应用人工神经网络识别试井解释模型

对不同的试井解释模型，把压力导数曲线作为训练样本，应用ＢＰ网络进行训练，训练后的网络能根据现场的实际井数据识别试井解释模型，本文用模拟的数据，不完整的数据，有噪声的数据和一个现场试井数据对这个ＢＰ网络进行了测试，结果表明人工神经网络能够正确地识别试井解释模型，也能识别了不完整的，有噪声的数据，人工神经网络技术有效地改进了目前在试井解释模型吉广泛采用的模式识别方法，是一个非常值得推广和使用的技术。     

不稳定试井分析中参数识别的神经网络方法

在不稳定试井分析中，调整试井解释参数往往花费解释人员大量的时间。特别，当试井解释参数较多时，进行参数调整就更为困难，有时得不到一个合理的参数识别结果。因此，研究新的试井解释参数识别方法势在必行。目前，典型曲线的自动拟合方法是其研究成果之一，但由于数值计算方法的局限，使得该方法难于推广。文中研究了基于神经网络的系统辨识方法在不稳定试井分析参数识别中的应用。通过神经网络对一实际的油气藏系统进行建模和辨识，从而由新的神经网络模型可以获得参数识别结果。着重讨论了均质地层和双重介质地层的压力不稳定测试的参数识别问题，一个实例的分析显示了该识别算法的特性。     

试井分析专家系统

人工智能在试井分析领域中的应用,是近几年才兴起来的课题。但试井解释这一问题的本质决定了引入人工智能的必然性。本文论述了专家系统在试井解释领域中的应用和研究方向,详细介绍了所开发的试井分析专家系统的组成和结构,及各部组成的建立方法和工作机理。并用所建专家系统进行了实例分析解释。     

智能化辅助试井解释

综合集成的试井解释模型和解释模型的自动识别一直是试井解释研究的热点,文中提出了一种基于句法模式识别的试井模型识别新技术,它克服了现有技术在曲线形态识别与模型诊断推理方面的困难,将模型识别的复杂过程分为特征抽取、形态跟踪、模型推断等简单过程;利用试井分析和非线性最优化技术形成了一套集成多种解释模型的高效率解释软件。     

海上多段生产水平气井试井解释方法及其应用

以南海北部海域 X 气田 1H 气井为例,建立了多段水平气井模型,进行试井解释研究。 通过对 该井实际试井解释的应用效果对比,分析多段水平气井模型相对于常规水平井模型的优势。 研究表 明,应用多段水平气井模型可对水平气井的有效段数、长度、间隔等参数进行合理解释,解释结果更 符合储层实际。     

哈拉哈塘碳酸盐岩油藏数值试井研究

讨论了缝洞型碳酸盐岩油藏试井解释的复杂性及常规试井解释的局限性。针对哈拉哈塘碳酸盐岩油藏的地质特征,利用数值试井技术,结合油藏地质特征,构建有限元数值试井模型进行拟合分析,得到油藏不同区域储层的渗流特征、储量情况及油藏边界范围。并针对该区块常见的多缝洞体井控面积大和定容井控面积小2种油藏类型,提出了相应的增产措施。应用实例表明,数值试井技术能有效描述油藏的真实情况,为后期开发措施的制定提供理论依据。     

数值试井技术在海上复杂油气田中的应用

针对南海油气田存在的非均质油气藏和多相流问题,引入数值试井技术。基于三相试井渗流力学模型、角点网格和网格离散技术建立数值试井体系。针对南海实例油井和气井,应用数值试井技术进行储层、表皮和原始地层压力等参数解释,并与常规方法进行对比分析。结果表明:该技术能很好地解决多相流和非均质等疑难试井问题,为南海复杂油气田的试井分析提供了依据和方向。     

油井压力测试技术在安塞油田杏河区的应用

受地层"三低"条件限制及非均质性影响,杏河区地层渗流状况复杂,压力恢复速度缓慢,测试资料受井筒储集效应影响严重,无平面径向流直线,地层渗流特征难于识别,解释模型选取困难,影响试井资料的准确分析及应用。针对存在的问题,为了进一步认识地层流体渗流特征,建立试井资料解释模型体系,认识地层油水驱替关系,研究水驱过程中地层渗流特征变化情况,加强试井资料结果在油田开发中的应用,提高试井资料分析水平,对历年的试井资料进行重新分析精细解释,为合理进行注采调整,实现区块高效开发提供科学依据。     

统一的油井试井解释模型及井底压力解

在现代试井解释中,经常会遇到许多的试井物理模型,其中包括均质、双重介质、复合油藏等模型.应用者或软件开发者在应用时往往会根据不同的模型分别进行求解,每一种模型都要进行求解,无形中会浪费很多人力.针对三重介质复合油藏,建立了三重介质复合油藏的有效井径模型,通过拉普拉斯变换方法求出了井底压力的拉氏空间解,并且通过简化分解,将各种试井解释模型统一起来.该模型几乎包含了所有的试井解释模型(水平井除外),对应用者特别适用.     

识别低渗油藏甜点的试井解释体系及其应用

随着石油勘探开发的深入进行,低渗、特低渗油藏的评价及开发正受到越来越多的关注.由于低渗油藏较强的非均质性,在滚动开发时通常先对甜点进行集中开采,因此需要对甜点有较高的认识.而当前各种判断甜点的方法都存在一定的技术或经济层面的问题.基于试井技术,本文建立了一套完整的试井解释体系.使用该体系能够较好地降低试井解释的多解性,获得合理可靠的解释结果,并对结果通过插值方法来识别甜点.在该体系中,建立了基于时空尺度的"三维"试井解释评价技术.以井组为单位,分析并解释了所有试井测试资料,对最终试井解释结果中的地层系数进行克里格插值,并根据插值结果评价了地层系数在整个区块上的空间分布,提出了适宜开发的甜点位置,以此用来指导生产开发.为说明该体系的应用价值,本文给出了长庆油田某区块的分析案例.     

长时压力监测数据处理新方法与应用研究

以传统试井理论和小波理论为基础,经过反复试验,寻找到了适合于处理长时压力数据的小波类型.应用多重阀值方法成功地侦测并剔除掉长时压力数据中的异常点;在Chee kin(2001)的线性回归方法基础上,建立了剔除噪音的新方法.模拟和实测长时压力数据的降噪效果说明了该方法不仅能有效地剔除数据中的噪音,还能完整地保留数据中的棱角特征.应用小波模极大值理论成功地将长时压力数据离散为相对独立的一系列不稳定数据段;在保留数据基本特征的前提下,应用最大压力-最大时间准则对原始数据实施了大幅度压缩;在数据处理的基础上,综合应用移动窗分析方法和正交试验方法解释了油田长时压力数据集.解释结果与传统试井解释方法具有一致性.     

人工智能在试井解释中的应用研究

人工智能在试井中的应用是一个新的课题,国内外都刚起步。本文描述了试井油藏模型识别专家系统(RMIESWT)原型的研制成果。以压力导数为基础,用计算机模拟人类专家的视觉判断过程,用符号表达曲线,实现推理,是一种很好的智能模拟技术。除了压力恢复数据以外,还利用辅助资料来识别油藏模型,这对于那些实测数据不完整的情况,特别有效。选用基于规则的通用型开发工具CM.1作为专家系统环境。采用分层式结构构造知识库,逻辑关系清晰易懂,非常有利于规则的增添、删除和修改。终端用户同RMIESWT的对话全部是菜单式中文显示,易于被现场使用单位所接受。     

电网数据文件自动形成专家系统的设计与实现

应用专家系统技术建立了一个电网数据件自动形成专家系统。利用该系统能快速准确地自动形成电网数据件；采用半自动知识获取技术，通过人机对话获取必要的信息，知识获取子系统能自动地将元件参数、元件计算模型和电网件输出格式等信息转化为内部表示形式存入知识库，使得本系统的知识库从而整个系统的功能不断扩充、完善，满足各种电网计算软件对于电网数据件的要求。     

抽汲井试井分析数学模型的建立及精确解

根据抽汲井试井工艺过程及其特点，采用已知上一次抽汲结束时的地层压力分布规律建立下一次抽汲数学模型的方法，建立了抽汲井试井分析数学模型，并在Ｌａｐｌａｃｅ空间求解出了相应的精确解。将这一成果应用于长庆油田之中，结果表明：该理论能描述抽汲井的井底压力瞬变性及抽汲期井底压力变化无规律性的特征，符合实际测试工艺情况，弥补了抽汲井试井这一空白；提高了该类井试井的解释率和解释结果的可信度。同时，利用该理论还可计算抽汲过程中任一时刻的井底压力和关井时刻的井底压力，解决了抽汲井难以计算关井时刻井底压力的问题。     

对Saphir试井软件中段塞流解释方法的几点认识

分析了Saphir试井软件中段塞流压力资料解释方法原理：由段塞液压力数据得到定产量压降试井考虑井筒储存和表皮效应的等效压力导数，然后和Bourdet压力导数曲线进行拟合，从而求出地层参数，给出了具体的分析步骤。对某油田6口探井的段塞流压力资料进行了分析，井对解释结果进行了定量检验，从定量检验结果可以看出解释结果是比较正确的，从而表明应用Saphir试井软件的段塞流解释方法，可以对段塞流压力资料进行解释从而得到动态条件下的地层特性参数。     

克拉2气田克拉203井产能分析与试井解释

克拉2气田在西气东输过程中担任重要角色，克拉203井是该气田内一口最具代表性的高产井。因此，对克拉203井作出正确的产能评价与试井解释具有特殊的意义。本文通过对气相垂直井筒压力研究，计算出井底折算压力。利用折算后的压力数据，给出了二项式产能方程和指数式产能方程，求得真实无阻流量。通过PPD导数分析，正确判断出压力出现异常的原因，并对克拉203井进行了不稳定试井解释，为正确认识该井地层特征和建立合理的工作制度提供了理论依据。     

巴彦浩特盆地锡林凹陷火成岩特征与识别

巴彦浩特盆地火成岩非常活跃、分布广泛,对于油气勘探来说火成岩的识别十分重要。首先对X-1井测井数据与过井剖面分析得出火成岩的岩性和物理特性,然后采用BP人工神经网络方法对5条剖面处理解释,识别出锡林凹陷火成岩的分布。综合分析认为,这些火成岩主要形成于燕山晚期,受断裂控制,规模不大、特征不明显,用常规方法难以识别。     

“低渗透油层缩短关井时间试井方法研究”通过局技术评定

该课题为国家“九五”攻关项目的四级子课题 ,由我院尹洪军博士等人完成 ,于 1 999年 1 2月通过大庆石油管理局组织的专家技术评定 .该课题针对外围低渗透油田试井资料解释存在的问题 ,考虑了低渗透油层渗流特点 ,开展了低渗透油层压裂井和早期试井资料分析的攻关研究 ,取得了重要成果 .( 1 )建立了有限导流垂直裂缝井三线性流试井理论模型 ,制作了理论图版 ,给出了试井分析方法 ,提高了裂缝井模型的解释精度 .这对低渗透油藏压裂井的试井解释具有重要的理论和实际意义 .( 2 )分析了以往的早期试井分析方法———反褶积法 ,并指出了它在实际…     

测试井数据资料的数据清洗技术研究

针对测井和试井资料中存在数据质量的问题,提出了一种基于聚类分析和神经网络预测技术的数据清洗新方法.该方法首先检测测试井数据中存在空缺项的记录数据,对无空缺数据项的记录数据采用模糊聚类分析技术进行数据分类,再对各类数据分别进行蚁群聚类分析和神经网络学习并矫正噪声数据.将该数据清洗方法运用到试井分析中进行检验,取得了良好的效果.为提高测试井数据质量进行正确的解释评价提供了保证.     

大斜度井、分支井的不稳定压力动态分析

应用连续点源迭加原理建立起均匀流率的斜井压力分布数学模型，通过该模型能够考虑大斜度井的射开段长度、上下位置、倾斜角、渗透率各向异性等影响；应用Stehfest数值反演算法计算获得大斜度井的压降典型曲线，为大斜度井的试井评价和产能预测提供有力工具；通过对比分析发现，大斜度井的双对数典型曲线在两段压力导数水平段，前是早期的径向流特征，后是拟径向流特征；在同等的井筒渗流长度条件下，大斜度井或水平井方式的渗流条件好，更能有效地利用地层能量。