第1章 塔河油田縫洞型油藏地質和開發特征 1.1 地層層序及儲蓋組合 1.1.1 地層層序 1.1.2 儲蓋組合 1.2 構造及斷裂特征 1.3 古巖溶作用 1.4 儲集體發育特征 1.5 縫洞單元的提出與劃分 1.5.1 縫洞單元概念的提出 1.5.2 縫洞單元劃分原則 1.5.3 縫洞單元劃分依據 1.5.4 縫洞單元劃分方法 1.6 流體性質及溫壓系統 第2章 塔河油田縫洞型油藏開發規律研究 2.1 縫洞型油藏天然能量評價方法及合理壓力保持水平 2.1.1 縫洞型油藏天然能量評價方法 2.1.2 縫洞單元能量變化規律及合理壓力保持水平 2.2 縫洞型油藏油井產水特征和含水變化規律 2.2.1 油井含水類型及變化規律研究 2.2.2 縫洞單元含水上升類型的影響因素研究 2.3 縫洞型油藏產量遞減特征及遞減規律研究 2.3.1 產量遞減規律及研究方法 2.3.2 遞減類型及遞減特征 2.3.3 產量遞減主控因素分析 第3章 縫洞型油藏高產井水錐機理及評價指標 3.1 縫洞型油藏流體動力學機理及流動數學模型 3.1.1 縫洞型油藏耦合流動數學模型 3.1.2 縫洞型油藏耦合數值模擬方法 3.2 縫洞型油藏底水錐進機理 3.2.1 縫洞型油藏底水錐進機理地質模型分析 3.2.2 縫洞型油藏油井見水前油壓變化特征 3.2.3 縫洞型油藏數值模擬底水錐進過程 3.3 縫洞型油藏油井見水影響因素及水淹前預警信號篩選 3.3.1 油井見水影響因素數值模擬 3.3.2 油井見水影響因素權重分析 3.3.3 油井水淹前預警信號參數的篩選 3.4 油井見水風險評價指標體系的建立 第4章 縫洞型油藏高產井定量預警方法 4.1 基于多元回歸方法的油井定量預警方法 4.1.1 多元回歸方法原理 4.1.2 油井見水時間量化預測多元回歸公式 4.2 縫洞型油藏高產井定量預警BP神經網絡模型 4.2.1 基于神經網絡方法的油井量化預警基本原理 4.2.2 區塊油井見水時間量化預測神經網絡模型 4.3 基于KNN算法的高產井見水時間預警方法 4.3.1 機器學習簡述及KNN聚類算法原理 4.3.2 基于KNN聚類算法的油井見水時間預測 4.4 基于油藏工程原理的縫洞型油藏油井預警方法 4.4.1 油井見水時間油藏工程預警方法 4.4.2 洞外的流動模式及水錐形態