中的溶解量为150 mL/mL。 3) 测定CO 2 在复配油-地层水体系中的溶解度。按照油水比为1:1，将地层水注入到饱和CO 2 的复配原油(此处原油体积为脱气原油体积)中，搅拌至稳定后测得CO 2 在水中的溶解率平均在14.8 mL/mL。原油和地层水体系下地层水中CO 2 溶解率见表3。 图3. 饱和CO 2 的复配原油气油比关系曲线 Table 3 The CO2 solubility in crude oil and formation water syste 累计产液量/mL 累计气液比(mL∙mL − 1 ) 累计产液量/mL 累计气液比(mL∙mL − 1 ) 累计产液量/mL 累计气液比(mL∙mL − 1 ) 5.0 12.5 25.5 14.3 45.2 14.7 10.2 14.2 30.6 14.5 51.0 14.6 15.3 14.3 35.3 14.5 55.9 14.8 20.3 14.5 41.0 14.6 61.2 14.8 表3. 原油和地层水体系下地层水中CO 2 溶解率
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user: 5. 结论 1) 通过自行研制的高温高压二氧化碳测定装置可以较好地完成CO 2 在地层水溶解度试验和CO 2 在油水复配体系中的溶解度试验。 2) 115℃、49.5 MPa条件下的地层水溶解CO 2 气体量折算成室温条件为28.6 m 3 /m 3 。 3) 115℃、49.5 MPa条件下，复配原油溶解CO 2 能力为150 m 3 /m 3 (V(脱气原油)：V(CO 2 ))，随着地层水的注入，饱和CO 2 的原油中有10.1%体积的CO 2 将从油相进入水相。换言之，在油水体积比为1:1的条件下，注入的CO 2 在油水中的分配系数为10.1。
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user: 摘 要 致密砂岩储层渗透率较小，且变化较大，难以准确计算。为了解决利用常规测井曲线进行致密砂岩储层渗透率计算的问题，提出了利用超限学习算法进行渗透率计算的方法。对研究区致密砂岩储层10块岩样进行建模，另37块岩样进行预测，并利用留一法进行最佳参数的确定。预测结果表明，超限学习算法能准确预测致密砂岩储层的渗透率，误差较低，且计算速度快，训练所需时间仅为0.0004 s。 关键词 :超限学习算法，留一法，致密砂岩储层，渗透率 Copyright © 2018 by author， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着勘探开发的进行，致密砂岩储层逐渐变为了主力储层，针对致密砂岩储层的精细研究具有十分重要的意义 [ 1 ][ 2 ][ 3 ][ 4 ]。致密砂岩存在孔隙类型多样、孔隙结构复杂的特点，导致其流体渗流十分复杂，储层渗透率变化较大，常需要进行针对性的压裂改造 [ 5 ][ 6 ][ 7 ][ 8 ]。所以，准确计算致密砂岩储层渗透率至关重要 [ 9 ][ 10 ][ 11 ][ 12 ][ 13 ]。 在地层中取出岩心并进行化验，可得到地层真实渗透率。但取心成本过高，制约了该方法的适用性，且无法进行连续取心。由于测井曲线可以连续测量径向地层特征，常被选为确定致密砂岩储层径向渗透率的替代方法。现有利用测井曲线评价渗透率的方法主要有4类：①利用测井曲线计算出孔隙度曲线，并利用孔隙度与渗透率的统计关系计算渗透率 [ 14 ][ 15 ]；②利用测井曲线直接进行一元或多元回归计算渗透率 [ 16 ][ 17 ]；③利用非常规测井(核磁共振测井、阵列声波测井、电成像测井)进行渗透率解释 [ 18 ][ 19 ]；④通过人工智能算法与测井曲线相结合，进行非线性回归计算渗透率 [ 20 ]。第①类方法中，虽然岩心孔隙度与岩心渗透率具有一定的相关性，但致密砂岩储层的孔隙度计算本身就存在一定难度，利用计算得到的孔隙度进行渗透率预测会产生二次传导误差，使渗透率预测精度降低；第②类方法中，由于致密砂岩储层的渗透率受各种因素综合影响，导致其与测井曲线具有较为复杂的非线性关系，利用普通的一元或多元线性回归算法难以准确表征致密砂岩储层渗透率变化；第③类方法由于测量了更多的储层信息，利用非常规测井进行储层渗透率评价可大大提高致密砂岩储层渗透率的计算精度，但非常规测井的测量成本较高，使其适用性大大减低；第④类方法结合了人工智能算法，与测井曲线进行非线性回归，建立了测井曲线与渗透率之间的非线性关系，利用该关系对整口井进行渗透率预测。上述4类方法中，第④类方法更适用于致密砂岩储层，但是现有的BP神经网络等算法存在不适用于小样本、算法训练时间过长等缺点。基于上述问题，笔者提出了利用超限学习算法计算致密砂岩储层渗透率的方法。
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user: 2. 超限学习算法 针对传统BP神经网络算法训练速度过慢、不稳定、不适应于小样本的缺点，Huang等 [ 21 ][ 22 ]提出了一种速度极快的单隐层神经网络算法——超限学习算法。Huang提出，只要激励函数在任意区间上无限可微，那么权值及阈值就可以根据任意连续的概率分布随机生成，即神经网络无需对权值及阈值进行调整；又假设函数预测值与目标值以一定概率成立，即不需要输出层的偏置，则可得到一种新的单隐藏层神经网络——超限学习算法(图1)。 图1. 超限学习算法 超限学习算法在输出层不存在偏置，而输入权重以及隐藏层偏置是随机产生的，并不需要调整，所以网络中仅剩下输出权重一项是没有确定的。首先，根据阿尔奇公式设定目标函数为： T = H β (1) 式中：T为输出矩阵；H为输入矩阵；β为输出权重。 计算出式(1)的解即可完成网络构建。由超限学习算法的理论可知，当隐藏神经元个数(L)与训练样本的个数(N)相同时，H为可逆矩阵，则β可使神经网络以0误差拟合映射函数。但在实际情况中，L过大会使得模型泛化能力大大降低，若L远小于N时，应求取损失函数的最小值： β ^ = arg β min ‖ T − H β ‖ (2) 式中： β ^ 为在当前情况下的最优输出权重。 依据极小范数准则，式(2)存在极小范数最小二乘解： β ^ = H τ T (3) 式中：H τ 为隐藏层响应矩阵的Moore-Penrose逆。 根据岭回归原理，在加入正则化参数后，模型的泛化能力会增加。有： H τ = H τ ( H H τ + C I ) − 1 L ≤ N (4) 式中：C为正则化参数；I为对角矩阵。 在计算出H τ 后，即可计算出β，并对新样本进行预测。
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user: 3. 模型超参数确定 利用研究区致密砂岩储层2口井共57块岩样进行模型的训练及预测，其中47块岩样来源于A井，另外10块岩样来源于B井。选用常规测井曲线中的自然伽马曲线、密度曲线、中子曲线、声波曲线、电阻率曲线、光电吸收截面指数曲线作为输入曲线，渗透率曲线作为输出曲线。由于渗透率参数的变化范围过大，所以在实际计算时，需要对渗透率进行合理的归一化： K ′ = lg K (5) K ″ = ( K ′ − K ′ min ) / ( K ′ max − K ′ min ) (6) 式中：K为渗透率； K ′ 为对数下的渗透率； K ″ 为对数后归一化后的渗透率； K ′ min 为对数下渗透率最低值； K ′ max 为对数下渗透率最高值。 在进行储层预测之前，需要确定模型中的参数，以得到最佳的预测结果。选用A井10块样本数据，进行模型中的正则化参数(C)与核参数(γ)的确定。由于样本数量较少，选用留一法对模型参数进行确定。留一法是将N个样本划分成N个样本集，每个样本集中具有N−1个训练样本以及1个预测样本；用N−1个样本进行建模，剩下的1个样本进行预测；再将某一超参数组合中的预测总误差除以N，则可得到留一法预测误差；最后误差最小的结果所对应的参数即为最佳超参数。留一法确定模型的误差曲面见图2。 图2. 留一法计算模型误差曲面示意图 从图2中可以看出，当模型的C与γ均大于1时，模型的误差开始减小，并且误差曲面会产生一定的波动。通过网格寻优的方法，确定模型的最佳超参数分别为：C为2 20 ，γ为2 27 。
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user: 4. 实例分析 利用上文得到的最优超参数，结合研究区的47块样本，以自然伽马曲线、密度曲线、中子曲线、声波曲线，电阻率曲线、光电吸收截面指数曲线的响应作为模型的输入，对应深度的岩心渗透率作为模型的输出。在建立模型后，利用模型对B井进行整口井渗透率的评价，对应的预测结果如图3所示。 图3. B井测井解释结果示意图 从图3可见，虽然常规测井曲线与渗透率的相关性不高，但超限学习算法却能较为准确地计算出致密砂岩储层的渗透率。值得一提的是，在模型建立时，超限学习算法的训练速度十分迅速，仅需0.0004 s，极适合于测井解释方面的问题。
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user: 5. 结语 致密砂岩储层的渗透率是决定产能的重要参数之一，但致密砂岩储层的渗透率难以计算。超限学习算法是一种很有潜力的算法，可有效确定致密砂岩储层的渗透率，其预测精度高、训练速度快，更适合于测井解释问题。
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user: 摘 要 玛湖凹陷百口泉组砂砾岩油藏储量大，但储层孔渗差、单井产量低、综合开采成本高，“水平井 + 压裂”是开发该类储层的有效措施，由于对其地应力和岩石力学特征认识不清严重制约了压裂改造的有效性。通过室内声学、力学试验发现玛湖凹陷百口泉组砂砾岩储层存在两向地应力差高、最小水平主地应力高、岩心弹性模量小、硬度低等特点，压裂改造无法形成复杂缝网，推荐采用密切割分段体积压裂工艺增大改造体积、采用前置液挤酸预处理结合小粒径段塞方式减少压裂加砂施工难度、适当加大支撑剂铺设厚度以及近井地带使用滑溜水造长复杂缝等措施提高改造效果。结合以上压裂施工建议，2015年底顺利完成了对试验井MaHW1325井22段体积压裂，入井压裂液23，700 m 3 、支撑剂1702 m 3 ，截止到2017年8月下旬MaHW1325井累计生产528 d，累计产油12，786.8 t，平均日产油24.2 t，生产效果好，说明压裂改造方案成功，在该区块具有极高推广价值。 关键词 :准噶尔盆地，玛湖凹陷，砂砾岩，岩石力学，压裂对策，试验研究 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 玛湖凹陷位于准噶尔盆地西北缘断阶带下盘，东抵达巴松凸起与夏盐凸起，西靠乌夏断裂带，南接中拐凸起，北达石英滩凸起与英西凹陷(图1) [ 1 ] 。近期勘探成果发现玛湖凹陷百口泉组具有扇控大面积含油特征，2014年仅玛湖凹陷玛131井区块上交探明储量近亿吨，虽然勘探成果颇丰，但根据大量薄片资料分析发现玛131井区块百口泉组储层平均孔隙度仅为10.1%，平均渗透率仅有0.9 mD，属于典型的低孔特低渗较差孔隙结构储层，单井产量低，开发难度大 [ 2 ] [ 3 ] 。 测井解释发现玛湖凹陷百口泉组储层厚度达200 m左右，根据内部岩性旋回特征自下而上分为百口泉组一段、百口泉组二段、百口泉组三段，主要岩性为砂砾岩夹泥岩，砂砾岩厚度大，属于低孔特低渗较差孔隙结构。为实现对玛湖凹陷百口泉组油藏的高效开发，计划在该区块大规模推广应用水平井压裂 图1. 玛湖凹陷构造位置 改造技术。由于目前对砂砾岩油藏储层的岩石力学特性认识尚不清楚，制约了对该油藏地应力、储层脆性和压裂缝网扩展机理等的研究，影响了压裂施工的针对性和有效性。因此，通过对玛湖凹陷百口泉组砂砾岩储层岩石力学试验研究，掌握储层地应力、岩石力学特性，对于制定该区块合理的压裂施工方案以及最终的大规模、高效开发具有重要指导意义。
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user: 2. 岩石力学试验及试验结果 在同一块岩样上取1个垂直方向与3个水平方向(各相隔45˚)直径25 mm的岩心，利用声发射测试仪测试求取取心点的地应力大小；利用TAW-2000微机控制电液伺服岩石三轴试验机模拟储层应力环境测试岩心弹性参数；利用岩石硬度仪和支撑剂嵌入试验仪分别测试储层岩心硬度和支撑剂嵌入情况，为最终合理的压裂施工方案设计提供有力数据支撑。 2.1. 声发射Kaiser效应试验 声发射Kaiser效应法测定地应力：在实验室通过对地层岩心进行匀速加载，用声发射仪接收岩心受载过程中岩心所发出的声波信号，由于岩心在地下受到三向应力作用，所以要在不同方向取心进行试验，通常在室内对取自现场的岩心进行取心时要在垂直方向取1块，在垂直岩心轴线平面内相隔45˚取3块(如图2)，由上述4个方向岩心进行试验测得4个方向的正应力，利用式(1)可确定取心深度地层岩石所处的地应力，试验结果见表1。 图2. 声发射Kaiser效应试验岩样取心示意图 Table 1 The Kaiser core test results of Baikouquan Formation in Mahu Depressio 井号 层位 深度/m 岩性 最大主应力/MPa 最小主应力/MPa 两向应力差/MPa 玛133 T 1 b 2 1 3300.00 砂砾岩 64.31 53.01 11.30 玛137 T 1 b 2 1 3262.17 砂砾岩 74.22 58.08 16.14 玛139 T 1 b 2 1 3294.98 砂砾岩 70.97 54.89 16.08 玛154 T 1 b 2 1 3054.77 砂砾岩 65.26 50.11 15.15 表1. 玛湖凹陷百口泉组岩心声发射Kaiser试验结果 注：T 1 b 2 1 表示百口泉组2段1砂组。 { σ H = σ 1 + σ 3 2 + σ 1 − σ 3 2 1 + tan 2 2 θ + α p p − p c σ h = σ 1 + σ 3 2 − σ 1 − σ 3 2 1 + tan 2 2 θ + α p p − p c σ V = σ ⊥ + α p p − p c tan 2 θ = σ 1 + σ 3 − 2 σ 2 σ 1 + σ 3 (1) 式中： σ 1 、 σ 2 、 σ 3 分别为0˚、45˚、90˚水平向岩心Kaiser点应力，MPa； σ ⊥ 为垂直方向岩心的Kaiser点应力，MPa； σ H 、 σ h 分别为最大、最小水平主地应力，MPa； σ V 为上覆地层压力，MPa； p p 为地层孔隙压力，MPa； α 为有效应力系数，1； p c 为围压，MPa。 2.2. 三轴应力试验 岩石三轴应力试验采用TAW-2000微机控制电液伺服岩石三轴试验机进行，全套装置由加温恒温系统、高压三轴室、围压加压系统、轴向加压系统以及数据采集控制系统等5个主要部分组成。通过围压系统匀速加载围压模拟岩心地层环境条件下所处应力环境，测试岩心弹性参数，试验结果见表2。 Table 2 The Results of triaxial mechanical test of cores in Baikouquan Formation of Mahu Depressio 井号 层位 取心深度/m 岩性 围压/MPa 试验结果 弹性模量/GPa 泊松比/1 玛13 T 1 b 3 3018.00 砂砾岩 10 24.31 0.212 玛131 T 1 b 2 1 3190.11 砂砾岩 10 25.42 0.220 玛133 T 1 b 2 1 3300.00 砂砾岩 10 27.42 0.191 玛137 T 1 b 2 1 3263.24 砂砾岩 30 27.94 0.207 玛139 T 1 b 2 1 3292.25 砂砾岩 30 27.43 0.194 T 1 b 2 1 3298.77 砂砾岩 30 27.18 0.188 玛154 T 1 b 3 3021.69 砂砾岩 30 23.69 0.185 T 1 b 2 1 3055.08 砂砾岩 30 22.79 0.249 表2. 玛湖凹陷百口泉组岩心三轴岩石力学试验结果 注：T 1 b 3 表示百口泉组3段。 岩心受压破坏后多呈现裂缝扭曲现象，典型结果见图3。 图3. 岩心抗压破坏试验结果图 2.3. 硬度试验 利用压入硬度仪对取得的玛137井百口泉组不同深度岩心进行硬度试验，并按照压入硬度分级标准进行分级，试验结果见表3。 Table 3 The test results of core hardness detection in Well Ma13 取心深度/m 岩性 压入硬度/10 8 MPa 硬度级别 硬度类别 3262.92 砂砾岩 2.46 2 软 3263.00 砂砾岩 2.44 2 软 3263.15 砂砾岩 2.82 3 中软 3264.04 砂砾岩 1.94 2 软 3264.11 砂砾岩 1.74 2 软 3265.17 砂砾岩 0.92 1 软 表3. 玛137井岩心硬度测试结果 2.4. 支撑剂嵌入试验 利用岩心支撑剂嵌入试验仪匀速加载52 MPa，对20~40目低密高强度陶粒支撑剂进行玛139井百口泉岩心嵌入试验，利用显微镜观察发现砾石单体嵌入量较低，约25%粒径；基质部分嵌入量较深，可达100%粒径。
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user: 3. 试验结果分析与砂砾岩储层压裂对策 1) 4组声发射Kaiser效应试验得到的玛湖凹陷百口泉组储层最大、最小两向应力差为 11.30~16.14 MPa，最大、最小两向应力差较高，致使地层下储层岩石趋于偏塑性，水力压裂形成体积复杂缝的可能性极小，为最大限度扩大渗流面积，实现各级裂缝的有效支撑，推荐采用密切割方式的分簇射孔分段体积压裂工艺 [ 4 ] 。 2) 统计分析8组岩石三轴应力试验结果发现，玛湖凹陷百口泉组储层岩心静态弹性模量22.79~27.94 GPa，静态弹性模量均小于28.00 GPa，水力压裂形成的人工裂缝形态以平面缝为主，近井带推荐采用滑溜水尽可能造复杂裂缝，且大位移水平井改造层段较长，应适当提高排量，充分压开地层。 3) 4组地应力测试点最小水平主地应力为50.11~58.08 MPa，压裂施工后闭合压力较高；6组压入硬度试验表明玛湖凹陷百口泉组储层岩石硬度属中软～软级别，储层岩石较软；4组玛139储层岩心支撑剂嵌入试验表明砾石单体嵌入量约25%粒径，基质部分嵌入量达 100%粒径，支撑剂总体嵌入较深。为达到理想压裂改造效果，推荐适当加大加砂规模，提高支撑剂铺置浓度 [ 5 ] [ 6 ] 。 4) 另外，玛湖凹陷百口泉组储层砾石发育、分选差，岩石应力试验中发现岩心受压破坏时易引起裂缝扭曲，这会造成近井筒摩阻较大、前置液阶段起泵泵压高，推荐采用前置酸预处理措施和多段塞方式降低近井筒摩阻，从而降低施工压力、降低造缝难度。
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user: 4. 现场实施效果 MaHW1325井是玛湖凹陷玛131井区百口泉组油藏首口开发试验水平井，水平段长度达2007 m，针对玛湖凹陷百口泉组低孔特低渗砂砾岩储层地应力以及岩石力学特征，2015年12月完成了对MaHW1325井进行桥塞-分簇射孔22段体积压裂，采用前置液挤酸预处理、小粒径段塞等方式减少加砂施工难度，为实现压裂改造效果采取适当提高施工排量、加大支撑剂铺设厚度以及近井地带滑溜水造复杂裂缝等措施。施工排量6~10 m 3 /min，施工最高压力86 MPa，入井压裂液总计23，700 m 3 ，入井支撑剂总计1702 m 3 ，分段施工排量和最高压力见图4。 图4. MaHW1325井最高泵压与施工排量分段统计 截止到2017年8月下旬MaHW1325井生产528 d，累计产油12，786.8 t，平均日产油24.2 t，产油量和压力均保持稳定，生产效果较好，证明试验井MaHW1325井的压裂改造方案比较成功，对玛湖凹陷百口泉组低孔特低渗砂砾岩油藏高效开发具有重要指导意义。
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user: 5. 结论与建议 1) 玛湖凹陷百口泉组砂砾岩储层两向地应力差高，岩石储层岩心弹性模量小，压裂形成人工裂缝形态以平面缝为主，很难实现各级裂缝的有效支撑，推荐采用密切割分段体积压裂工艺增大改造效果；同时，近井带推荐采用滑溜水尽可能造长、复杂裂缝；储层岩石硬度级别为软~中软，为达到理想压裂改造效果，需要适当加大加砂规模，提高支撑剂铺置厚度。 2) 砂砾岩储层压裂破坏时易引起裂缝扭曲，极易造成近井筒摩阻较大，推荐采用前置酸预处理措施和多段塞方式降低近井筒摩阻，降低施工压力。 3) 试验井MaHW1325井产液量、产油量和压力均保持稳定，生产效果较好，证明试验井MaHW1325井的压裂改造方案比较成功，对玛湖凹陷百口泉组低孔特低渗砂砾岩油藏大规模高效开发具有重要指导和借鉴意义。
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user: 摘 要 油房庄油田老区已进入开采中后期，区块部分地面集输、注水系统腐蚀、结垢严重，影响到了油田的正常生产。以油房庄老区腐蚀结垢方面存在的实际问题为重点，对其腐蚀结垢机理进行了系统的研究。油房庄老区采出液矿化度较高，不同层系间均存在一定程度的结垢，配伍性较差，不同层位的采出液在集输系统混合时，易导致集输站点总机关及加热炉盘管结垢；垢样以硫酸钙垢为主，并含有少量碳酸锶垢和腐蚀产物。油房庄老区采出水中Cl − 质量浓度较高(平均值25874 mg/L)，主要以盐卤腐蚀为主因，并伴有垢下腐蚀。故油房庄老区应以防硫酸盐垢和盐卤腐蚀为主，优选和复配相应的缓蚀阻垢药剂。 关键词 :集输管线，腐蚀，结垢，水质分析，垢样分析 Copyright © 2018 by authors， Yangtze University and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 油房庄油田老区已进入开采中后期，综合含水率达到80%以上，部分地面集输、注水系统腐蚀、结垢严重，导致的故障频率及维护费用逐年上升 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。2016~2017年，油房庄老区由于腐蚀结垢原因更换集输管线5条，进行清垢作业15次。油房庄老区共包括5个开采区块，其中结垢腐蚀矛盾较为突出的是定31、定62、定41区块，平均含水率84.7%；侏罗系、三叠系层位的不配伍性，导致油四转、定612等混输站点结垢问题严重。腐蚀结垢会造成设备的磨损、腐蚀，影响设备的寿命，当压力增加时，很容易造成设备的损坏，严重影响了油田的正常生产 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。因此针对油房庄老区腐蚀结垢方面存在的实际问题，系统地对该区块进行腐蚀结垢原因及机理的研究与分析，为制定有效的防腐防垢措施提供重要的理论依据。
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user: 2. 试验方法 2.1. 水样分析 根据标准SY/T 5523—2000《油田水分析方法》，采用离子色谱仪(IC-600型，美国WATERS公司)对水样的离子(Na + 、K + 、Ca 2+ 、Mg 2+ 、Ba 2+ 、Sr 2+ 、 SO 4 2 − 、 CO 3 2 − 、 HCO 3 − 、Cl − )组成进行定量测试分析，并对于主要的成垢阳离子Ca 2+ 、Mg 2+ 、Ba 2+ 、Sr 2+ ，采用等离子体原子发射光谱仪(IRIS INTREPID II XSP型，美国THERMO公司)进行组成测定。 2.2. 不同层系间配伍性试验 1) 水样预处理。将采集的采出液进行油水分离，分离出的水样用针筒式滤膜过滤器过滤。将处理后的不同层系的水样以不同体积比例(0:10、1:9、3:7、5:5、7:3、9:1、10:0)两两交叉混合，然后转入两组10 mL实验具塞试管中密封，其中一组置于室温下，另一组置于50℃水浴锅中24 h，进行配伍性评价。 2) 结垢量测定。先将微孔过滤膜(PES，孔径 0.22 µm)放入50℃烘箱中烘干至恒重，编号后称重m 1 ，再将混合水样通过微孔过滤膜抽滤，用去离子水将实验瓶洗净，洗液一并倒入漏斗中抽滤，并用20 mL去离子水冲洗滤膜上的离子，最后将滤膜放入50℃烘箱中烘干至恒重，称重m 2 。计算得出结垢量。 2.3. 垢样及其组分定量分析 1) 垢样分析。石油醚萃取除去油类 → 电热鼓风干燥箱除去水分 → 蒸馏水溶解除去水溶性盐 → 盐酸溶解分离碳酸盐垢物 → HF酸溶解分离硅酸盐垢物→剩余为硫酸盐等不溶物。垢样常规分析指标：水分及有机挥发物、水溶物、碳酸盐及铁氧化物、硅酸盐垢物、硫酸钙不溶物 [ 7 ] [ 8 ] 。 2) 垢样组分定量分析。采用X衍射仪(D8 advance型，德国Bruker公司)、扫描电镜-能谱(SEM-FEI Quanta650型，美国THERMO公司)等仪器进行测定。
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user: 4. 油房庄老区结垢腐蚀原因分析 4.1. 结垢原因分析 油房庄老区不同层位采出液中一部分富含成垢阳离子，一部分富含成垢阴离子，两种水体相遇后即形成沉淀，沉淀物吸附、沉积在集输系统管壁上就形成了垢。腐蚀产物附着于管壁，形成铁盐垢，尤其是腐蚀严重的系统，铁的氧化物是主要垢型。油房庄老区结垢的主要原因如下： 1) 水质不配伍引起结垢。当两种及其以上化学组分不同的水相混时，因为离子组分或水型不同会引起结垢现象。如：地层水含有大量二价阳离子Ca 2+ 、Mg 2+ ，当与含大量阴离子 HCO 3 − 、 SO 4 2 − 地层水混合时，就会产生碳酸钙、碳酸镁、硫酸钙等垢体。 2) 成垢离子在设备、管线表面吸附引起结垢。在集输管道与大地相连的状态下，由于设备接地呈负极性，于是正离子(Ca 2+ 、Mg 2+ 、Ba 2+ )将受器壁吸引而产生附壁效应，负离子( HCO 3 − 、 SO 4 2 − )又将和固定在器壁上的正离子结合，产生难溶性的垢晶，以其为结晶中心，不断长大，沉积成致密的垢。 3) 热力学条件变化引起结垢。油房庄老区垢样主要是碳酸盐垢、硫酸盐垢等。温度影响成垢物质在水中的溶解度。碳酸钙的溶解度随温度升高而减小；硫酸钙的溶解度随温度升高而增大，当温度达到35℃以上时溶解度又随温度的升高而减小。故集输站点加热炉盘管易结垢且更换频繁。 4.2. 腐蚀的影响因素 1) 油房庄老区采出水中Cl − 质量浓度较高(平均值25874 mg/L)，盐卤腐蚀为主因。腐蚀作用机理为：Cl − 半径小，容易透过防腐层的缺陷与基体金属原子通过吸附使金属键断裂，形成可溶性氯盐，而可溶性盐溶解进入水中从而形成点蚀坑。 2) 结垢是油房庄老区腐蚀的又一主因，沉积的垢使采出液在金属表面流动和电介质的扩散受到限制，造成被阻塞的空腔内介质化学成分与整体介质有很大的差别，形成腐蚀速差，类似点蚀原理，加速腐蚀速率，同时垢体空隙内也会滋生大量微生物，易导致细菌腐蚀。
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user: 5. 结论 1) 从采出水组分分析结果解释结果看油房庄老区有形成硫酸盐垢与碳酸盐垢的趋势，容易造成氯根腐蚀，腐蚀后易行成铁氧化物垢；长2层与其他层位水体配伍性较差，更加加剧垢体的产生。 2) 从各区块垢样的定性、定量及微观结构分析结果看，油房庄老区由于多层系混合，结垢矛盾较为突出，结垢主要集中在站内总机关汇管和加热炉盘管处，结垢类型有形成硫酸盐垢与碳酸盐垢的趋势，夹杂着少量原油、泥沙、析出盐和有机垢。 3) 针对腐蚀问题，建议分别对油房庄老区的不同层系的采出水进行了缓蚀剂筛选，并进行缓蚀剂药剂复配；针对结垢问题，推荐使用聚环氧琥珀酸PESA类阻垢剂(它是一种无磷、非氮的“绿色”环保型缓蚀阻垢剂，对水中的碳酸钙、硫酸钙、硫酸钡有良好的阻垢分散性能)，并将PESA与有机磷酸盐复配，提高药剂的协同效果，降低成本。
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user: 摘 要 很多统计问题中会包含讨厌参数，在小样本情况下传统的频率学派无法给出较好的方法，然而大样本的获取往往成本较大，甚至无法完成，广义推断的提出很好的解决了此类假设检验问题。广义推断是基于广义检验变量和广义枢轴量的统计推断方法，随着信息技术与数据分析的发展，广义推断正发挥着它良好的性能，得到了广泛应用。此文章主要介绍广义枢轴量法在几种不同模型下的应用，通过构造广义枢轴量给出检验的广义p值，并通过假设检验与置信区间的一一对应关系给出兴趣参数的置信区间。 关键词 :广义检验变量，广义枢轴量，广义p值，广义置信区间 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 两总体均值差的假设检验问题来源于生产生活的实际需求之中，是医学、经济学以及现实的工业生产等各领域的统计工作中的一部分。然而因为检验问题中包含讨厌参数，且样本量有限，因此传统的频率学派很难给出精确的方法。本文利用广义推断思想方法的广义枢轴量法解决此类假设检验问题，另外，根据假设检验问题与区间估计的一一对应关系，对兴趣参数置信区间进行了研究。比较数值模拟的结果可知，通过广义枢轴量法得到的检验统计量犯第一类错误的概率都小于显著性水平α，不管样本量和总体数如何变化，结果都很好，确定了广义推断思想方法的良好性能。
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user: 2. 预备知识 2.1. 广义检验变量和广义P值 定义1：广义检验变量与广义p值。 形如 T = ( X ; x ， η ) 的广义检验变量，不仅是随机向量X的函数，也是观测值x和未知参数 η 的函数，且满足以下三个条件： 1) 对给定的x和 η = ( θ 0 ， δ ) ， T = ( X ; x ， η ) 的分布函数与讨厌参数 δ 无关。 2) 观测值 T = ( x ; x ， η ) 与 η 无关。 3) 对给定的x和 ， P ( T ( X ; x ， η ) ≥ T ( x ; x ， η ) | x ， η ) 关于 θ 非减(或非增)。 考虑单边假设检验问题； H 0 : θ ≤ θ 0 ， H 1 : θ > θ 0 (1) 若 T = ( X ; x ， η ) 关于 θ 非减，则关于检验问题(1)的广义p值为 sup θ ≤ θ 0 P ( T ( X ; x ， η ) ≥ t ( x ) | θ = θ 0 ) 若 T = ( X ; x ， η ) 关于 θ 非增，则关于检验问题(1)的广义p值为 其中 t ( x ) 为 T = ( X ; x ， η ) 当 X = x 时的观测值 [ 1 ] 。 检验的p值是指在假设检验问题中利用观测值做出拒绝原假设的最小显著性水平，即拒绝域的上确界，因此有了上面的判断形式，这样可以避免事先确定显著性水平，也可以用p值与人们心中的显著性水平 α 进行比较，通常情况下，p值越小越容易拒绝原假设。 2.2. 广义枢轴量和广义置信区间 定义2：广义枢轴量和广义置信区间。 形如 R ( X ; x ， η ) 的广义枢轴量是 X ， x 和 η 的参数，其中 η = ( θ ， δ ) ， θ 是兴趣参数， δ 是讨厌参数，并且满足以下条件： 1) 对给定的x， R ( X ; x ， η ) 的分布与未知参数 η = ( θ ， δ ) 无关。 2) 观测值 r = R ( x ; x ， η ) 与讨厌参数 δ 无关。 假设给定广义枢轴量 R ( X ; x ， η ) 和置信系数 γ ( 0 < γ < 1 ) ，寻找R的样本空间的一个子集 C γ ，使得 ， 取 Θ γ = { θ | R ( x ; x ， η ) ∈ C γ } ， 则称 Θ γ 为参数 θ 的一个置信系数为 γ 的广义置信区间 [ 2 ] 。 广义枢轴量法解决了传统枢轴量法无法解决的问题，即当分布含有讨厌参数时枢轴量很难或者无法构造的问题。 事实上，广义检验变量T和广义枢轴量R之间有如下关系： T + R = g ( θ ) ，其中 g ( θ ) 为兴趣参数的函数，因此可以通过构造广义枢轴量的方法来进行假设检验，且其相应的广义p值可以通过二者的关系计算得到。 2.3. Fiducial广义枢轴量 定义3：Fiducial广义枢轴量。 设 R ( X ; x ， η ) 是关于 X ， x 和 η 的参数，其中 η = ( θ ， δ ) ， θ 是兴趣参数， δ 是讨厌参数，并且满足以下条件： 1) 对给定的x， R ( X ; x ， η ) 的分布与未知参数 η = ( θ ， δ ) 无关。 2) 观测值 R ( x ， x ， η ) = θ 。 则称 R ( X ， x ， η ) 为兴趣参数 θ 的Fiducial广义枢轴量。 可以看出Fiducial广义枢轴量是广义枢轴量的特殊情况，这也使得Fiducial广义枢轴量可以通过构造参数的Fiducial分布得到，且已经有了较为成熟的构造方法 [ 3 ] ，下面的部分将主要通过实例来做假设检验问题。
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user: 4. 结论 根据概率积分变换的性质，我们得到广义p值服从 [ 0 ， 1 ] 上的均匀分布。 若显著性水平 α 为0.05，根据模拟结果得到的广义p值均控制在显著性水平以下，且有非常好的性能，当样本量或总量发生变化时，模拟的结果依然很稳定。 本文只在一元情形下做研究，关于广义p值在多元统计下的统计推断问题的应用我们会继续研究，虽然广义推断有着经典频率学派方法所没有的优点，但未必在所有情况下都适合，并且在很多情况下统计推断也无法给出相应的解决方法，这也是需要我们进一步进行探讨与研究的。
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user: 摘 要 “ECA”新规颁布后，船舶大气污染物排放清单也将发生变化。本次研究以天津港区散杂货船、集装箱船和滚装船为研究对象，通过动力法模型测算出船舶靠泊期间大气污染物排放清单，并筛选出污染物分担率较高的集装箱船舶。通过污染源等效的观点，结合ALOHA模型进行污染物扩散模拟，得出敏感区域氮氧化物浓度存在超标情况，需进一步治理。本次研究成果不仅是天津港区大气现状的反映，也是促成港区大气减排的重要理论基础。 关键词 :新规，大气污染，排放清单，扩散模拟，敏感区域 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2016年1月1日，交通运输部发布的《珠三角、长三角、环渤海(京津冀)水域船舶排放控制区实施方案》规定，在我国沿海重点区域设立ECA (以下简称“排放控制区”)，严格限制区域内船舶大气污染物的排放。设区前，张向辉 [ 1 ]、杨培举 [ 2 ]、徐华 [ 3 ]就中国版的排放控制区设置可行性进行了研究分析；设区后，李伟 [ 4 ]、彭传圣 [ 5 ]、刘新亮 [ 6 ]对船舶进入排放控制区需采取措施及存在问题进行了解读，相关的研究都对实施方案的具体落地起到很好地促进作用。该实施方案按年度分步提出了排放要求，其中规定，“自2018年1月1日起，船舶在排放控制区内所有港口靠岸停泊期间应使用硫含量 ≤ 0.5% m/m的燃油。”天津港作为渤海湾核心港口，应当无条件执行实施方案排放规定，新规将如何影响天津港区大气环境，本文将作进一步的研究。
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user: 2. 基本情况 船舶进入排放控制区后主要包括航行、锚泊、靠泊装卸三种状态，其中靠泊状态虽然排放量不如航行时期，但持续时间最长，在港区码头内船舶排放强度高并靠近人群，对港区周边人群的直接影响更为重要，是造成地区空气污染的重要来源之一。船舶靠泊后，负责动力推进的主机停止工作，而船舶辅机(柴油发电机组)仍需提供电能满足船舶电气的日常工作。 船舶主要用电设备包括：通用设备、通讯导航设备、通导锚泊设备、靠离泊设备、部分机舱辅助设备等。集装箱船舶除了上述通用电气设备外，还拥有大型冷藏箱的冰机、船用压缩机等，用电需求更高。 船舶产生的大气污染物主要包括氮氧化物(NO x )、硫氧化物(SO x ) [ 7 ]和颗粒物，近年来金陶胜 [ 8 ]、伏晴艳 [ 9 ]、乔冰 [ 10 ]等分别对船舶大气污染排放物清单进行了研究，梁永贤 [ 11 ]对深圳港的船舶大气污染物排放进行了核算。李丽平 [ 12 ]、孙德红 [ 13 ]、吴海宁 [ 14 ]等对船舶大气污染均提出了自己的观点。以上研究对各类船舶产生的不同污染物进行了分担率的分析，并依据AIS记录对网格区域对应污染物排放量进行了统计，但是并没有分析船舶污染物对港区敏感人群可能产生的具体影响，为掌握靠泊状态下船舶对天津港区大气的影响，本文将首先对船舶靠泊作业期间大气污染物排放清单进行估算。