【摘 要】
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提高采收率方法（EOR）是提高原油产量的重要途径,在众多的EOR方法中选择适合某个油藏的EOR方法十分重要。EOR方法的筛选是其在油藏成功应用的重要步骤。而筛选方法中有传统方法,也有更为先进的人工智能方法。在本研究中采用了组合分类法等新的机器学习分类法,并引入了轮廓系数进行聚类数目的确定。考虑了不同EOR方法的分类进行EOR方法筛选,并根据分类准则和油藏工程知识设计了一套专家系统用于EOR方法的筛
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提高采收率方法（EOR）是提高原油产量的重要途径,在众多的EOR方法中选择适合某个油藏的EOR方法十分重要。EOR方法的筛选是其在油藏成功应用的重要步骤。而筛选方法中有传统方法,也有更为先进的人工智能方法。在本研究中采用了组合分类法等新的机器学习分类法,并引入了轮廓系数进行聚类数目的确定。考虑了不同EOR方法的分类进行EOR方法筛选,并根据分类准则和油藏工程知识设计了一套专家系统用于EOR方法的筛选。研究证明监督方式下的机器学习分类法最好要有一套完整的数据集,并且组合分类方法中的袋装树方法在分类决策中是十分有效的,本方法集合了不同的机器学习方法而且给出了较高的准确率,可以最多给出从最好到最差的七个不同等级的推荐EOR方法。当只考虑第一个推荐方案是准确度有86%,而两个推荐方案下的准确度达到了95%。本论文提供了一个有效的而且准确的EOR筛选技术路线。最后设计了一个具有友好可视界面可商业化的EOR方法筛选软件（Screen Pro）,可以给油田现场提供EOR方式筛选的技术支持和服务。
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为进一步了解海南岛河流沉积物的物质来源控制因素,对该区沉积物进行了元素地球化学分析,探讨了其地球化学特征。在研究区20条主要河流中获得了 48个沉积物样品,常量元素测试使用ICP-OES（Iris Intrepid Ⅱ XSP,Thermo）微量元素和稀土元素使用ICP-MS（Perkin-Elmer ELAN DRC Ⅱ）进行测定。河流沉积物地球化学成分经上地壳（UCC）标准化后显示出CaO、N
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