濮城油田沙三中6-10高分辨率层序地层学研究

The foundation of reservoir model and residual oil prediction have been the core of reservoir detailed description for improved oil production and enhanced oil recovery. The traditional way of sandstone correlation based on the geometrical similarity of well-logs which emphasizes "based on the cycle and correlating from larger to smaller" has shown its theoretical limits when explaining the correlating and the scale, geometry, continuity, connectivity of sandstones and the law of the reservoir property. It has been an urgent and difficult subject to find new theory and methods to solve the reservoir correlation and property prediction. It's a new way to correlate strata and found framework of reservoir through the process-response analysis in the base-level cycles. And it is also possible to analyze the reservoir property in reservoir framework. Taking the reservoir of zonation 6-10 in S3~2 of Pucheng Oil Field in Henan Province as an example, we founded the detailed reservoir stratigraphic framework through base-level correlation. In the strata frame, sediment distribution and its development are discussed based on sediment volume partitioning and facies differentiation analysis. Reservoir heterogeneities and its relation to base-level are also discussed. The analysis of primary oil distribution shows the base-level controlled oil distribution in reservoir. In this paper, subjects as following are discussed in detail. Based on the analysis of sedimentary structure and sedimentary energy, the facies model was founded. Founding stratigraphy framework through base level analysis In the studying zone, one long term cycle, 6 middle term cycles and 27 short term cycles was identified and correlated. 3 Predicting the property of reservoir for improving oil development The base level controlled the property of sandbody. The short and very short term cycle controlled the pattern of heterogeneities in sandbody, and the middle and long term cycle controlled the area and inter-layer heterogeneities. On the lower location of the middle and long term base level, the sandbody is well developed, with a wide area and large thickness, while on the high location of base level, there is an opposite reservoir character. 4 The studying of reservoir development response and oil distribution making a solid base for development adjustment Primary oil distribution is controlled by base level location. It tells that the sandbody on the high base level location was poor developed for its difficulty to develop. While on the low location of the base level, the sandbody is well developed for its relative easy to develop and dominant role in the development, but high residual oil for its high original oil content.

Bridge-vehicle interaction for structural health monitoring: potentials, applications, and limitations

Structural Health Monitoring (SHM) is an integral part of infrastructure maintenance and management systems due to socio-economic, safety and security reasons. The behaviour of a structure under vibration depends on structure characteristics. The change of structure characteristics may suggest the change in system behaviour due to the presence of damage(s) within. Therefore the consistent, output signal guided, and system dependable markers would be convenient tool for the online monitoring, the maintenance, rehabilitation strategies, and optimized decision making policies as required by the engineers, owners, managers, and the users from both safety and serviceability aspects. SHM has a very significant advantage over traditional investigations where tangible and intangible costs of a very high degree are often incurred due to the disruption of service. Additionally, SHM through bridge-vehicle interaction opens up opportunities for continuous tracking of the condition of the structure. Research in this area is still in initial stage and is extremely promising. This PhD focuses on using bridge-vehicle interaction response for SHM of damaged or deteriorating bridges to monitor or assess them under operating conditions. In the present study, a number of damage detection markers have been investigated and proposed in order to identify the existence, location, and the extent of an open crack in the structure. The theoretical and experimental investigation has been conducted on Single Degree of Freedom linear system, simply supported beams. The novel Delay Vector Variance (DVV) methodology has been employed for characterization of structural behaviour by time-domain response analysis. Also, the analysis of responses of actual bridges using DVV method has been for the first time employed for this kind of investigation.

Binaural Reproduction of Finite Difference Simulations Using Spherical Array Processing

Due to its efficiency and simplicity, the finite-difference time-domain method is becoming a popular choice for solving wideband, transient problems in various fields of acoustics. So far, the issue of extracting a binaural response from finite difference simulations has only been discussed in the context of embedding a listener geometry in the grid. In this paper, we propose and study a method for binaural response rendering based on a spatial decomposition of the sound field. The finite difference grid is locally sampled using a volumetric array of receivers, from which a plane wave density function is computed and integrated with free-field head related transfer functions, in the spherical harmonics domain. The volumetric array is studied in terms of numerical robustness and spatial aliasing. Analytic formulas that predict the performance of the array are developed, facilitating spatial resolution analysis and numerical binaural response analysis for a number of finite difference schemes. Particular emphasis is placed on the effects of numerical dispersion on array processing and on the resulting binaural responses. Our method is compared to a binaural simulation based on the image method. Results indicate good spatial and temporal agreement between the two methods.

Volume-Synchronized Probability of Informed Trading (VPIN), Market Volatility, and High-Frequency Liquidity

We assess the predictive ability of three VPIN metrics on the basis of two highly volatile market events of China, and examine the association between VPIN and toxic-induced volatility through conditional probability analysis and multiple regression. We examine the dynamic relationship on VPIN and high-frequency liquidity using Vector Auto-Regression models, Granger Causality tests, and impulse response analysis. Our results suggest that Bulk Volume VPIN has the best risk-warning effect among major VPIN metrics. VPIN has a positive association with market volatility induced by toxic information flow. Most importantly, we document a positive feedback effect between VPIN and high-frequency liquidity, where a negative liquidity shock boosts up VPIN, which, in turn, leads to further liquidity drain. Our study provides empirical evidence that reflects an intrinsic game between informed traders and market makers when facing toxic information in the high-frequency trading world.

Habit Formation and the Persistence of Monetary Shocks

This paper studies the persistent effects of monetary shocks on output. Previous empirical literature documents this persistence, but standard general equilibrium models with sticky prices fail to generate output responses beyond the duration of nominal contracts. This paper constructs and estimates a general equilibrium model with price rigidities, habit formation, and costly capital adjustment. The model is estimated via Maximum Likelihood using US data on output, the real money stock, and the nominal interest rate. Econometric results suggest that habit formation and adjustment costs to capital play an important role in explaining the output effects of monetary policy. In particular, impulse response analysis indicates that the model generates persistent, hump-shaped output responses to monetary shocks.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Exposición acumulada de polvo respirable como predictor de enfermedad respiratoria

En la minería de carbón se presenta exposición prolongada a polvo de carbón y a polvo de sílice en diferentes porcentajes, encontrándose una asociación con las alteraciones obstructivas, bronquitis crónica, Neumoconiosis de los trabajadores de carbón y Silicosis. Se han establecido varias formas de estimar el riesgo de desarrollar dichas enfermedades respiratorias no malignas secundarias a la exposición a estos polvos (carbón y sílice) en el ámbito ocupacional, siendo el cálculo de la exposición acumulada, la que ha demostrado mayor utilidad. Con el fin de establecer el riesgo de desarrollar alteraciones funcionales, a partir de la exposición acumulada de polvo respirable - y en los trabajadores de una empresa de minería a cielo abierto en Colombia, se estructuró este estudio de cohorte. Se contó con el registro de 566 trabajadores distribuidos en 29 Grupos de Exposición Similar (GES). El cálculo de la dosis acumulada se realizó considerando las medianas de exposición para cada GES y el tiempo de exposición de cada trabajador. Y posteriormente se estimó el riesgo empleando una regresión de poisson con varianza robusta. Los resultados más importantes del estudio muestran la exposición acumulada en niveles inferiores a los reportados en la literatura, sin embargo se encuentra un riesgo ligeramente elevado, IRR 1.000124 (IC95% 1 - 1.000248) en los expuestos, estimando que por cada unidad de medición de la exposición acumulada que se incremente, el riesgo de que aparezca una alteración respiratoria funcional se incrementa en 1.000124 veces entre los trabajadores expuestos y los no expuestos.

Asymmetries in Business Cycles

Esta disertación busca estudiar los mecanismos de transmisión que vinculan el comportamiento de agentes y firmas con las asimetrías presentes en los ciclos económicos. Para lograr esto, se construyeron tres modelos DSGE. El en primer capítulo, el supuesto de función cuadrática simétrica de ajuste de la inversión fue removido, y el modelo canónico RBC fue reformulado suponiendo que des-invertir es más costoso que invertir una unidad de capital físico. En el segundo capítulo, la contribución más importante de esta disertación es presentada: la construcción de una función de utilidad general que anida aversión a la pérdida, aversión al riesgo y formación de hábitos, por medio de una función de transición suave. La razón para hacerlo así es el hecho de que los individuos son aversos a la pérdidad en recesiones, y son aversos al riesgo en auges. En el tercer capítulo, las asimetrías en los ciclos económicos son analizadas junto con ajuste asimétrico en precios y salarios en un contexto neokeynesiano, con el fin de encontrar una explicación teórica de la bien documentada asimetría presente en la Curva de Phillips.

Business cycle asymmentries: An investment cost approach

In this paper, investment cost asymmetry is introduced in order to test wheter this kind of asymmetry can account for asymmetries in business cycles. By using a smooth transition function, asymmetric investment cost is modeled and introduced in a canonical RBC model. Simulations of the model with Perturbations Method (PM) are very close to simulations through Parameterized Expectations Algorithm (PEA), which allows the use of the former for the sake of time reduction and computational costs. Both symmetric and asymmetric models were simulated and compared. Deterministic and stochastic impulse-response excersices revealed that it is possible to adequately reproduce asymmetric business cycles by modeling asymmetric investment costs. Simulations also showed that higher order moments are insu_cient to detect asymmetries. Instead, methods such as Generalized Impulse Response Analysis (GIRA) and Nonlinear Econometrics prove to be more e_cient diagnostic tools.

Trade-offs and responsiveness of the single-layer urban canopy parametrization in WRF: an offline evaluation using the MOSCEM optimization algorithm and field observations

For an increasing number of applications, mesoscale modelling systems now aim to better represent urban areas. The complexity of processes resolved by urban parametrization schemes varies with the application. The concept of fitness-for-purpose is therefore critical for both the choice of parametrizations and the way in which the scheme should be evaluated. A systematic and objective model response analysis procedure (Multiobjective Shuffled Complex Evolution Metropolis (MOSCEM) algorithm) is used to assess the fitness of the single-layer urban canopy parametrization implemented in the Weather Research and Forecasting (WRF) model. The scheme is evaluated regarding its ability to simulate observed surface energy fluxes and the sensitivity to input parameters. Recent amendments are described, focussing on features which improve its applicability to numerical weather prediction, such as a reduced and physically more meaningful list of input parameters. The study shows a high sensitivity of the scheme to parameters characterizing roof properties in contrast to a low response to road-related ones. Problems in partitioning of energy between turbulent sensible and latent heat fluxes are also emphasized. Some initial guidelines to prioritize efforts to obtain urban land-cover class characteristics in WRF are provided. Copyright © 2010 Royal Meteorological Society and Crown Copyright.

Time is of the essence: a selective review of the fall and rise of brief therapy research

For compelling reasons of equity and the advance of public health, brief psychotherapy has become the dominant format in both practice and research. One consequence of this is the apparent decline of a distinct stream of brief therapy research. However, much of the agenda formerly identified with that research stream is of increasing importance to the field. Time is indeed of the essence in current psychotherapy research. For example, factors conducive to the time efficiency of brief psychodynamic therapy have been described recently. The important question ‘How much therapy is enough?’ has been addressed by studies inspired by the dose-response analysis of Howard and colleagues. The value of ultra-brief interventions has been examined. These issues are considered in a selective review, drawing in particular on the work of the Sheffield/Leeds psychotherapy of depression research group. This research treats the number of treatment sessions as an independent variable, thereby providing a causal analysis of the dose-response relationship over a range from two to 16 sessions, illuminated by a comparative analysis of change processes in treatments of different durations. Its results enable some specification of the extent and nature of incremental benefit derived from additional sessions in the psychotherapy of depression.

Selection of operational parameters for the production of instant soy protein isolate by pulsed fluid bed agglomeration

The objective of this study was to select the optimal operational conditions for the production of instant soy protein isolate (SPI) by pulsed fluid bed agglomeration. The spray-dried SPI was characterized as being a cohesive powder, presenting cracks and channeling formation during its fluidization (Geldart type A). The process was carried out in a pulsed fluid bed, and aqueous maltodextrin solution was used as liquid binder. Air pulsation, at a frequency of 600 rpm, was used to fluidize the cohesive SPI particles and to allow agglomeration to occur. Seventeen tests were performed according to a central composite design. Independent variables were (i) feed flow rate (0.5-3.5 g/min), (ii) atomizing air pressure (0.5-1.5 bar) and (iii) binder concentration (10-50%). Mean particle diameter, process yield and product moisture were analyzed as responses. Surface response analysis led to the selection of optimal operational parameters, following which larger granules with low moisture content and high process yield were produced. Product transformations were also evaluated by the analysis of size distribution, flowability, cohesiveness and wettability. When compared to raw material, agglomerated particles were more porous and had a more irregular shape, presenting a wetting time decrease, free-flow improvement and cohesiveness reduction. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

Mastication effort study using photorefractive holographic interferometry technique

The purpose of this work was the force-displacement response analysis of the masticatory process in a dried human skull by Double-Exposure Photorefractive Holographic Interferometry Technique (2E-PRHI). The load concentration and dissipation of the forces from dried human skull were analysed at applied loading stands as a Simulation of Isolated Contraction (SIC) of some mastication muscles. The 2EHI and Fringe Analysis Method were used to obtain the quantitative results of this force-displacement response. These results document quantitatively the real biomechanical response from dried human skull under applied loading and it can be used for complementary study by finite element model and others analysis type. Crown Copyright (C) 2009 Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.

Realized volatility and correlation in grain futures markets: testing for spillover effects

Fluctuations in commodity prices are a major concern to many market participants. This paper uses realized volatility methods to calculate daily volatility and correlation estimates for three grain futures prices (corn, soybean, and wheat). The realized volatility estimates exhibit properties consistent with the stylized facts observed in earlier studies. According to daily realized correlations and regression coefficients, the spot returns from the three grain futures are positively related. The realized estimates are then used to evaluate the degree of volatility transmission across grain futures prices. The impulse response analysis is conducted by fitting the vector autoregressive model to realized volatility and correlation estimates, using the bootstrap method for statistical inference. The results indicate that rich dynamic interactions exist among the volatilities and correlations across the grain futures markets.

New Zealand’s trade balance : evidence of the J-curve and granger causality

This article tests for the existence of any cointegration relationship between trade balance and real effective exchange rate (REER), foreign income and domestic income for New Zealand during the period 1970-2000. It also examines the direction of the casual relationship between the above variables, and applies the impulse response analysis to determine whether shocks to the REER induce the trade balance to follow a J-curve pattern. The results indicate that there is no cointegration relationship between the above variables; there is a casual connection in both directions between trade balance and foreign income; and New Zealand's trade balance exhibits a J-curve pattern when there is a depreciation of the New Zealand dollar.