永利6774app手机版官网22級博士研究生在期刊《Processes》上發表題為“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”的研究論文。永利6774app手机版官网為論文第一署名單位，高昕晨為第一通訊作者。

該文以北部灣盆地涠西南凹陷為研究對象，分析了研究區流沙港組的15口典型測試井，結合地質和工程因素，綜合利用Pearson相關性分析、偏相關性分析和灰色關聯分析，确定了油井單井産能主控因素。基于上述，構建了2種多元統計産能預測模型：一種是基于産能綜合指數法的産能預測模型，另一種是基于産能系數法的産能預測模型。研究結果表明，有效滲透率、孔隙度、含油飽和度和泥質含量為研究區測試井的産能主控因素。模型驗證結果表明，基于産能綜合指數法的産能預測模型在研究區中的應用效果更佳，其預測産量與實際産量間的平均相對誤差為20.4%，預測精度較高。本研究有效解決了在DST測試條件有限的情況下，難以快速且準确預測未測試井産能的問題，對緻密油藏的穩産和優化具有重要的指導意義。

論文鍊接：https://www.mdpi.com/2227-9717/12/9/1922

DOI：https://doi.org/10.3390/pr12091922

Processes 2024, 12, 1922

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