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41.
页岩储层压裂裂缝与天然裂缝相交后,其延伸方向是否改变是决定压裂能否形成复杂缝网的关键因素,转向角增大则有利于与天然裂缝相互连通,最终形成复杂裂缝网络结构。为计算多裂缝扩展时水力裂缝穿过天然裂缝后的转向角,基于线弹性断裂力学理论,建立了考虑远场地应力、裂缝尖端应力集中效应以及多裂缝扩展应力干扰下的页岩储层裂缝与天然裂缝相交后转向角计算模型。通过对比已有单缝模型,发现考虑多缝扩展产生诱导应力时,水力裂缝穿出天然裂缝后的转向角将增大,且裂缝长度、裂缝间距、天然裂缝分布位置、缝内净压力都影响转向角的大小。该模型可用于水平井多段压裂和井工厂压裂裂缝转向角计算,评价缝网压裂可行性、指导缝网压裂设计。 相似文献
42.
油气井进行压裂设计时,确定控制裂缝高度延伸的主要因素至关重要。利用FracproPT软件压裂分析模块全面模拟分析了缝高延伸影响因素,如地层应力、岩石物质特性、压裂液性能参数、施工参数,对现场控缝高压裂设计具有一定的指导作用。 相似文献
43.
44.
压裂液在裂缝净压力作用下驱替油藏流体向地层渗滤,压裂液滤失过程为两相或多相流动。近年国内建立的一些滤失模型普遍假设为压裂液的单相流动,忽略了油藏流体的影响;单相滤失模型便于计算,但并未给出适用条件。基于两相滤失理论,对比研究了单相滤失的误差,以明确单相滤失模型的适用范围;建立了两相滤失模型,用迭代法求解流体压力分布函数,由此计算两相滤失速度,并与单相假设条件下的滤失模型进行对比,得到了单相滤失模型的适用条件和误差。计算表明,一定条件下用单相滤失模型计算的滤失速度误差较大;在应用单相滤失模型前应先分析流体性质差异对滤失的影响。 相似文献
45.
通过引入与时间相关的滤失系数的概念,建立了基于动滤失实验的多参数的滤失计算新模型。该模型不仅考虑了影响滤失的多种实验参数,而且在假设滤液为牛顿液的条件下,全面考虑了滤失的3个区域对滤失速度的影响。通过求解由3个区域组成的滤失方程,得到了压裂液在3个滤失区域的压力随时间变化的关系,并对滤失速度和滤失量进行了预测,最终得到随时间变化的综合滤失系数。该模型充分利用了实验数据,在引入与时间相关的滤失系数后,能够反应非线性滤失的影响和实际滤失偏离线性滤失的程度。 相似文献
46.
缝洞型碳酸盐岩油藏是指以天然溶蚀孔、洞和多尺度裂缝作为储渗介质的一类复杂油藏。该类油藏的基质致密,一般都需要通过酸压改造来提高单井产量。但目前关于缝洞型油藏导流能力沿缝长方向分布的研究还不完善,现有的酸蚀裂缝导流能力模型都基于固定网格或复杂流场,其不能模拟排量变化或考虑缝洞对导流能力分布的影响。本文首先分析了缝洞型油藏与常规油藏酸压技术目标的差异,然后在经典模型的基础上建立了基于动网格的酸蚀裂缝导流能力数值模型。利用该模型进行了敏感性分析,认为采用高、低浓度组合的方式可以提高有效酸蚀裂缝长度和酸液利用效率;在酸压裂缝遇洞后,需要以其与井筒的距离远近作为依据,选择采用续注关井返排、停泵关井返排和停泵立即返排等不同的应对方案。该研究对于优化缝洞型碳酸盐岩油藏的酸压设计和提高酸液利用效率具有一定指导意义。 相似文献
47.
榆林气田压裂裂缝高度影响因素正交试验分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对榆林气田施工生产资料的分析,认为榆林气田有必要进行控制裂缝高度压裂设计。因此,文章在建立裂缝三维延伸数学模型的基础上,针对榆林气田的实际情况选取了施工排量、隔层应力差、压裂液粘度、杨氏模量、滤失系数等5个缝高影响参数,编制了正交试验方案,对榆林气田缝高影响因素进行了正交分析,得到了地层及施工等参数对缝高影响的主次关系,依次为隔层应力差、压裂液粘度、施工排量、杨氏模量、滤失系数。文章对于榆林气田控制缝高压裂设计具有指导意义。 相似文献
49.
压后水平气井生产动态预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
通常压裂后气井产能的计算模型都是针对稳态渗流过程的,倾向于计算无阻流量和稳态产量,而对于整个动态生产过程的模拟则较少被提及。为此,根据复位势理论和势的叠加原理,再结合压裂后水平气井的裂缝形态和气体的流动过程,用严格的渗流力学方法推导出了具有较广泛适应性的压裂水平气井生产动态预测公式。该预测公式既能用于存在缝间干扰的情况,又能够在压裂水平气井裂缝两翼非对称、间距不相等、方位角任意的情况下使用。应用该公式对吉林油田某水平气井进行了实例计算,计算值和实际值的误差为2.6%,并且通过预测公式能够很好地模拟分析裂缝方位、裂缝条数、裂缝长度、裂缝导流能力、裂缝间距等裂缝参数对压裂水平气井的产量影响,能够满足现场预测产量的需求。 相似文献
50.
集成方法是不平衡学习方法的重要分支,然而,现有不平衡集成方法均作用于原样本而没考虑样本的结构信息,因此其效能仍然有限.样本的结构信息包括局部和全局结构信息.为了解决上述问题,本文提出了一种基于深度样本包络网络(Deep Instance Envelope Network, DIEN)和分级结构一致性机制(Hierarchical Structure Consistency Mechanism, HSCM)的不平衡集成学习算法.该算法在考虑局部流形和全局结构信息的情况下,通过多层样本聚类,生成高质量的多层包络样本,从而实现类平衡化.首先,算法基于样本近邻拼接和模糊C均值聚类算法,设计DIEN来挖掘样本的结构信息,得到深度包络样本.然后,设计局部流形结构度量和全局结构分布度量来构建HSCM用于增强层间样本的分布一致性.接着,将DIEN和HSCM结合起来,构建出优化后的深度样本包络网络——DH (DIEN with HSCM).之后,将基分类器应用于包络样本.最后,设计bagging集成学习机制来融合基分类器的预测结果 .文末组织了多组实验,采用了十多个公共数据集和有代表性的相关算法进行验证... 相似文献