碳酸盐岩储层自适应模型常规测井渗透率预测

碳酸盐岩储层常规测井渗透率预测主要依靠物理模型和拟合模型,然而物理模型通常难以获取精准的物理参数,拟合模型难以直接预测非均质性较强的储层。为此,从优化物理模型、拟合模型参数出发,利用改进的粒子群优化算法(IPSO)同时优化物理模型参数及机器学习模型参数,进而提出渗透率预测的自适应模型。以川中北部高石梯—磨溪区块灯影组灯二段储层为研究对象,通过两个实验验证该自适应模型的渗透率预测能力。结果表明：①耦合物理模型和机器学习模型能提高模型的预测能力,有效地解决了应用过程中物理模型基础资料不足问题;②IPSO算法能更有效地优化物理模型参数和机器学习模型参数,IPSO-XGBoost预测性能更优,具有很强的推广性;③通过IPSO算法迭代确定离散岩石类型(DRT)聚类算法中的经验系数更具推广性。该自适应模型可为碳酸盐岩储层渗透率的准确预测提供新思路。     

基于水驱特征曲线的注采比优化研究

目前陆上大多数油田都已进入中高含水期,为了控制含水上升速度,提高原油产量,实现油田的高效开发,需要准确的确定油田注采比。应用注水开发砂岩油田的注采关系和水驱特征曲线推导出注采比预测模型。该模型使用参数简单,只需要较少的生产动态数据,且预测结果准确,适用于动静态参数较少的油田。通过对某陆地油田开发实例进行分析,研究结果表明,该模型预测效果好,精确度高,可以推广到其它油田,从而指导油田注采比的预测与调整。     

联合站游离水脱除器控制系统优化设计

游离水脱除器的界面高度和压力这两个参数目前基本上是采取ＰＩＤ给定点控制方式,在实际应用中,由于干扰变化频繁及多变量系统等因素,这种控制方式效果并不理想,必须从控制方案上加以改进。可以采用多变量状态反馈单值预测控制算法,其基本思想是利用模型来预测未来的输出和相应的偏差,求得最优控制。首先设定游离水脱除器的假设,选取其中的变量建立数学模型,在此基础上简化模型及参数设定,再根据模型进行仿真并得到仿真曲线。     

控压钻井分级智能控制系统设计与室内试验

自动控制系统是控压钻井的核心技术,是控压钻井作业成功的关键。在控压钻井自动控制系统中引入了分级递阶智能控制的概念,将控制系统分为反馈控制、预测和监测控制和多目标优化控制3个层次,建立了分级智能控制的概念设计,并论证了多级控制策略的可靠性和工作特点;同时在参数预测与监测控制中引入了模型预测控制算法（MPC）,结合实时数据测量、流动模型和控制回路的系统分析,提出了一种持续对井眼流动模型和钻井力学模型进行数据更新的方法,并给出了控压钻井井底压力实时模型预测控制的方法和流程。      

初始产气量准确预测页岩气井的最终开采量

<正>水平钻井技术和压裂完井方式的引进从根本上改变了页岩气储层系统的渗流机理,需要利用新的递减曲线来预测产气量。本次研究对美国马塞勒斯页岩气井进行递减规律分析,对每口井的最终采收率进行预测。通过建立模型,录入气井开采过程中的基础物性参数及几何特征参数。通过该模型,把所有井的天然气产量按比例拟合到归一曲线上,利用拟合曲线预测产气量递减,分析其递减规律最终为指数递减。将累产气量与模拟结果相对应,由此确定气井压力波到达边界的流动时间与最终采收率。对于尚未进入边界控制流动的气井,采用该     

石脑油裂解产物分布支持向量机模型的建立

选择工业上常用的石脑油物性参数和对裂解产物分布影响较大的裂解工艺参数等16个参数作为输入参数,以裂解产物分布中的24种产物收率作为输出结果,通过支持向量机(SVM)回归建立了石脑油裂解反应的经验模型。经过训练样本训练获得预测模型,比较模型的预测结果与预测样本,模型的预测结果与实验数据基本相符。采用SVM模型对工业裂解炉进行预测并与实际工业数据进行对比,模型预测结果与工业数据基本相符,偏差小于5%。模型能够用于裂解炉的优化控制。     

神经网络方法在缝洞型碳酸盐岩储层酸压改造中的应用

运用人工神经网络对塔河油田缝洞型碳酸盐岩储层酸压效果进行预测研究。通过溶洞型区、裂缝型区的划分把塔河油田酸压井划分到两个区块内,这样使得各区内影响因素与压后产能的关系变得明确。确定选用单隐层BP神经网络结构作为酸压效果预测的模型,通过综合相关系数、偏相关系数及灰色关联度确定神经网络参数输入组合,通过改变输入参数个数及改变隐层节点个数研究不同结构神经网络模型与压后效果的关系,分别优选出适合两个区块的最优神经网络模型。现场应用表明,BP人工神经网络是适合该类储层酸压效果预测的方法。     

基于支持向量机的裂解炉燃料气热值软测量

针对裂解炉出口温度前馈控制需要快速准确的燃料气热值,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine)的燃料气热值软测量建模方法。该方法通过支持向量机算法确定模型的结构,然后运用交叉验证法确定模型的最优参数。分析了裂解炉燃料气热值的影响因素,并用支持向量机算法建立裂解炉燃料气热值软测量模型。利用某厂的裂解炉燃料气热值数据,对文中所提方法进行仿真研究。仿真结果表明:该方法能够准确地预测出燃料气热值,具有较高的热值预测精度,适于燃料气系统的热值建模。     

钻井风险控制系统关键技术

为了减少钻井中的井下故障,并提高钻井效率、控制钻井成本,研究了钻井风险控制系统的关键技术。分析了NDS系统及时传递信息的技术思路和随钻测量、地质力学模型、钻井风险管理、孔隙压力预测和可视化等技术,研究了eDrilling系统钻井模拟器的实时监测、虚拟井筒等关键因素和设计、钻进、培训及钻后评估等阶段的应用,以及Copilot系统通过测量井下工具受力诊断预测复杂情况的作用,明确了我国发展钻井风险控制系统应研究的关键技术,指出目前钻井风险控制系统研究中存在的问题。研究认为,钻井风险控制系统的关键技术包括随钻测量技术、数据质量管理技术、数据库管理技术、实时模型、可视化技术、风险控制软件系统和配套的基础设施。其中,实时模型包括流动模型、摩阻扭矩模型、振动模型、机械钻速模型、井壁稳定模型和地质力学模型等。关键技术的确定和实时模型内容的具体描述,可为我国研究发展钻井风险控制系统提供技术参考。      

模糊内模控制在电阻加热炉系统中的仿真研究

在电阻加热炉系统中，由于大滞后的存在，适宜采用内模控制的设计方法。但是这种方法对模型的依赖性很大。提出了一种模糊内模控制方法，对具有一阶滞后的系统通过模糊推理在线优化内模控制器的滤波器参数λ，达到了理想的控制效果。尤其是在控制过程中模型变化或模型与预估模型失配时，通过优化调整内模控制的滤波器参数λ，可改善系统的控制品质。     

基于分层模糊系统的石油钻井参数预测模型

确定钻井过程中工程参数的异常变化是石油钻井事故预警系统的重要内容。针对钻井过程高度复杂和输入变量众多的特点,建立了一种基于分层模糊系统的工程参数预测模型,通过参数预测模型输出与其实际值的误差来判断参数是否异常。通过模糊曲线法对预测模型的众多输入变量进行合理筛选,利用ANFIS学习算法对预测模型的结构以及隶属函数、模糊规则等参数进行训练和优化。引入动态论域概念解决模糊化时参数基准缓变产生的问题。实验表明,这种预测模型具有良好的预测稳定性,满足实时性要求,并可充分利用经验知识,准确反映工程参数的变化趋势。用钻具掉落的事故数据进行检验,结果显示该模型能够及时发现参数的异常变化,从而为事故预警奠定基础。     

神经网络PID在联合站集输控制中的应用

针对油田联合站集输控制系统数学模型的不确定性，采用神经网络来设计系统的控制器，利用1个3层BP网络构造PID控制器，在一定程度上解决了传统PID调节器不易在线实时整定参数的不足，提高了控制器对系统和环境的控制效果。     

Hybrid Neural Network Performance Prediction Model for Gas Assisted Gravity Drainage Recovery Method Based on the Scaling Analysis

Hybrid system is a potential tool to deal with nonlinear regression problems. The authors present an efficient prediction model for gas assisted gravity drainage injection recovery process based on artificial neural network (ANN) and dimensionless groups. Ant colony optimization (ACO) is applied to determine the network parameters. Results show that ACO optimization algorithm can obtain the optimal parameters of the ANN model with very high predictive accuracy. The predicted recovery from the ACO-ANN model, in comparison with other proposed models in literature, were in good agreement with those measured from simulations, and were comparable to those estimated from the other proposed models.     

钢丝绳抽油杆抽油系统抽油模式的选择

用预测方法来研究钢丝绳抽油杆抽油系统的抽油模式,可确定在中、低产量深井中应用此抽油系统的最佳油汲参数、杆柱组合、抽油机机型等.研究结果表明,在中、低产量深井应用此抽油系统时,长冲程、低冲次、中小泵径、油管锚定、直径较小的钢丝绳杆与直径较大的加重钢杆组成的抽油混合杆柱是最佳抽油模式.该模式有利于提高泵的有效冲程及系统效率,降低能耗.采用液压抽油机有利于充分发挥钢丝绳抽油杆的有效冲程,而稠油大泵强采则不利于此杆优点的发挥.     

油水两相流动生产测井解释中关键参数的确定

基于模拟井中油水两相流实验,本文提出了油水两相流动中关键参数——相分布系数与状态分布指数的确定方法,并用该模型求得的油表观速度与大庆油田、阿特拉斯、哈里伯顿测井服务公司模拟井中的实验结果进行了对比,取得了较好的效果。本文提出的确定油水两相流动生产测井解释关键参数的新方法为更好地把漂移模型用于生产测井解释奠定了基础。     

基于成岩储集相分类的致密储层孔隙度建模

致密气储层非均质性极强,孔隙度参数难以利用统一模型准确表征。分析各类成岩储集相的分类评价体系及其对孔隙度变化的主控作用,基于成岩储集相分类确定致密气储层孔隙度。利用分类成岩储集相测井响应特征的匹配关系,建立灰色理论成岩储集相测井多参数定量评价方法和分类成岩储集相储层的孔隙度测井解释模型。建模过程中因各参数对孔隙度进行拟合都具有其合理性,故利用分类模型的偏差度、离散度和相关度多参数联合求取孔隙度,并用实例分析孔隙度计算模型的有效性。结果表明,分类模型中数据点具有相对集中的分布趋势及较为明显的线性关系,为准确建立致密储层参数模型提供了有效方法。     

东西伯利亚尤罗勃钦油田碳酸盐岩储层测试资料的解释研究

提出用多重介质渗流解释模型研究测试资料,确定碳酸盐岩储层裂缝-孔隙渗流参数.该模型基于地层测试的产能资料,即从油气渗流特性出发,研究裂缝孔隙压力与产量的关系和基块孔隙系统的压力与产量关系.提出新的窜流系数概念,实际上是2个孔隙系统的渗流参数的比值.碳酸盐岩储层双重介质渗流中有一个很重要的问题,即基块孔隙中的油气如何才能进入裂缝中从而保持油井稳产所需的压力,对此问题进行了探讨.     

红河油田37井区IPR曲线研究及合理生产参数确定

低渗透油藏压裂水平井开发的显著特点是存在启动压力梯度、应力敏感以及裂缝参数影响等现象,这种特有的现象使该类油藏与常规油藏的生产特征存在较大差异,且目前无针对低渗油藏压裂水平井生产参数的优化设计模型,使得合理生产参数确定困难。本文将IPR曲线理论应用于水平井开采的动态分析中,通过实际生产数据进行分析得到的结果可靠,说明应用IPR曲线理论能有效评价预测油井产能和确定油井允许的最小流压界限及合理生产制度,为充分发挥油井生产能力、合理高效开发红河油田低渗透油藏提供了理论依据。     

高频磁耦合有缆钻杆信道建模与仿真分析

高频磁耦合有缆钻杆能够提高随钻测量数据的传输速率,其使用同轴电缆减少信道的高频损耗,利用磁耦合感应实现钻杆之间的无线信号传输。为了确定信号载波频率、实现不同有缆钻具间的阻抗匹配以及降低信道衰减,使用2种不同模型完成了信道建模与仿真分析。首先使用标准二端口网络元件级联模型仿真,虽然基于测量数据的"黑箱"网络元件无法给出物理解释,也没有用于优化的设计参数,但仿真结果有利于有缆钻杆工艺改进的验证性实验。其次使用集总参数电路和传输线混合模型仿真,其中集总参数电路有可测量的设计参数,在提供物理解释的同时能够优化设计,而传输线仿真了高频条件下长度不能忽略的同轴电缆。混合模型使用分级网络的链接参数完成散射参数的计算,设定了耦合系数、绕组电感及磁滞损耗3个调谐参数,仿真结果与测量结果相吻合。     

压裂井油层参数对增产效果的影响分析及应用

利用统计分析方法研究了油层参数与压裂增产效果间的关系,并对参数进行了无因次化处理,开展了敏感性分析,并将其结果应用到模糊决策.采用模糊综合评判方法,建立了相应的数学及求解模型,对油井(层)能否采取压裂作出定量判断.经七个泉油田压裂井实际数据进行计算验证,方法可行,从而为油田压裂选井选层提供了理论依据.