Многомерный корреляционный анализ - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Дополнение: Магнум 44-го калибра бьет четыре туза. Законы Мерфи (еще...)

Многомерный корреляционный анализ

Cтраница 1


Многомерный корреляционный анализ позволяет с помощью корреляционной матрицы (12.66) получить оценку модельного уравнения регрессии - линейного уравнения множественной регрессии.  [1]

Многомерный корреляционный анализ использовали для получения уравнения регрессии, связывающего коэффициенты извлечения конденсата с факторами, которые характеризуют термодинамическое состояние пласта ( давление, температура) и состав пластовой смеси.  [2]

Статистическими методами многомерного корреляционного анализа установлено количественное влияние основных геолого-промысловых факторов па фактическую нефтеотдачу пластов по данным о длительно разрабатываемых залежах. В результате выявлены связи нефтеотдачи с большим числом параметров, оказывающих существенное воздействие на полноту извлечения нефти, и получены статистические зависимости которые могут использоваться для определения коэффициентов нефтеотдачи применительно к месторождениям со сходными геологическим строением и условиями разработки. Эти модели основаны на различной геолого-промысловой информации, что позволяет достаточно надежно прогнозировать конечный коэффициент нефтеотдачи на разных стадиях разработки месторождений.  [3]

Основная задача многомерного корреляционного анализа состоит в оценке корреляционной матрицы Qp no выборке.  [4]

С помощью многомерного корреляционного анализа была получена [9] статистическая модель конечной нефтеотдачи пластов на основе данных 42 длительно разрабатываемых объектов Урало-Поволжья с использованием графической экстраполяции.  [5]

На основании многомерного корреляционного анализа девонских залежей Башкирии и Татарии [ Абызбаев И. И., Насыров Г. Г., 1975 ] установлена следующая зависимость конечной нефтеотдачи водонефтяных зон ( Лвнз.  [6]

Зарубежными исследователями при помощи многомерного корреляционного анализа получен ряд статистических зависимостей конечной нефтеотдачи, в частности по месторождениям США.  [7]

Большой объем исследований нефтеотдачи с помощью многомерного корреляционного анализа проведен по длительно эксплуатируемым месторождениям продуктивной толщи неогеновых отложений Азербайджана.  [8]

Ряд статистических зависимостей конечной нефтеотдачи с помощью многомерного корреляционного анализа получен зарубежными исследователями, в частности, по месторождениям США.  [9]

Дополнительно поставляются программы DANALYZER - для проведения углубленного исследования методом технического анализа и STATISTICA - для проведения многомерного корреляционного анализа.  [10]

В настоящее время имеется ряд статистических моделей для приближенной оценки нефтеотдачи, полученных для разных нефте - Нзоносных районов с помощью многомерного корреляционного анализа на основе данных длительно разрабатываемых объектов. Некоторые из них, помимо различной геолого-промысловой ин-трормации, учитывают как плотность сетки скважин, так и соотношение добывающих и нагнетательных скважин.  [11]

Для определения вида зависимости между / Сн2з Ксг, Ас3 был использован многомерный корреляционный анализ.  [12]

В последние годы предложено. Имеется ряд статистических моделей для приближенной оценки нефтеотдачи, полученных для отдельных нефтегазоносных районов страны с помощью многомерного корреляционного анализа на основе данных по длительно разрабатываемым объектам. Некоторые из них, помимо различной геолого-промысловой информации, учитывают также плотность сетки скважин, соотношение добывающих и нагнетательных скважин, ряд других показателей. Предложенные модели ( формулы репрессии) могут быть использованы для сравнительных оценок, но лишь как ориентировочные, как дополнение к расчетам, основанным на математическом моделировании.  [13]

14 Компонентный анализ нестационарных процессов. [14]

Построение спектров компонентного состава и их описание теоретическими функциями производятся в соответствии с выше изложенным. Кроме того, существенное значение для программирования имеет установление фазовых соотношений частотного состава компонентов, а также характера корреляции между функциями распределений амплитуд компонентов процесса на-гружения, что связано с применением методов многомерного корреляционного анализа, здесь не рассматриваемых.  [15]



Страницы:      1    2