深度学习在油气产量预测中的研究进展与技术展望

随着大数据和人工智能的不断进步,数字和智能化的油气产量预测技术已经成为石油天然气行业发展的新趋势。深度学习与油气产量预测的有效结合为解决非常规油气和复杂场景下的产量预测等问题提供了新的方案与策略。为此,在系统回顾油气产量预测技术发展历程的基础上,重点阐述了基于深度学习方法的油气产量预测技术的应用现状及关键流程,归纳了油气产量预测领域的特征工程以及不同场景下的神经网络构建方法,最后深入探讨了智能油气产量预测技术的未来发展方向。研究结果表明:(1)油气产量预测技术发展历程主要划分为传统油气产量预测方法、机器学习方法和深度学习方法 3个阶段;(2)深度学习方法已大量应用于油气产量预测研究中,尤其在复杂地质条件下的非常规油气领域,该技术表现出了良好的应用前景;(3)多样化的神经网络构建方法能够解决不同场景下的精细化油气产量预测需求;(4)需进一步加强人工智能领域与油气领域跨学科理论技术研究,促进两者在理论技术和生产实践等方面的深入融合;(5)智能油气产量预测技术未来可在实时预测与优化、数据融合与增强、物理约束与解释和模型更新与适应等方面开展深度攻关研究。结论认为,深度学习模型可显著提高油气产量预测技术的准确性和可靠性,为复杂气藏及非常规油气开发提供参考和指导,建议继续深化人工智能与油气行业应用等方面的有机结合,以推动油气行业的技术创新和高质量发展。

提高断块油藏采收率技术研究

针对濮城油田断块油藏非均质严重、采收率低等问题 ,通过剩余油类型及分布分析 ,提出了该类油藏提高采收率的措施和技术支持。

成像测井技术在川西侏罗系储层中的应用

利用EMI成像测井资料,识别储层岩石结构中的裂缝分布状况,采用logview软件处理后,定量计算裂缝的宽度、密度、长度及视孔隙度等参数。在川西侏罗纪砂泥岩储层中良好的应用效果,说明了EMI成像测井技术能提供详细的储层信息,可直接用于裂缝识别,计算裂缝和地应力参数,还可以通过多井评价进行地层构造特征和沉积环境研究,在油气田勘探开发中有着广泛应用前景。

EMI成像测井在川西侏罗纪储层中的应用

利用EMI成像测井资料 ,识别储层岩石结构中的裂缝分布状况 ,采用Logview软件处理后 ,定量计算裂缝的宽度、密度、长度及视孔隙度等参数。在川西侏罗纪砂泥岩储层中良好的应用效果 ,说明了EMI成像测井技术能提供详细的储层信息 ,可直接用于计算裂缝和地应力参数 ,还可以通过多井评价进行地层构造特征和沉积环境研究 ,在油气田勘探开发中有着广泛应用前景。

测井曲线组合法对浅层油气水的判别

随着油田勘探开发的不断深入 ,浅层油气测井评价也日益受到人们的重视。但是 ,现有的浅层油气测井解释方法不够完善 ,远不能满足浅层油气勘探的需要。为此 ,本文运用各种测井解释方法对中原油田有浅层测井组合资料的井进行了重新评价 ,提出了中子伽马曲线与感应电导率曲线组合法、中子伽马曲线与声波曲线组合法以及中子伽马与感应电导率读值交会法判别浅层油、气、水 ,在实际工作中得到了较好的应用。