储层损害矿场评价技术在塔中T井中的应用

通过对试井分析获得的总表皮系数进行分解，得到用来表征地层损害程度的地层损害表皮系数，并由此确定地层损害半径和预测油井措施增产率，形成一套储层损害矿场评价方法。在塔中T井等多井中的应用表明，该方法具有较好的准确性和实用价值。     

塔中11井储层损害定量分析及增产预测

塔中 11井是塔北斜坡塔中 10构造带塔中 11号构造上的一口预探井 ,目的层储层物性较差 ,且不同程度受到损害 ,表皮系数大。为查明其损害情况 ,利用储层污染试井定量评价系统对该井进行了定量评价。结果表明 ,该井部分层段损害严重 ,应进行大型增产措施     

储层损害矿场评价技术在塔中T井中的应用

通过对试井分析获得的总表皮系数进行分解,得到用来表征地层损害程度的地层损害表皮系数,并由此确定地层损害半径和预测油井措施增产率,形成一套储层损害矿场评价方法。在塔中T井等多井中的应用表明,该方法具有较好的准确性和实用价值。     

应用量子神经网络预测低渗储层水锁损害

对于低渗储层最主要的损害类型水锁损害进行及时、准确的预测,在油气层保护中起着至关重要的作用。在分析水锁损害产生机理和各种影响因素的基础上,基于生物神经元对信息处理方式和量子神经算法原理构造出一种量子神经元,建立预测储层水锁的量子神经网络模型,并编制软件,进行气藏水锁损害预测。该方法克服了灰关联分析法需要进行评价矩阵分析、操作复杂的缺陷,经大庆油田龙西地区实践证明,该方法运算速度快,系统所需参数少,准确率高(总体符合率达到90%),可为低渗储层保护技术提供可靠的支持。     

Z2断块储层损害因素分析及预测技术研究

为了改善低渗透油田的开发效果并提高经济效益，在滚动开发的初期针对储层损害的潜在因素应采取有效的保护措施。以Z2断块为例，在室内试验的基础上应用聚类分析等技术，分析储层特征及潜在伤害因素，研究水敏水锁损害形式和损害程度影响因素，并运用专家系统技术原理开发了江苏油田中低渗油藏储层伤害预测软件，为研究制定滚动开发油田早期的储层保护技术措施提供了方法和依据。     

用灰关联分析法预测低渗砂岩储层的水锁损害

水锁损害会对油气井产能造成极大的影响，建立一种对水锁损害进行快速预测的方法十分必要，针对低不渗砂岩储层发生水锁损害的特点，选取一定数量的低渗砂岩岩心，较系统地评价了在不同的气测渗透率，孔隙度，初始水饱和度以及汪水界面张力条件下的水锁损害程度，采用灰关联分析法对低渗砂岩储层的水锁损害进行了评价和预测研究，并编制了相应的计算程序，灰关联分析实际上就是分析参考序列与比较序列间曲线几何形状，变化 趋势就越接近，灰关联分析步骤为，确定比较序列（子序列）和趋势就接近。灰关联分析步骤为，确定比较序列（子序列）和参考序（母序列）；数据规一化处理，求关联系数；求关联度，关联度按大小排序。结果表明，利用率该方法评价和预测低渗砂岩储层的水锁扣迪是可行的，对影响水锁损害的气测渗透率，孔隙度，初始水饱和度和油界面张力的4种因素分配是合理的，经验证，极较高的符合率，该方法中的数值计算程序均使用Fortran4.0在FORTRAN POWER STATION环境下编制而成，在实际应用中能较方便地利用该方法预测低渗砂岩储层的水锁损害程度。     

时频分析方法及在储层预测中的应用

本文所述的时频分析方法是采用快速傅里叶交换，将时间域地震记录变换为频率域。通过对不同厚度组合地层模型及储层合油气模型的时频特征分析发现：①时频特征值变化的方向性取决于地层厚度的变化方向；②时频能量的影响因素较多，主要有地层组合、子波波形特征及反射系数的变化。因此，在已知地区地质条件下，可根据时频能量的变化定性地预测储层的含油性，反演储层的厚度。文中对ＺＸ、ＣＸ等地区的储层进行了时频分析，预测了储层厚度及含油气性，提高了勘探精度和效益。     

油气储层损害识别及诊断信息融合模型研究

应用信息融合技术与不确定性决策理论,构建了对油气储层损害进行识别、诊断、评价和预测的信息融合模型。该模型以储层多源信息构成储层类型识别的样本空间,以储层损害所有可能类型构成目标类型论域,利用证据合成规则进行多层次空间信息融合,以置信区间作为各类可能损害的智能诊断和决策的依据;同时建立了储层损害诊断和保护智能决策系统的体系框架,提出以分级多层黑板模型为基本框架,以产生式规则构建知识源和以证据理论作为不确定性推理的多源信息融合专家系统的智能诊断和决策实现技术。该技术更加有效地利用储层及储层损害多源信息,准确判断储层损害成因及损害程度,使油气储层保护技术及时、准确和系统地得到应用。     

计算机在储层预测中的应用

根据SN地区实测的孔隙度资料,利用最小二乘法原理,在计算机上编制程序,拟合出Φ=A/Vp+B中的系数A和B。用拟合的公式对该工区的孔隙度进行估算,通过人机对话的方式,输入某砂层的层速度,计算机自动算出该层的孔隙度,效果较好,平均误差和均方差都在3%左右。根据绘制的孔隙度平面分布图,圈出了该工区的有利储集层的孔隙发育带,为进一步勘探和开发提供了有利证据。     

地震属性分析在储层预测中的应用

介绍了地震属性的定义和分类,并在JH凹陷SH地区和YM油田LGZ地区,进行了地震属性分析方法研究。通过对储层含油气性敏感参数的分析,建立了它们与含油气性的关系,并评价了目标区含油气状况,为勘探目标区的确定提供了有价值的依据。     

应用人工神经网络方法预测油气

本文以四川观音场构造的碳酸盐岩储层（Ｐ１＾３ ４地层）样本作为对象，研究应用人工神经网络系统中反向传播模型预测油气的可行性。试验结果表明，该方法性能良好，预测成功率高，可望成为利用地震信息预测油气的一种有效辅助手段。     

天然气储层预测技术及应用 ——以雅克拉地区卡普沙良群底块砂岩储层为例

雅克拉地区自SC2井在白垩系卡普沙良群底块砂岩获得工业油气流后，加大了勘探开发力度。为了指导开发井的部署，综合利用钻井、岩心、测井、地震等资料，对本区主要储层进行了预测研究，建立了一套以地震属性参数（振幅、频率）提取技术、地震测井联合反演技术、三维可视化解释技术为主的碎屑岩储层预测技术系列。通过储层预测技术应用，整体掌握了该区储层纵横向分布规律及储层特征，准确预测了雅克拉构造的含油气范围，为油田开发井部署提供了有力的基础数据和科学依据。     

改进的B-P神经网络系统在储层敏感性伤害预测中的应用

从储层保护的角度出发,对长庆油田的储层伤害进行了综合分析研究,确定了对储层造成伤害的几种因素:水敏、盐敏、速敏、酸敏、碱敏,并采用Kohonen自组织网络和改进的B-P网络相结合的组合神经网络技术建立了储层敏感性伤害的预测模型.该模型改进了以往神经网络模型在数据处理方面的缺点,缩短了网络学习训练的时间.运用该模型对长庆油田储层伤害进行了预测,预测结果与实测结果较一致性,说明改进后的神经网络模型在储层敏感性伤害预测中能够满足工程预测的需要,从而为油气层保护技术措施提供可靠的依据.     

人工智能在全球油气工业领域的应用现状与前景展望

追溯了人工智能的发展历程及特点,介绍了人工智能领域所囊括的关键技术:机器学习、深度学习、迁移学习、联邦学习、自动学习、区块链和数字孪生等,深入剖析了目前国内外油气工业领域人工智能技术发展及应用现状,最后展望了人工智能在油气工业各个领域的发展前景,提出了可供油气行业技术人员和战略规划人员借鉴的人工智能未来重点发展方向和业务发展领域。     

分频技术在储层预测中的应用

由于多个波阻抗界面产生的子波叠加效应和鸣振效应，使得地震道不能直观反映界面位置和地层组合特点，而且不同的地质目标对地震资料的不同频率成分的敏感程度也不同。因此，利用地震信号的特定频率或频带信息来突出地质目标的成像效果，一直是石油物探技术研究的重要内容。利用分频反演、小波分频成像和时频三原色等分频技术，对N9井区的三维地震资料进行了综合研究，得到了比较清晰和合理的储层解释结果，证实了分频技术在储层预测中的有效性和实用性。     

支持向量机方法在储层预测中的应用

传统储层预测学习方法大都基于经验风险最小化准则，预测效果不理想。而基于结构化风险最小化准则的支持向量机方法，通过对推广误差（风险）上界的最小化达到最大的泛化能力和全局最优，具有可靠的预测能力。对支持向量机法的方法原理，即非线性模式识别法和非线性函数估计法进行了讨论，并采用不同的样本数，将其与神经网络法作对比，结果表明，2种方法的训练结果精度都较高，但对sinc函数的估计结果，支持向量机法更可靠。在胜利油田某区块应用了向量机法，以地震波波形作为输入向量进行了砂体孔隙度和含油性预测，预测结果与已知结果吻合较好。     

基于人工神经网络的凝析气藏动态预测

常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同,在应用过程中有其局限性.BP人工网络则能克服这些缺点,不仅能描述油田开发的整个过程,而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素,把能影响动态预测指标的各种因素自行组织起来,加以训练和学习,建立起广义的、精确的动态预侧模型.针对凝析气藏的开发,提出一种基于BP人工神经网络的凝析气藏产油量和产气量的动态预报方法,该方法对气藏开发过程的时变性和各种随机干扰因素具有自适应性.基于BP人工神经网络的模型,设计了BP网络算法的计算机实现的流程.在Windows XP环境下,采用面向对象的编程方法,以Visual C .NET为编程语言成功开发了凝析气藏的单井动态产量预测软件.进行了牙哈凝析气藏2口井的产油量和产气量的预测对比,结果表明,模型预测值与实际生产值具有很好的一致性,该预测软件具有较高的预测精度和可靠性,适合于牙哈凝析气藏各个阶段的产油量、产气量的动态预报,具有良好的推广价值.     

支持向量机在储层厚度预测中的应用

将支持向量机运用到储层厚度估计中，利用地震属性及少量测井作为学习样本进行储层预测。通过引入窗口核函数，准确地反映了不同深度的地质信息。通过实例将支持向量机预测结果与BP网络预测结果进行比较，结果表明该方法有效可靠，预测精度高，可很好地解决BP网络方法中无法避免的局部极值问题。     

人工智能在钻井工程中的应用现状与发展建议

人工智能技术是油气勘探开发降本增效的有效手段,也是实现关键技术升级换代,提高竞争力的有效途径。介绍了人工智能技术在钻井工程中的发展阶段和应用优势,在调研国内外人工智能技术在钻井工程中的应用基础上,分析其在钻井优化设计、钻井参数优化、钻井井眼轨迹控制、井筒完整性监控、风险预警和钻井程序决策等方面的应用进展,指出现场应用的关键技术,包括钻井数据的实时共享、人工智能内在逻辑规律的解释、人工智能算法的优选和云计算与边缘计算的协同发展等。最后,分析了国内外主要油气公司人工智能技术研发布局和水平,结合油气勘探开发降本增效需求,提出钻井人工智能技术发展思路和研发重点,为我国利用人工智能技术实现钻井提速提效提供借鉴和研发思路。     

几种参数在储层横向预测中的应用探讨

近年来,储层横向预测技术多采用多地震参数方法。考虑到含油气储集体可使其主频和平均中心频率向低频方向偏移，简单介绍了Burg谱能量、振幅谱主频、振幅×主频等参数的提取方法，以及应用这些参数作储层横向预测的原理。结合SN油田SSK - 1过井测线剖面分析实例，对几种参数在储层预测中的应用效果进行了分析对比。