张立强
- 作品数：52 被引量：102H指数：3
- 供职机构：中国石油大学（华东）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术石油与天然气工程理学更多>>
- 祁连盆地木里坳陷上三叠统辫状三角洲沉积模式被引量：21
- 1998年
- 对青海祁连盆地木里坳陷上三叠统辫状三角洲进行剖析，从沉积学角度讨论了辫状三角洲的形成背景；从岩性、结构、构造、古生物、分布特征等方面总结了辫状三角洲的相标志及相层序；对辫状三角洲的亚相和微相进行了划分；提出了辫状三角洲的沉积模式；并对辫状三角洲砂体类型进行了探讨。辫状三角洲不具有重力流沉积特征，以牵引流沉积特征为主；由于辫状三角洲比三角洲更靠近物源，沉积物搬运距离短，沉积物粒度粗，成分成熟度和结构成熟度低；发育反映急水流的大型块状层理、平行层理和交错层理；主要发育辫状河道和水下辫状河道砂体；垂向为向上变粗层序；砂体类型对储集层物性有明显的控制作用。图３表２参１（邹冬平摘）
- 纪友亮张宏张宏
- 关键词：上三叠统三角洲盆地储层油气藏
- 基于岩相组合的灰质泥岩发育区薄层浊积砂体的地震识别方法
- 本发明公开了一种基于岩相组合的灰质泥岩发育区薄层浊积砂体的地震识别方法。该方法选取灰质泥岩发育区作为研究区，通过识别层序单元界面，划分体系域、准层序组和细粒沉积的岩相类型，标定分界面深度，基于取芯井段对比分析结果构建岩相...
- 张立强陈家乐罗红梅严一鸣
- 文献传递
- 一种红层储层的因子分析测井岩性识别方法
- 本发明公开了一种红层储层的因子分析测井岩性识别方法，具体涉及油气田开发地质领域。该方法通过对研究区进行地质背景和沉积相分析，结合岩芯分析建立岩性与测井响应特征的对应关系，利用因子分析法分析测井响应数据，通过构建新变量R对...
- 张立强王思涵
- 文献传递
- 基于人工智能识别储层成岩相的深层致密砂岩储层评价方法
- 本发明公开了一种基于人工智能识别储层成岩相的深层致密砂岩有利储层评价方法。本方法通过修改QFL图版的端元，建立新的砂岩分类图版划分砂岩的岩石类型，通过将各岩石类型与成岩相相对应，建立基于岩石类型的成岩相划分方法，利用研究...
- 张立强李君健严一鸣罗晓容李政宏贾彤
- 一种地震数据分解方法、系统及存储介质与终端
- 本公开提供了地震数据分解方法、系统及存储介质与终端，通过确定地震波形中绝对值最大的振幅值，该振幅值对应的反射时间即为零相位雷克子波的中心时间；以最大绝对值振幅对应的反射时间为中心点，确定雷克子波的主周期；主周期计算雷克子...
- 张繁昌桑凯恒杨景阳张立强梁锴张佳佳
- 文献传递
- 电加热辅助太阳能集热的数值模拟研究
- 2022年
- 由于天气、季节等变化导致太阳能供热不稳定,研究选择电能作为太阳能辅助热源,以解决全天候油井采出液加热问题.针对东营某联合站电加热辅助太阳能集热系统,以TRNSYS程序为模拟平台,建立仿真模型,分析得出太阳能-电加热系统的运行方案,并对模拟结果进行优化.结果表明,集热器面积70 m^(2)、方位角5°、倾角37°安装,温差控制策略采用下限温差3℃、上限温差10℃时,系统耗能比最大,具有较好的经济效益.
- 李景营李凤名王东刘娇娇张立强林日亿
- 关键词：太阳能电加热TRNSYS数值模拟
- 一种烟气加湿强化细颗粒物凝结长大装置和方法
- 本发明公开一种烟气加湿强化细颗粒物凝结长大装置，包括烟气通道，烟气通道包括用于对烟气进行增压的渐扩段、用于对烟气进行减压的渐缩段和用于加湿烟气的增湿段，渐扩段、增湿段和渐缩段依次连通，渐扩段的入口端与烟气通道的烟气入口管...
- 杨正大贤振楠郑成航高翔周灿姜烨林日亿王新伟张立强仇洪波孙德山
- 一种河流相三维沉积相模型确定性建模方法
- 本发明公开了一种河流相测井相快速解释方法和河流相三维沉积相模型确定性建模方法，包括如下步骤：基于各井的小层解释数据，首先利用厚度和含油性数据进行测井相的识别，然后结合各小层自然伽马或自然电位曲线形态、幅度及顶底接触关系进...
- 李宝刚于翠玲张卫海张立强
- 基于机器学习和小波变换的纹层特征提取与识别方法
- 本发明提供了一种基于机器学习和小波变换的纹层特征提取与识别方法，涉及油气储层技术领域。本发明先获取岩心灰度图像，利用二维卷积模型提取并强化纹层特征，在得到岩心图片的四分位处提取灰度曲线，利用灰度曲线的平均灰度值构建平均灰...
- 严一鸣卢延俊张立强黄宇鑫李君健贾彤
- 一种深层碎屑岩砂体沉积结构的建模方法
- 本发明公开了一种深层碎屑岩砂体沉积结构的建模方法。本发明根据研究区的井震资料，确定不同岩相类型的融合地震属性，再利用水动力学过程模拟软件模拟研究区的沉积过程，通过模拟获取不同条件下研究区内的岩性分布情况和地震正演数据，建...
- 严一鸣张立强贾彤李君健
