仿真技术和虚拟技术在石油工业中的运用

石油工业是一个技术性强的复杂系统,所面对的现实对象是地下数千公尺深的地层,在多数情况下无法定量、准确地对其进行真实描述.因此,合理地对其进行仿真研究就显得至关重要.而计算机技术的飞速发展,又为仿真技术在石油工业中的大规模应用提供了可能.文中探讨了几种仿真技术在石油工业中的应用情况,并对其应用前景进行了分析,同时,简要介绍了基于仿真技术发展起来的虚拟现实技术在石油工业中的应用.     

多波地震——海上石油勘探的新技术

多波地震在海洋石油勘探中的应用目前尚处于起步阶段,尚面临着效率不高、价格昂贵的问题,但它代表了一种发展方向.三维地震在80年代中后期的石油工业低潮期间发挥了重要的作用,推动了90年代中后期石油工业新高潮的出现,已成为现代石油勘探开发中一项不可缺少的主要技术.继三维地震之后,多被地震将成为未来石油勘探开发中的重要技术,也许会象三维地震技术一样,成为推动石油工业走出低谷再现高潮的主要技术.多波地震技术有着光明的前景.     

多波地震—海上石油勘探的新技术

多波地震在海洋石油勘探中的应用目前尚处于起步阶段，尚面临着效率不高，价格昂贵的问题，但它代表了一种发展方向，三维地震在80年代中后期的石油工业低潮期间发挥了重要的作用，推动了90年代中后期石油工业新高潮的出现，已成为现代石油勘探开发中一项不可缺少的主要技术，继三维地震之后，多波地震将成为未来石油勘探开发中的重要技术，也许会像三维地震技术一样，成为推动石油工业走出低谷再现高潮的主要技术，多波地震技术有着光明的前景。     

分散剂解决结蜡问题

结蜡一直是石油工业面临的重要问题 ,本文对结蜡的根源进行了分析 ,并介绍一种解决结蜡问题的替代方法 ,即一种新型分散剂的物理性能及清蜡原理 ,同时列举了新型分散剂在油井中的应用实例。     

声波技术在石油开采中的应用

声学作为一门古老的科学分支，经历了漫长的发展历程，在其发展过程中，尤其随着现代科学技术的迅猛发展，它与其它学科相结合而进一步拓宽了声学理论的应用范围和领域，不断出现新的增长点，本文仅介绍声波技术近几十年来在石油工业中的发展和应用情况。     

安全评价系统中实现人工神经网络功能的研究

针对在安全评价系统中实现人工神经网络功能存在编程复杂的问题,提出利用Matlab COM组件技术实现人工神经网络功能。Matlab自带的人工神经网络工具箱函数不能用于生成COM组件,论述了Matlab中COM组件的生成方法及其在普通Windows应用软件中的调用。介绍了用该方法开发的利用人工神经网络对液化石油气储存装置的气体泄漏和扩散进行回归估计的应用实例。通过在Windows系统中调用Matlab生成的COM组件,可以方便地在应用系统中实现人工神经网络功能,便于系统分发,并节省开发时间,提高编程效率。     

浅谈地质录井在油田勘探中的应用

在我国经济市场不断发展的过程中,石油工业也得到了飞速的发展。随着石油工业的发展,油田勘探中的技术问题逐渐成为了石油工业发展中共同面临的一个问题,在石油勘探中要选择何种技术,从而实现对地下油藏状况的充分了解,已经成为了石油勘探中的一个重要问题。这种情况下,地质录井技术出现了,这一技术在石油勘探中的应用,能够有效的帮助勘探人员对地下的油藏状况进行了解。下面就对这一技术在实际油田勘探中的应用进行分析。     

激光表面改性在石油工业中的应用

石油矿场的工况比较恶劣,许多金属零部件长期承受重荷,并在有腐蚀、摩擦和磨损的工况下使用,导致其过早发生失效破坏.利用激光表面改性技术能提高材料的硬度和耐磨性.在激光加工技术中,激光表面强化具有节省能源和材料的优势,文章介绍了激光表面改性的原理、分类和金属表面各种激光改性工艺的特点,重点阐述了激光相变硬化、激光熔覆、激光熔凝、激光合金化、激光冲击硬化在石油工业中的应用情况,展望了该技术在石油工业中的应用前景.     

测井岩相分析新技术

本文提出了一种基于人工神经元网络的测井岩相识王4系统。详细介绍了人工神经网络的工作原理及在测井岩相分析中的应用。并将其与通常方法进行比较。研究表明，人工神经网络测井岩相识暑4系统具有解释处理速度快、精度高，并具有很强的鲁棒性（robtness）。     

勘探开发中虚拟现实技术的应用与展望

虚拟现实技术作为一种理想的数据分析、知识挖掘、规划设计、协同工作、风险评估和决策支持工具，已经广泛地应用于石油勘探开发中。其主要应用领域包括地震资料解释，储层模型建立，钻井轨迹设计，海上平台设计，多学科工作组的协同工作和决策等。系统介绍了虚拟现实技术的定义、特性和作用，以及虚拟现实系统的组成，概述了虚拟现实技术在石油勘探开发中的应用情况和主要可视化应用软件，分析了虚拟现实技术的主要进展和发展趋势，展望了虚拟现实技术在石油勘探开发中的应用前景。虚拟现实技术被认为是未来将对石油工业产生重要影响的关键信息技术之一，将虚拟现实技术与各种应用集成，形成数字化、一体化、网络化、虚拟化、协同化的石油勘探开发工作平台，可以充分发挥信息技术作为石油工业核心技术的作用。     

游梁式抽油机的远程智能故障诊断

介绍了游梁式抽油机零部件运行状态参数的监测诊断方法及示功图监测诊断方法,阐述了人工神经网络BP算法及其改进算法在故障诊断中的推理应用。根据油田生产现代化、管理数字化的要求,提出了利用现代传感测试技术、人工智能故障诊断技术、GPRS数据通信技术构造抽油机的远程智能故障诊断网络系统的方案。     

人工神经网络在大庆深井钻头优选中的应用

针对大庆地区深井地层硬、温度高、倾角大等特点,将对深井钻速影响较大的12个因素作为输入层神经元,建立了人工神经网络优选钻头方法。该方法将钻头优选的定量方法和定性方法相结合,使钻头优选结果更加可靠。针对侏罗系地层高硬度、强研磨性等特点,研究并试验了几种特殊类型的钻头。根据对新型钻头钻井结果及以往大庆深井钻井所用钻头数据的统计分析,建立了大庆地区钻头应用情况数据库。在此基础上,应用人工神经网络法对大庆油田深井使用的钻头进行了优选,在大庆2口深井进行的现场试验表明,钻井速度提高了20%以上。     

神经网络技术在钻井工程事故预测、预报中的应用

工程事故预测、预报是录井技术解决现场问题的主要任务之一.由于钻井工况的多态性以及工程参数变化受各种环境因素影响的复杂性,对备类事故快速、准确的预报一直是工程事故预测、预报的难点.针对上述问题,采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法,探讨了建立智能预报模型的基本方法,进一步阐述了如何提高预报准确度的问题,并结合工程事故预报实例检验了神经网络模型的可行性.检验结果表明,该方法能够较好地把握工程事故发生的规律,能够对工程施工过程中的各类事故进行合理预报.     

气体钻井随钻安全风险智能识别方法

针对目前智能钻井技术在工况表征、样本收集整理、数据处理及特征提取方面的不足,建立随钻安全风险智能识别方法.使用相关性分析法,确定表征气体钻井安全风险的关联参数;收集并整理20余井次安全风险时段监测数据,建立气体钻井多种安全风险数据样本库,并使用少样本扩展方法扩充样本数量.根据气体钻井随钻监测数据样本形式,设计两层卷积神...     

应用人工神经网络预测油田产量

Ｗｅｎｇ旋回模型是一种常用的石油资源定量评价方法，常被用来预测一个油田的产量，本文应用改进的逆向传播神经网络预测罗马什金油田年产量，与Ｗｗｎｇ旋回模型预测结果比较表明：人工神经网络是一种可行的石油产量外携预测方法。     

Predicting asphaltene precipitation during titration of diluted crude oil with paraffin using artificial neural network (ANN)

Abstract

Asphaltene precipitation from crude oil in underground reservoirs and on ground facilities is one of the major problems in a large portion of oil production units around the world. Many scaling equations and intelligent predictive models using the artificial neural network (ANN) are proposed in the literature but none of them can be applied when crude oil is diluted with any types of paraffin. In this study, feed forward artificial neural network is used for prediction of the amount of asphaltene precipitated weight percent of diluted crude oil with paraffin based on titration tests data from published literature. Trial and error method is utilized to optimize the artificial neural network topology in order to enhance its strength of generalization. The results showed that there is good agreement between experimental and predicted values. This predictive model can be applied to estimate the amount of asphaltene precipitated weight percent when the crude oil is diluted with paraffin and to avoid experimental measurement that is time-consuming and requires expensive experimental apparatus as well as complicated interpretation procedure.     

基于人工神经网络的岩石含油气性评价方法

神经网络计算法是模拟人体经络系统活动的机理来研究事物的新方法。本文运用T.Kohonen提出的SOM自组织人工神经网络模型,以准噶尔盆地的彩南油田一主力油层为例,建立起岩石含油气性评价的人工神经网络模型。实例研究表明,人工神经网络法性能良好,是一种岩石含油气性评价的有效方法。      

MATLAB与VB混合编程及其在钻井事故诊断中的应用

将VB与Matlab结合,用于钻井事故诊断系统开发,通过钻井现场所得的数据样本,用曲线拟合与人工神经网络技术,设计实现钻井异常数据诊断系统。文中介绍了VB调用Matlab的详细步骤,利用Matlab的图形处理及神经网络训练优势,结合VB良好的图形用户界面,用程序段的方式说明用VB编写主界面,Matlab完成曲线拟合与神经网络诊断的具体实现过程。利用此方法缩短了程序开发时间,减少了程序开发工作量。经实践证明,该方法切实可行,对钻井生产具有指导作用。     

基于BP和LSTM神经网络的顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测方法

顺北油田断裂发育,地质构造复杂,储集层埋深达8 000 m,具有高温高压、窄钻井液密度窗口等特征,地层孔隙压力的预测精度难以满足工程需求。为了提高地层孔隙压力的预测精度,利用人工智能方法在处理复杂非线性问题上的优势,采用反向传播神经网络BP和长短期记忆循环神经网络LSTM这2种人工智能算法,基于顺北油田5号断裂带上3口井的声波时差、自然电位和自然伽马等11种特征数据以及经实测校正的地层孔隙压力标签数据,建立了顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测模型,BP神经网络模型的预测误差为3.927%,LSTM神经网络模型预测误差为2.864%。测试结果表明,LSTM神经网络模型具有更好的预测效果,满足现场地层孔隙压力的预测精度,为保障顺北油田5号断裂带钻井安全提供数据参考。     

基于人工智能的自动送钻监控技术

人工智能及其应用已具有潜在的经济价值,将其应用于自动送钻过程的监控中,不失为一种新的途径。提出了把专家系统(ES)和神经网络(ANN)结合起来用于石油钻井自动送钻监控的新方法。这种方法采用预处理结合法,使钻进过程中的特征信号首先被送到BP神经网络进行处理,BP网络的输出值作为专家系统的输入,最后由专家系统通过产生式规则作出监控的结论。以卡钻事故为例的研究结果表明,对专家系统而言,知识的获取可以通过神经网络进行学习得到;对于神经网络纯粹的数值活动,通过专家系统再处理变得更加明确。这种方法可以用于自动送钻过程的在线实时监控,也可用于离线的事故分析与诊断。