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高含水后期油井重复压裂选井选层方法探讨 总被引:10,自引:4,他引:6
针对杏北地区重复压裂井比例较高、压裂潜力变小、选井选层难度越来越大的实际,通过对“九五”以来重复压裂井的分析,总结出适合杏北地区重复压裂井优化选井选层的原则和重复压裂井的压裂时机,在实践中应用后,取得了较好的效果。 相似文献
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安塞油田重复压裂选井选层研究 总被引:3,自引:3,他引:3
为了提高安塞油田重复压裂的效果,进行了选井选层的深入研究。通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数,在此基础之上建立了各样本库参数的评价方法,进而最终建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。最后用模糊模式识别模型、多因素非线性生产统计模型和人工神经网络模型分别分析了安塞油田重复压裂选井选层样本库,并对3种分析结果取交集确定最优井层。通过测试样本检验,所用方法的选井选层结果与实际增产效果结果符合较好。该方法能为安塞油田下一步的重复压裂选井选层工作提供指导性意见。 相似文献
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影响重复压裂选井的因素很多,且各个因素之间具有复杂的非线性关系,利用传统的预测方法受到诸多限制。针对此问题,应用现代数学理论,确定了影响重复压裂选井选层的主要因素,建立了选井选层模型。研究结果表明,应用灰色系统理论方法可综合考虑多种影响因素,并对其进行量化,确定出这些因素对压后效果的权重影响,增加了决策的科学性;建立的BP神经网络模型能够自组织、自适应地解决复杂的非线性问题,增加了重复压裂选井选层预测结果的可信度;应用遗传算法及自适应学习效率法对模型进行了改进,提高了网络的学习效率和精确度。本模型对现场实际施工有一定的指导作用。 相似文献
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重复压裂选井选层的小波神经网络研究及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
重复压裂选井选层需要综合考虑地质特征、油气藏特性、物性参数、测试和生产数据等多种影响因素,难以用传统的数学方法来描述这些参数间的高度非线性映射关系。而以往对重复压裂选井选层的相关研究大都是以BP-神经网络为基础建立模型,但因其算法收敛速度慢、抗干扰能力差等缺点,在应用上受到了一定限制。本文首次将小波神经网络引入重复压裂选井选层,并应用灰色理论进行了参数优选,建立了重复压裂选井选层的小波神经网络模型(该网络模型具有一致逼近和L2逼近能力,以及较强的抗干扰能力),然后在此模型基础上给出了相应的求解算法。最后在现场应用收到了良好的效果,证明了该方法的可靠性与可行性,对重复压裂选井选层有重要的指导意义。 相似文献
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常用的重复压裂选井选层的经验方法是基于矿场统计资料的研究方法,这种方法具有一定的主观性、盲目性和风险性。引入基于统计学习理论的最小二乘支持向量机算法,综合考虑地层地质特征、油气藏特性、物性参数、测试和生产数据等多方面的因素,形成重复压裂选井选层方法。计算证明,该方法对重复压裂选井选层有指导作用。 相似文献
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重复压裂是一个系统工程,选井选层是基础.在油藏研究的基础上,从油层电性指标、剩余油分布、地层能量、油层完善程度、压裂周期、目标井层的含水状况等方面进行分析,总结出一套重复压裂选井选层的方法,矿场实践取得了较好的效果,该方法对同类型油田重复压裂选井选层有一定的借鉴作用. 相似文献
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重复压裂选井选层的模糊识别方法 总被引:18,自引:4,他引:14
应用模糊识别原理,对重复压裂的选井选层问题进行了深入研究,由此判断哪些井层符合重复压裂的条件,并可对一批重复压裂候选井层按从优到劣进行排序。该方法克服了以往重复压裂选井选层工作在一定程度上的盲目性,使之逐步走上有章可循的轨道。矿场实践也证明,该方法是有效的。 相似文献
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水平井压裂选井选层技术探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
压裂水平井的开发效果和经济效益均优于压裂垂直井,横向裂缝水平井的生产效果好于纵向裂缝水平井,而水平井压裂选井选层是决定压裂效果的关键环节,成功的选井选层可提高压裂成功率和有效率,产生更高的经济效益。不同类型储层的压裂选井选层影响因素也不同,砂泥岩地层压裂的主要影响因素是储层物性、电性、含油气性和岩性,而碳酸盐岩地层压裂的主要影响因素是缝洞储集体的发育情况。探井和开发生产井的选井选层影响因素也不同,探井主要考虑地质静态参数.而开发生产井则侧重于生产动态数据。压裂选井选层人工智能系统能够根据目标区块已有的压裂数据,建立压裂效果的各类预测模型,运用这些模型实现对目标区块目的井(层)的压裂效果预测,从而达到智能化选井选层的目的。文中通过对地层不整合油藏、屋脊断块油藏、厚层底水块状油藏、缝洞型碳酸盐岩油藏及低渗透油气藏等不同类型油气藏水平井压裂选井选层影响因素的分析,提出各自的选井原则和思路,为不同类型油气藏水平井压裂选井选层提供了依据。 相似文献
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气井压裂选井选层的一种新方法 总被引:2,自引:1,他引:1
压裂是油气藏增产改造的重要措施,压裂水平的高低与施工井层的选择密切相关.应用现代数学手段,建立了一种气井压裂选井选层的新方法,即充分考虑影响压裂效果的各种因素,建立同一区块的电性因素、岩性因素和工程因素与压裂效果的关系模型,进而预测压裂候选井的压裂效果,为优选压裂井层做出定量判断.在大牛地气田的应用结果表明,方法计算简单方便、准确程度高,具有一定的现场应用价值. 相似文献
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大庆油田水平缝重复压裂改造技术 总被引:1,自引:2,他引:1
针对大庆油田长垣人工裂缝为水平缝的重复压裂井,以葡萄花油田为研究对象,初步界定了重复压裂选井选层工艺方法;应用试井分析和流动指数方法判断重复压裂时机;经过研究找出了重复压裂井裂缝失效的主要原因。根据裂缝失效的原因,确定了增大施工规模、酸洗裂缝以及多裂缝、开新缝压裂等项改造措施。结合理论研究在葡萄花油田现场试验,取得较好效果。 相似文献
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重复压裂候选井多级模糊决策方法 总被引:3,自引:5,他引:3
重复压裂是油气田开采后期增产稳产的一个重要措施。但是,目前的重复压裂效果不很理想,具体表现在:压裂后增产幅度小,含水上升,产量递减速度快,有效期短,有效率低。因此有必要对重复压裂候选井进行优选。而影响重复压裂效果的因素众多,可以分为:地层物性、产能、原油物性、工程因素四大类。而每一大类中又可细分为很多影响因素。因此,常规的单一目标函数方法不能用于该类问题。将系统工程理论中的层次分析法和多级模糊决策方法结合起来并应用于重复压裂候选井的评判上,对中原油田的7口井进行了优选。实践表明:该方法克服了以往重复压裂候选井选层的盲目作法,并且综合考虑了候选井的多个影响指标,因而更加合理。 相似文献
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塔河油田碳酸盐岩储层水力压裂工艺起步较晚,选井选层工作还处于定性阶段。从储层地质条件出发,以酸压井的地质动静态资料为基础,利用人工神经网络原理建立的人工智能专家系统,对影响储层改造效果的地质因素进行数据处理和分析,实现了选井选层的定量研究。研究了提高神经网络泛化能力的方法,利用筛选出的数据对网络结构进行训练和测试,应用结果表明,优选出的神经网络预测结果与实际符合率为87.50%,能够满足工程需要,该方法能够快速、准确地进行水力压裂选井选层。 相似文献
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人工神经网络方法在水力压裂选井评层中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
文章全面分析了影响水力压裂选井评层的因素,结合选取因素的全面性、独立性和泛化性原则,确定了影响水力压裂选井评层的主要因素,明确提出以经济准则作为评判标准。运用人工神经网络方法预测压裂施工的投入产出比,克服了现在油田上常用方法的不足,建立了水力压裂选井评层的人工神经网络预测模型、评价方法。理论上明显优于模糊评判中的井层优劣排序。油田实例证明在多因素“数据有限”(小样本)且非线性影响时,人工神经网络方法适应性强、精度高,在水力压裂领域中具有广阔的应用前景。 相似文献
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不同类型油气井压裂选井选层影响因素分析 总被引:2,自引:0,他引:2
不同类型储层的压裂选井选层影响因素是不同的,砂泥岩地层压裂主要影响因素是储层的物性、电性、含油气性和岩性,而碳酸盐岩地层压裂主要影响因素是缝洞储集体的发育情况;探井和开发生产井的选井选层影响因素也不同,探井主要考虑地质静态参数,而开发生产井侧重于生产动态数据。针对不同类型储层和井别的压裂选井选层影响因素进行了分析,为不同类型油气井压裂选井选层提供依据。 相似文献