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1.
用单相流复合图版解释油水两相流试井数据   总被引:9,自引:1,他引:8  
建立在对单相流控制方程进行分析求解基础上的试井方法一直在试井领域占据着主导地位。自80年代压力和压力导数复合图版问世以来,使试井解释清度得一以了很大的提高,随着试井曲线测试及解释软硬件性能提高,参数的解释已逐步完成了由手工图版拟合向自动图版拟合和自动拟合的过渡,解释速度和精度大大提高。  相似文献   
2.
对一类双重介质分形油藏渗流问题进行了研究,根据分解原理和Bessel函数正交性求出了定产量生产时有界封闭地层和有界定压地层的精确解,利用拉氏变换数值反演方法和近似解析解研究了压力动态特征,分析了分形参数,储容系数和窜流系数对压力动态的敏感性。并比较了近似解析解和拉氏数值反演解之间的拟合情况,说明在一般情况下可利用近似解析解进行压力分析,使得近似解析解可在具体试井分析中使用。从而为油藏工程和渗流力学试井分析提供了一种新方法。  相似文献   
3.
试井理论发展的新方向—数值试井   总被引:10,自引:2,他引:8  
对于复杂形状,多变的非均质油藏,以及多相流试井问题,尚无公认可行的解决办法,用数值试井的方法可望得到很好的解决,文中提出了数值试井研究的五个主要内容,即参数拟合方法,数值模拟的精度控制,网络部分技术,与常规试井方法的结合,如何拓宽试井解释的范畴,指出了试井理论发展的新方向。  相似文献   
4.
砂岩油藏DST压力卡片的研究及综合解释方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
  相似文献   
5.
对于复杂形状、多变的非均质油藏,以及多相流试井问题,尚无公认可行的解决办法,用 数值试井的方法可望得到很好的解决。文中提出了数值试井研究的五个主要内容,即参数拟合方 法、数值模拟的精度控制、网格剖分技术、与常规试井方法的结合、如何拓宽试井解释的范畴。指出 了试井理论发展的新方向。  相似文献   
6.
井筒附近地层存在高速非达西渗流的复合地层试井分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文建立了考虑井筒附近存在高速非达西渗流的孔隙性油藏油井的试井解释模型,采用有限差分方法,求解了无因次数学模型。研究了高速非达西渗流的特征,作出考虑高速非达西渗流影响的理论图版,包括压力图版和压力导数图版。同时,利用无因次数学模型的简化解,指出井底附近地层存在污染(或改善)的复合油藏压力导数特征,研制出新型理论图版。文中结合实例,说明本文理论图版的应用方法。  相似文献   
7.
试井解释图版拟合分析的神经网络方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
图版拟合是现代试井分析的主要方法,由于图版上典型曲线分辨率的限制,使得典型曲线图版拟合分析不可避免地存在误差。除此之外,复杂试井问题的图版分析常常同时需要多幅图版,因而限制了典型曲线图版拟合分析方法的应用。利用前馈神经网络的函数逼近性质,建立了神经网络典型曲线图版,并给出了相应的解释方法。所建立的神经网络图版包含了全部理论曲线的信息,克服了传统典型曲线图版的不足,使得任意的实测曲线都能在神经网络典型曲线图版上直接得到精确拟合。同时,该图版大大简化了传统图版的拟合分析过程,使图版拟合分析更易实现。神经网络图版的研制成功,使实现图版拟合分析的智能化成为可能;另外,利用神经网络的函数映射能力,建立的神经网络图版可以包含更多信息,从而可以解释出更多的参数值。图3参4(邓远忠摘)  相似文献   
8.
混合PEBI网格精细油藏数值模拟应用研究   总被引:14,自引:1,他引:13  
针对原有的PEBI网格在精细油藏数值模拟中出现的问题,提出了综合运用径向网格和PEBI网格的混合PEBI算法.混合PEBI算法将整个研究区域分成两个区域:油井区和油藏区.在油井区采用径向网格,可以在充分把握油井附近流动状态的同时实现网格体积由小到大的快速变化;在油藏区采用PEBI网格,可以很好地逼近复杂油藏形态.混合PEBI网格具有计算效率高、稳定性好、运用灵活等特点,能适应精细油藏数值模拟的需要.用2个三维、多相数值试井计算实例对混合网格的优良性能进行了验证.  相似文献   
9.
油气两相压降数值试井模型及其典型曲线的规律   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出油气两相流动压降试井数字模型的数值解法,用此解法对均质油藏中油气两相流动试井的规律进行了研究,根据实例计算结果,分析油气两相流下典型压降试井曲线的特征,以及油、气的初始饱和度分布,两相黏度比,饱和度梯度、相对渗透率关系对试井曲线的影响和相应的作用机理,首次发现气体的存在会使油气两相试井的压力导数曲线表现出类似于单相流双重介质试井的压力导数曲线的“下凹”特征。  相似文献   
10.
遗传算法中,分别以在、离线性能表征算法的进行性能和收敛性能[1],两者是一对矛盾体.在算法进行的早期,人们希望算法有较好的在线性能,以便能快速地搜索到最优点的附近.否则便会出现算法过早收敛的情况,谓之“早熟”.在群体演化的后期,很可能会出现下列情况:个体适应度之间的差值比群体最小适应度相差若干个数量级,此时群体演化的速度会非常慢,甚至很多代也不会达到最优点. 遗传算法的作用原理用模式理论能得到很好的解释.根据模式理论,群体中第j个个体通常以概率pj=fj/∑fj的概率被选择复制.若包含于群体中的某模式H在当前代中有M(H,T)个代表个体,则在下一代中此模式的代表个体的期望值将为  相似文献   
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