【摘 要】
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油田生产过程可以看作一个复杂的动力学系统问题,而油田产量变化受多种因素影响（如地质、流体、开发方式等）,因此对于生产井的产量而言,既有确定性又有随机性。科学的产量预测对于油田的生产管理及下一步工作计划尤为重要。目前油田常用的预测方法是经验统计法和数值模拟法,这两种方法有很大的局限性:经验统计法主观因素太多,需要对油藏工程知识和油田历史开发有很深的认识;而数值模拟方法需要用到很全面的数据才能够比较准
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油田生产过程可以看作一个复杂的动力学系统问题,而油田产量变化受多种因素影响（如地质、流体、开发方式等）,因此对于生产井的产量而言,既有确定性又有随机性。科学的产量预测对于油田的生产管理及下一步工作计划尤为重要。目前油田常用的预测方法是经验统计法和数值模拟法,这两种方法有很大的局限性:经验统计法主观因素太多,需要对油藏工程知识和油田历史开发有很深的认识;而数值模拟方法需要用到很全面的数据才能够比较准确的反映地层及生产情况,花费时间较长。针对于低渗透油藏,存在较大的启动压力梯度,地层中流体的渗流规律不再符合达西定律,而目前常见的井间连通性模型并不能描述这一特征。基于以上分析,本文在井间连通性分析的基础上建立了新的适用于油田产液量预测的模型,该模型未对流量（注入量与生产量）与压力做定量假设,而是通过引入水驱体积变化率这一隐态变量来间接表示压力与流量的关系;通过最大期望算法与粒子群（PSO）模糊自适应结合求解,优化模型参数和系统状态变量。研究结果表明,改进后的算法预测精度更高一些。同时新的水驱模型在高渗、中渗、低渗均质和低渗非均质四种不同物性的概念模型中验证结果精度很高,平均相对误差在5%以内,而实际油田中误差相对大一些,但产液趋势一致。误差精度的高低取决于实际生产过程中是否有较大程度且时间较长的人为因素的干扰,可以对后续开发提供一定的指导意义。
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柽柳（Tamarix ramosissima L.）是一种泌盐盐生植物,是研究抗逆基因的优良遗传资源。SOS1编码质膜Na+/H+逆向转运蛋白,驱动胞内的Na+向外运输。我们将柽柳SOS1在棉花中过表达,进一步验证其耐盐功能。本研究在比较了 6个不同棉花（Gossypium hirsutum L.）品种耐盐性的基础上,通过VIGS技术构建GhSOS1沉默植株,从表型、单株干重、叶绿素含量、根系活力
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