排序方式: 共有32条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
为了建立合理准确的川南五峰组—龙马溪组页岩TOC含量预测方法,以长宁、泸州等地区的测井曲线及17口井实测TOC含量数据为基础,利用主成分分析法对这些资料进行预处理,基于BP神经网络和梯度提升决策树(GBDT)方法建立2种TOC含量预测模型,并将之与传统TOC含量预测方法进行对比。结果表明: ① 2种新模型的准确度均高于传统方法,预测结果与实际值吻合度均满足要求。②与BP神经网络模型相比,GBDT预测精度更高,均方根误差仅为0.0387。利用GBDT方法所建立的TOC含量预测模型具有低成本、高效、连续等特点,能够快速准确地预测目的层TOC含量。该成果可为提高页岩油气勘探开发效率提供有效技术支撑。 相似文献
2.
3.
通过室内物理模型驱油实验研究了阴- 非离子型表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸钠(AES )/疏水缔合聚丙烯酰胺(APP 5)复合体系的稠油采收率,并与AES/部分水解聚丙烯酰胺(SNF )复合体系进行了比较。结果表明:在1.2 g/L SNF、1.2 g/L APP5、2.0 g/L AES、50℃条件下,模拟地层水、SNF 、APP 5、SNF/AES和APP 5/AES 的最终采收率分别为50.1% 、60.0% 、61.2% 、64.9% 和70.7% ,APP 5/AES 复合体系的稠油采收率最大。AES 体系与所用稠油不能产生超低界面张力,加入0.1 g/L APP5 或SNF后,APP 5/AES、SNF/AES复合体系的最低界面张力也未能得到改善,分别为1.40mN/m和1.43mN/m。AES 加量为2.0 g/L 时,复合体系的黏度高于单一聚合物体系,APP 5/AES 复合体系黏度最大。在50℃、7.34s-1下,1.6 g/L APP5/2.0 g/L AES 的黏度为32.42mPa· s 。通过界面张力和黏度测定分析发现:与范德华相互作用相比,分子间疏水作用对增强APP 5/AES 复合体系的黏度贡献更大。APP 5/AES 复合体系提高稠油采收率主要是通过提高体相黏度,降低油水流度比,而非降低油水界面张力。 相似文献
4.
5.
为了增强天然气泡沫在提高采收率中的应用效果,采用注射法研究了疏水修饰纳米颗粒(HMNP)与不同类型表面活性剂复合生成的天然气泡沫的稳定性及温度、无机盐(NaCl、CaCl2)对天然气泡沫稳定性的影响机制。结果表明:在室温(25℃)纯水条件下,HMNP与阴离子表面活性剂(十二烷基磺酸钠(SDS)、十二烷基苯磺酸钠(SDBS)、十二烷基聚氧乙烯醚硫酸钠(AES))复合体系生成的天然气泡沫在3000 min内可保持很好的稳定性,具有显著协同稳定天然气泡沫稳定性的作用。而且,在50℃条件下或离子强度为0.2 mol/L的情况下,阴离子表面活性剂中的聚氧乙烯(EO)基团可以进一步增强HMNP/AES复合体系天然气泡沫的稳定性及耐温耐盐性;阴离子表面活性剂中的苯环则可显著促进HMNP与阴离子表面活性剂的协同效应,更大幅度提高HMNP/SDBS复合体系天然气泡沫的稳定性、耐温性及耐一价金属离子能力。 相似文献
6.
7.
8.
为了搞清渝西地区来苏-云锦向斜走滑断裂附近地层水活动对页岩气富集的控制作用,通过含水饱和度对比、含水饱和度与裂缝分布特征关系的分析,研究不同构造部位含水饱和度差异并明确其控制因素。通过井温对比、地层水氢氧同位素示踪、盆地模拟及构造演化分析,搞清页岩中地层水的来源,明确地层水活动对页岩气富集的影响。结果表明:走滑断裂走向转折端的构造低部位页岩的含水饱和度高且受控于裂缝发育程度,该部位页岩中的水来源于深部流体,页岩大量生气时期早于断裂走滑活动期和深部流体上涌期。走滑断裂活动背景下页岩气富集可分为2个阶段,第1阶段为侏罗纪—早白垩世构造挤压阶段,页岩大量生气且保存条件好,来苏-云锦向斜利于页岩气保存,第2阶段为晚白垩世—现今的走滑断裂活动阶段,云锦向斜南部受到的走滑挤压分量小,深部流体上涌进入页岩储层,导致页岩含气性差。研究成果可为川南坳陷同类地质条件的页岩气勘探部署提供理论支撑。 相似文献
9.
为研究粘弹性支化预交联凝胶颗粒(B-PPG)的封堵性能与调剖能力,进行了单管填砂岩心封堵实验和非均质平行双管填砂岩心驱替实验。实验结果表明:B-PPG以不断堆积堵塞与变形通过孔道的方式在岩心中运移,能够对岩心窜流通道进行有效封堵,阻力系数增大,封堵效率在97%以上;岩心阻力系数和封堵效率随岩心渗透率、B-PPG质量浓度和模拟地层水矿化度的增大而增大,随注入速度和温度的增大而减小。B-PPG通过选择性封堵高渗透岩心、液流转向的作用改善非均质岩心的吸水剖面。当岩心渗透率级差小于7.1,B-PPG段塞为0.25~1.0倍孔隙体积时,B-PPG都表现出良好的调剖效果。 相似文献
10.
为了让水文地质工作者更加科学地选择底板突水危险性评价方法,首先,从理论上分析、对比了2种常用的底板突水评价方法——基于GIS的层次分析(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)型脆弱性指数法和基于GIS的人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN))型脆弱性指数法;然后,以实际矿井为研究对象,运用这2种方法对其底板进行了突水危险性评价,从评价过程中总结出两者的异同。结果表明:两者各有优缺点,应根据实际资料和需求进行合理选择。 相似文献