新一代并行可扩展裂缝性油藏聚合物驱模拟器的开发

石油作为一种主要能源,在交通、工业生产以及日常生活中发挥着重要作用。大量的新技术已经被开发并用于最大化石油生产,比如聚合物驱等技术在我国得到了广泛的应用。天然裂缝油藏聚合物驱模拟对油田的可持续生产和延长油田寿命至关重要。开发了一种可扩展的并行油藏模拟器,用于使用聚合物驱技术模拟天然裂缝性油藏的石油开采,使油藏工程人员能够利用强大的并行计算机研究生产技术,优化采油过程。通过与现有的商用软件对比,数值结果验证了该模拟器的正确性和有效性。此外,数值实验也证明了该模拟器拥有良好的扩展性,它可以使用成千上万的CPU核来计算具有数亿个网格块的大规模油藏模型。     

串行油藏模拟器并行化的一种便利途径

§1.引 言 油藏数值模拟自从诞生之日起就一直跟随计算机硬件的发展,来满足石油开采业的技术需求,其求解规模越来越大.模拟的主要目的也己从过去的注重油藏整体动态趋势发展到研究地下流体的精细分布状况.这无疑使每次模拟的计算开销越来越大.十几年前,发达国家出现了并行计算环境(共享或分布式的),与此同时一些油藏模拟器开发者就开始研究串行模拟器的并行化.近五年来,我国石油行业先后引进了一些并行计算机,也开始了对80年代中期所引进的源码油藏模拟器的并行化探讨.然而由于并行实现对特定并行计算环境的依赖很     

多维数据分析在油气生产中的应用

石油是重要的战略物资,掌握着国家的经济命脉.将油藏工程技术与多维数据分析技术相结合,使得多雏数据分析方法应用于油气企业的日常生产,为油气生产企业提供优化的油藏管理经营策略.     

GeoToolkit在Web环境下的应用研究

随着Web技术的不断进步,数字化油田的应用也在不断的推广。石油地质绘图作为石油工业的重要组成部分也显得十分重要。GeoToolkit工具为油藏地质绘图提供了高性能的图形组件,本文通过对ActiveX控件的使用,使得GeoToolkit开发的应用程序可以很好的在JSP网页中进行数据处理以及显示。完成了复杂的油藏地址图像在Web环境下的显示功能。     

石油生产过程设定点优化模型及其求解算法

控制系统实时优化的关键是及时获得其最优设定点,本文利用石油生产过程中积累的丰富历史数据,建立了石油生产过程的稳态模型,基于石油生产企业最大化石油生产利润或最小化生产成本的经济指标形成了一个设定点优化模型,并结合修改增广Lagrange乘子法和粒子群优化算法提出了一个新型混合方法,以对所形成的石油生产过程设定点优化问题进行有效的全局寻优,利用商业软件Eclipse对一个非均质油藏Synfield进行模拟所得的一组数据进行了数值仿真试验,试验结果验证了所给模型和方法的有效性.     

基于Spark的油藏数据挖掘与分析

为了方便油藏数据特征的分析和石油的勘探开发过程,本文利用Spark并行计算框架分析油藏数据,并通过数据挖掘算法分析油藏属性之间的潜在关系,对油藏的不同层段进行了分类和预测.本文的主要工作包括：搭建Spark分布式集群和数据处理、分析平台,Spark是流行的大数据并行计算框架,相对传统的一些分析方法和工具,可以实现快速、准确的数据挖掘任务;根据油藏数据的特点建立多维异常检测函数,并新增渗孔比判别属性Pr;在处理不平衡数据时,针对逻辑回归分类提出交叉召回训练模型,并优化代价函数,针对决策树,提出KR-SMOTE对小类别样本进行过采样扩充,这两种方法都可以有效处理数据不平衡问题,提高分类精度.     

一类正规模糊神经网络及其在复杂水淹层识别中的应用

考虑了一种五层结构的正规化模糊神经网络模型,针对网络结构的优化问题给出了该网络模型的规则层节点的选取方法和相应的反传播学习规则.对于具有较少数输入节点的情况,该网络有较快的训练速度.油藏测井解释中水淹层的识别是石油开发中特别是开发中后期比较突出的一个问题,复杂的地质条件在测井曲线的表现中具有许多模糊性,在各种模糊条件的组合下油藏水淹表现为强水淹、中水淹、弱水淹和无水淹等情形.将正规模糊神经网络用于油藏测井解释中水淹层的识别以提取测井曲线与水淹级别之间的映射关系,从而实现模糊性油藏测井解释中水淹层的识别.实验表明此方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性.     

基于数据场可视化技术的石油勘探应用研究

石油勘探开发是石油工业的重要部分,直接决定了我国的石油产量,在石油勘探开发过程中,会采集到大量的数据,形成三雏数据场。本文是将三维数据场可视化技术应用到石油勘探开发过程中的地质建模和数值模拟之中,达到了较好的效果。直观、准确地再现了油藏分布以及石油开发过程中的参数的动态变化,辅助相关领域工作人员的分析、设计,具有广泛应用前景。     

物探尖兵,钻井利器--中石化南京第六物探大队应用HPCC系统

石油,历来被誉为黑金,它对国家经济的重要性可想而知。最近,世界油价一路飙升,由此再次凸显中国能源危机问题。与此同时,由于中国经济已经进入到能源高消耗的重化工业时期,能源的需求更加旺盛,并面临能源结构的变化,解决能源问题更是迫在眉睫。目前,中国担负石油使命的行业包括中国石油天然气集团公司、中国石油化工集团公司、中国海洋石油总公司所属各油田、企业单位。石油行业使用的计算机是专业应用在地震勘探的资料处理、地震资料解释、地质分析,油藏数值模拟、滚动勘探开发、油藏描述、勘探开发数据库等方面。其主要特点是,数据量非常…     

宏基因组技术在油藏微生物分析中的应用

石油是在多种微生物的长期作用下形成的。油藏中的微生物群落有着极端环境下特有的微生物组成结构,研究油藏中的微生物群落对于指导原油的开采有着重要的作用。宏基因组技术克服了传统的微生物分离培养方法带来的局限性,可以从一个更广阔的角度来分析环境微生物的分类、功能多样性以及它们的代谢潜能,也可以用来研究自然环境中的未培养微生物的基因和功能多样性。本文介绍了宏基因组技术生物信息学分析流程以及最新的进展,综述了研究者们利用宏基因组技术研究油藏微生物群落的组成结构和功能基因验证的方法。     

基于粗糙集和Petri网的油层含油识别研究

油藏受天然气的侵入,就会产生油气分异的现象:天然气会萃取出油藏中的轻组分,造成凝析油藏或轻质油藏;此外,油藏中的重组分脱出,形成沉淀,直接导致储层的渗透率降低,从而影响油气的分布规律。针对油藏中油气分布规律复杂的问题,在传统油层含油判别分析的基础上,提出了一种基于粗糙集和Petri网的油藏建模方法。应用粗糙集的知识约简对油层含油识别相关的岩层厚度、泥质含量等6个指标进行属性选择,提取最简规则,建立Petri网模型,根据Petri网的并行推理达到简洁高效的含油识别。仿真实验结果表明,采用粗糙集与Petri网判断的油气分布规律与现场数据高度接近,精度高,识别速度快,正确率高。可见将粗糙集与Petri网组合用于油层油气识别是有效的。     

油层识别与储层追踪决策支持系统开发与应用

研究针对油气勘查中油层识别与储层追踪问题的半结构化和非结构化特点，设计开发出以人工神经网络为核心技术的决策支持系统，并实际地应用于我国某油田的油气勘查问题中，试图为油层识别与储层追踪工作提供有力的辅助决策支持。     

超声波流量计在飞机燃油流量测试中的应用研究

燃油系统输油流量测试是飞机燃油系统地面模拟试验的一项重要内容;由于试验油箱内部的各管路与真实飞机油箱管路的布置是一致的,不适合在油箱内的狭小空间安装涡轮流量计,并且会破坏管路流阻特性;由于使用传统油箱油量标定的方法进行输油流量测量耗时耗力,所以需要采用一种新的技术或测量方法来完成油箱输油流量的测量;超声波流量计体积小,不会破坏输油管路流阻特性,防爆等级也符合试验要求;对超声波流量计在浸油状态下测试进行可行性分析,将超声波流量计在飞机燃油系统试验中实现创新性应用;通过试验证明了超声波流量计在飞机燃油流量测试中发挥了重要作用,并且首次将超声波流量计应用到飞机试验油箱内部输油管路的流量测试中,这对飞机其他系统的流量测试和飞机机上排故试验起到了重要作用。     

模糊聚类分析方法在稠油开采中的应用

我国稠油资源丰富,但是由于稠油自身的性质,稠油油藏开发具有很高的投资风险。在开发之前对稠油油藏进行充分的评估分类是很重要的。使用模糊数学中的模糊聚类分析方法对我国已开发的油藏区块的油藏地质数据进行归一化处理,求出其模糊等价矩阵,根据截集的值对油藏区块进行分类,并与实际的开发效果进行对比,发现这种方法能与实际结果较好的吻合,对油藏地质开发具有一定的指导意义。     

油藏储集体模式可视化的研究与实现

油藏储集体可视化是油藏描述过程中非常重要的一个环节，它可以帮助油藏开采、勘查工程师迅速准确地了解和掌握油藏分布，从而做出准确的决策，本文研究并解决了油藏储集体可视化过程中的关键问题，首先，通过建立三角网格表示的油藏储集体顶底面构造和尖灭线模型来确定油藏储集体的几何位置和形态，其次，用克里金插值的方法建立油藏储集体的各种物性参数数据场，最后，给出了某油藏储集体物性分布的实例，其结果达到了将油藏描述的结果用三维图象直观展现出来的目的。     

Characterizing interwell connectivity in waterflooded reservoirs using data-driven and reduced-physics models: a comparative study

Waterflooding is a significantly important process in the life of an oil field to sweep previously unrecovered oil between injection and production wells and maintain reservoir pressure at levels above the bubble-point pressure to prevent gas evolution from the oil phase. This is a critical reservoir management practice for optimum recovery from oil reservoirs. Optimizing water injection volumes and optimizing well locations are both critical reservoir engineering problems to address since water injection capacities may be limited depending on the geographic location and facility limits. Characterization of the reservoir connectivity between injection and production wells can greatly contribute to the optimization process. In this study, it is proposed to use computationally efficient methods to have a better understanding of reservoir flow dynamics in a waterflooding operation by characterizing the reservoir connectivity between injection and production wells. First, as an important class of artificial intelligence methods, artificial neural networks are used as a fully data-driven modeling approach. As an additional powerful method that draws analogy between source/sink terms in oil reservoirs and electrical conductors, capacitance–resistance models are also used as a reduced-physics-driven modeling approach. After understanding each method’s applicability to characterize the interwell connectivity, a comparative study is carried out to determine strengths and weaknesses of each approach in terms of accuracy, data requirements, expertise requirements, training algorithm and processing times.

     

OilCL:一个面向油藏数值模拟并行计算的通信库

ＯｉｌＣＬ是一个用于油藏数值模拟计算的可移植的通信库,虽然目前存在很多的通信库,如ＭＰＩ,ＰＶＭ等,但由于它们的通用性,而且其界面较低级而不适合油藏模拟数值计算,ＯｉｌＣＬ为油藏数值模拟计算程序员提供一个方便、自然的界面,它支持动态地建立和释放通信上下文／逻辑进程网格;支持基于源的消息选择;逻辑拓扑作为群通信子程序的参数并提供开发和运行模式,这些机制便于油藏数值模拟计算程序的设计,使程序可读性更强     

注蒸汽热采稠油油藏数值模拟自适应网法计算软件的设计开发

注蒸汽热采稠油是一个带有相变的多孔介质中多相流动问题。利用自适应网格法动态追踪油藏中的温度和饱和度锋面,以大幅度提高计算速度。在对渗透率空间分布不均匀、油藏区域分布不同种类输运性质岩石、裂缝-孔隙双重介质、非规则边界及内部含有断层油藏等复杂地层注蒸汽热采稠油问题开展自适应网格法的研究基础上,自主开发了注蒸汽热采稠油油藏数值模拟自适应网格法计算软件。该软件具有较高的计算精度和稳定性,可满足科研生产需求。     

数字油藏中知识发现方法研究

知识发现是数字油藏的重要内容，也是建设数字油藏的主要目的之一。针对油气田开发的需要和油藏数据体的特点，本文综合利用数据清洗、数据挖掘、知识评估、知识解释、可视化等技术，提出了在数字油藏中进行知识发现的一种新思路，并用实例分析说明其实现方法，即以决策树技术分析油气田开发中采收率的影响因素为倒，通过连续属性值的离散化处理和决策树的构建、剪枝以及知识评估和解释，从而达到准确、快速地挖掘出油藏数据库、油藏数据仓库和其它油藏数据体中大量有意义的规则、模式等知识。