【长时压力监测数据处理新方法与应用研究】
在石油工程领域，长时压力监测是了解油藏动态、优化生产管理的重要手段。然而，长期积累的压力数据往往包含大量的噪声和异常点，这给数据处理和分析带来了挑战。本文主要探讨了一种基于小波理论的数据处理新方法，并阐述了其在长时压力监测数据的应用。
首先，文章引入了小波分析作为处理长时压力数据的基础。小波分析是一种多分辨率分析方法，能够同时捕捉信号的时间和频率信息，特别适用于非平稳信号的处理。文中通过实验对比，找到了适合处理长时压力数据的小波类型，这有助于提高数据处理的准确性。
接着，文章提到了多重阈值方法来检测和剔除数据中的异常点。这一方法能有效地识别并排除那些显著偏离正常趋势的点，确保后续分析的可靠性。此外，作者还建立了一个基于Chee kin(2001)线性回归方法的新模型，用于进一步去除噪声，同时保持数据的边缘特征，这对于保留数据的有用信息至关重要。
在数据压缩方面，文章应用了小波模极大值理论，将长时压力数据离散为一系列相对独立的不稳定数据段。在此基础上，采用最大压力-最大时间准则对原始数据进行大幅度压缩，这在保持数据基本特征的同时，显著减少了数据量，降低了存储和处理的复杂性。
最后，为了解释这些处理后的数据，文章综合运用了移动窗分析方法和正交试验技术。移动窗分析允许对数据集进行时间分段的深入研究，而正交试验则提供了多因素影响分析的工具，使得对油田长时压力数据的解释更为全面且与传统的试井解释方法保持一致。
总结起来，本文提供了一套系统性的长时压力数据处理方法，包括异常点检测、噪声去除、数据压缩和解释策略，这些方法对于从大量压力监测数据中提取有价值信息、优化油藏管理具有重要的实践意义。通过结合小波变换和现代数据分析技术，作者展示了如何有效处理复杂工业数据，从而提升决策的科学性和精度。
