油井压裂过程中岩石破裂压力计算公式的理论研究

根据多孔介质的双重有效应力概念,研究了油井压裂过程中岩石破裂压力的计算问题,提出了一个新的综合计算公式。该公式参数取不同的数值,可预测不同类型岩石的破裂压力。应用新公式还分析了现有公式的应用范围,指出:H-W公式只能计算非渗透岩石的破裂压力,因而给出了破裂压力的上限值;H-F公式只能计算高渗透岩石的破裂压力,因而给出了破裂压力的下限值。新公式可预测任何渗透状况岩石的破裂压力,它包括了早期提出的2个计算公式,并把渗透性岩石和非渗透性岩石完全统一起来。     

带隔板底水油藏油井射孔井段的确定方法

研究了带隔板底水油藏油井的射孔井段确定问题并提出了最佳射开程度的确定方法。 在底水油藏存在的诸多隔板中.凡是临界产量高、油井产量也高的隔板应予以保护和利用:临界产量高油井产量低或临界产量低油井产量高的隔板可以射开。按照隔板分布进行射孔的油井不仅产量高而且见水时间大大延迟。带有隔板的底水油藏不仅具有天然能量相对充足的优点同时也克服了无隔板底水油藏无水采油期短的缺点。     

岩石压缩系数对油藏数值模拟结果的影响

油藏数值模拟结果受岩石物性参数的影响,岩石压缩系数是影响数值模拟结果的参数之一.利用Hall图版和理论公式2种方法确定岩石的压缩系数,并研究不同确定方法对油藏数值模拟结果的影响.研究表明,Hall图版高估了岩石的弹性能量,用其数值进行油藏数值模拟计算时,油藏压力的下降速度明显变慢.由于理论公式计算的岩石压缩系数远小于地层流体的压缩系数,油藏数值模拟计算中可将其忽略.     

两种双重介质的对比与分析

地层中存在2 种双重介质：裂缝-孔隙型和裂缝-溶洞型。这2 种双重介质之间存在明显的差别。裂缝-孔隙型双重介质油藏试井曲线上出现“凹子”特征,而裂缝-溶洞型则不出现。裂缝-孔隙型双重介质油藏的产量递减较快,而裂缝-溶洞型双重介质油藏则递减较慢。裂缝-溶洞型双重介质在渗流机制和生产特征上都与单一介质十分类似,因而等价于单一介质。     

孔喉比对地层渗透率的影响

孔隙渗透率是单根孔隙的渗透率，地层渗透率是孔隙渗透率折算到整个地层截面积之上的渗透率。孔隙渗透率通常很大，但地层渗透率却不大。地层渗透率是岩石孔隙特性的综合反映。孔隙半径、孔隙密度和孔喉比对地层渗透率均产生影响。孔喉比对渗透率的影响很大，喉道大小是制约渗透率的重要因素。     

介孔碳基固体酸的制备及在生物柴油生产中的应用

以蔗糖为碳源、SiO_2为模板剂,采用碳化-磺化法制备介孔碳基固体酸催化剂,通过酸碱滴定、BET、XRD、FT-IR、SEM等方法对其进行表征,考察碳化温度、磺化温度对催化剂性能的影响,并将其用于大豆油与甲醇的酯交换反应,考察反应条件及原料中脂肪酸含量的影响。结果表明:制备催化剂的适宜条件为碳化温度400℃、磺化温度170℃;大豆油与甲醇酯交换反应的最佳条件为反应温度130℃、醇油摩尔比30、反应时间4h、催化剂用量(占大豆油质量的百分比)8%,生物柴油收率最高达95.94%;连续使用5次后,生物柴油收率仍达到85.46%,说明催化剂具有良好的稳定性;原料中的脂肪酸对催化剂性能有一定的负面影响,但当脂肪酸质量分数达到15%时,生物柴油收率依然可达90%以上。     

低渗透储层不存在强应力敏感

储层岩石对应力的敏感程度与岩石的致密程度有关,低渗透储层比中高渗透储层更致密,因而对应力变化应该更不敏感。但是,实测应力敏感曲线出现了反常现象:低渗透储层比中高渗透储层对应力更敏感。这是由于实验的系统误差所致,而非岩石本身的性质。实验时岩心与封套之间存在的微间隙,导致了低渗透储层比中高渗透储层对应力更加敏感的现象。     

地层异常压力原因分析

根据地层压力 与静水压力的比值大小,可将地层压力分为异常高压、异常低压和正常压力三种压力状态。根据油藏工程理论,分析了各种压力状态出现的原因。指出,非封闭地层的压力通常都属于正常压力状态,封闭地层若有外来流体进入,则可能出现异常高压现象,封闭地层若被构造运动破碎致使孔隙体积增加,则可能出现异常低压现象。     

再谈岩石本体变形的孔隙度不变原则

油藏岩石的本体变形中,骨架颗粒形状不变的假设认为岩石在压缩过程中孔隙度保持不变,然而,岩石骨架颗粒的形状并非严格保持不变.为研究骨架颗粒形状变化对孔隙度的影响,基于弹性变形模型,采用有限元数值模拟方法,研究了多孔介质本体变形过程中的骨架颗粒变形及其对孔隙度的影响机制.结果表明,加载过程中骨架颗粒在约束方向(颗粒接触位置...     

多特征量对数回归的火焰快速识别算法

为了提高实时视频监控中火焰识别率和降低误识率,提出了一种基于多特征量对数回归模型的火焰快速识别算法。首先,根据火焰的色度特征进行图像分割,通过运动目标与参考图像差分运算获取火焰候选区域（CFR）;然后提取候选区域的面积变化率、圆形度、尖角个数以及质心位移等特征量,建立火焰的对数回归快速识别模型;其次采用美国国家标准与技术研究院（NIST）、仁荷大学计算机视觉实验室（ICV）和基于计算机视觉的火灾探测（VisiFire）实验库以及自制蜡烛、纸燃烧火焰中的火焰和非火焰图像中的300幅进行参数学习;最后选取实验数据库中8段视频共11071幅图像进行识别算法检验。测试结果表明,所提算法的真正率（TPR）达到93%、真负率（TNR）达到98%,识别平均用时0.058 s/帧。所提算法识别速度快且识别率高,可以应用于嵌入式实时图像火焰识别。