无黏土相盐水储层钻开液体系构建及其抗污染性能评价

采用NaCl/KCl/HCOONa复配欠饱和盐水作为钻开液的基础液相,自研的聚合物VIS-B作为流型调节剂,可酸溶的改性淀粉STA作为体系的降失水剂,Dua及Jqw作为暂堵材料,构建了一套无黏土相钻开液体系。该体系在密度1.10~1.28 g/cm^3间稳定可调,抗温可达130℃,具有较高的低剪切速率黏度和较好的润滑性能,且能有效抵抗各类储层污染物的污染,满足了Missan油田不同储层段的作业需求。     

油藏中后期减氧空气驱提高采收率机理研究

尕斯库勒油田E¹₃油藏已经进入高含水时期，储采失衡加剧，综合含水率达到了80%以上，原油产量下降，经济效益变差。为了提高油藏原油采出程度、改善油藏开发效果，调研了国内外减氧空气驱的机理研究以及现场试验的资料，建立了以油藏真实孔渗饱数据为基础的一维条形地层机理模型，并选取该油藏Y12-27井组进行了减氧空气驱可行性验证。研究表明:纵向顶部减氧空气驱驱油效果优于水驱和氮气驱；驱替压力对原油采出程度影响不大；注水转注气可以提高原油采出程度；对于减氧空气驱，由于低温氧化反应的作用，氧气浓度对原油采出程度有一定影响，但比较微弱，其中，氧气浓度为10%时，驱替结束采出程度最高；尕斯库勒油田E¹₃油藏属于注水开发“双高”油藏，适用于减氧空气驱；对于该油藏Y12-27井组，顶部减氧空气驱驱油效果好于水驱和氮气驱，建议氧气浓度超过10%时采取关井等措施。     

新型超润湿性自吸聚合物在压裂液体系中的应用

研制了一种具有润湿性的新型压裂液体系,并对聚合物进行XRD和TGA分析.流变学和扫描电镜实验表明,压裂液具有致密的网状结构.通过SEM测试得到破胶液的微观结构,表明交联作用更加明显.NFW压裂液在90℃时具有良好的流变性能,破胶液的表面张力较低,为20 mN·m-1.因此,这种具有润湿性的压裂液可作为致密油气藏开发的替代品.     

新深101D井钻遇裂缝性地层气液多相流模拟

为预测石油钻井钻遇裂缝性地层所产生的气液置换现象,对新深101D井须家河组某井段钻遇某处裂缝性地层建立多相流模型进行数值模拟,分析裂缝大小、钻井液密度对气液置换现象的影响,分析模拟井段气液置换带来的井底压力变化规律.结果表明:所预测气液置换现象具有良好的可行性,裂缝大小及钻井液密度越大,相同时间内气液置换现象发生得越缓慢;裂缝-环空接触面上端置换速率最快,气液交界面挤压严重;钻井液密度为1800 kg·m-3时井底压力变化波动较小,呈线性趋势增长至稳定,但由于密度过大可能会损害其他薄弱地层,因此选取气液置换发生稳定且不压漏地层的钻井液密度,会使气液置换发生缓慢,减小井筒内外压差波动影响,有利于井控安全.     

伊索昔康的合成方法研究

研究并合成一种昔康类非甾体抗炎药——4-羟基-2-甲基-N-(5-甲基-3-异噁唑基)-2H-1,2-苯并噻嗪-3-羧酰胺-1,1-二氧化物(伊索昔康).以糖精钠(1)和氯乙酸甲酯为原料,经取代、重排扩环、甲基化反应生成4-羟基-2-甲基-2H-1,2-苯并噻嗪-3-羧酸甲酯1,1-二氧化物(4)中间体,化合物(4)与5-甲基-3-异噁唑胺发生酰胺化反应生成伊索昔康(5).目标产物总收率为64.6％,纯度达100％,其结构由1H-NMR和MS表征.     

塔河地区缝洞型油藏注气替油效果实验

缝洞型油藏储层具有非均质性严重、流体分布复杂、缝洞本身的多尺度性和连通多样性的特点,随着现场开发的不断深入,只采用注水措施难以保证需求,还需从机理入手提高原油采收率和改善开发效果.因此,结合单井物模注气替油实验,研究了底水和注气方式以及含油体积对注气效果的影响.结果表明:底水充足时可借助底水能量驱油,在注气轮次相同时底水充足油藏注气采收率高于无底水;针对底水油藏采用单纯注气、水气交替及水气混注3种方式,在底水充足的情况下,纯注气吞吐方式效果明显好于气水混合注入方式和气水段塞注入方式;在相同的注气吞吐条件下,含油体积大的油藏注气效果更加明显.     

基于空间数据库的油藏多信息管理

相对落后的油藏资料管理在一定程度上影响了油气开发效率,为加强对油藏多信息的有效管理,通过对空间数据库技术的应用,同时利用GIS技术,基于SuperMap平台及SuperMap SDX空间数据库引擎组件,开发出油藏多信息管理系统。将各类相关的油藏多信息数据资料进行有效管理,提高了油藏地质多信息数据资料的可视化管理能力和油田信息资源的共享度,为油田的勘探开发提供了完整而全面的信息平台,提高了工作效率,同时对决策分析起到了一定的辅助作用。     

基于高光谱数据和雷达融合的滑坡信息提取

为了改进微地形滑坡遥感影像分类技术,从而提高微地形滑坡遥感信息提取的精度,采用湖北宜昌部分地区的无人机航拍高光谱影像(HSI)和激光雷达(LiDAR)数据作为研究数据源,并对高光谱和LiDAR数据进行融合,最后采用结合注意力模块(CBAM)的卷积神经网络(CNN)方法,对融合后的数据进行滑坡信息提取。研究表明,利用高光谱和雷达数据的优势,可以更准确地提取滑坡信息。