基于水击波波形的波速反演方法试验研究

基于水击压力波的压裂诊断技术可用于快速判别裂缝位置,进而用于压裂工艺优选与施工参数优化。水击波波速是水击压力波诊断的关键参数,波速计算的读取方法对波速的准确性产生较大影响。为了精确计算水击波波速、减小波速变化引起的裂缝深度计算误差,搭建水击压力波试验系统,开展水平管路中压力波波速试验。使用4种方法计算压力波波速:描点读取压力突变点法、小波分解结合互相关函数法、描点读取水击周期法、基于频谱分析的水击周期法。以平均值、标准差及变异系数为指标,分析4种方法波速计算的数值结果与稳定性。在该试验中,针对10 kHz的采样频率,使用小波分解结合互相关函数法时优选出最优小波基函数为db4小波,最优分解层数为10层。使用双传感器计算的方法(描点读取压力突变点法与小波分解结合互相关函数法)得到的压力波波速高于单传感器计算得到的方法(描点读取水击周期法与基于频谱分析的水击周期法)。结果表明:双传感器法得到的波速范围为959.08 m/s至1111.11 m/s;单传感器法得到的波速范围为619.98 m/s至859.98 m/s。小波分解结合互相关函数方法在数据稳定性方面效果最好,可重复性最强;采用频谱分析的水击周期计算得到的标准差最大,可重复性最差。研究成果可供压裂停泵中水击波波速计算参考。

拟合函数—神经网络协同的页岩气井产能预测模型

气井产能预测是气田开发的一项重要任务。而页岩气生产受地质和生产中诸多因素影响,非线性特征强,传统基于机理的产能预测方法难以综合且准确表征多维度和多结构类型的产能影响因素,难以快速求解页岩气压裂后生产动态。针对这一问题,基于LSTM和DNN神经网络,本文提出了一种新型的拟合函数—神经网络协同的页岩气井动态产能预测模型。首先,通过数据维度重组,将目标井前期的产量、压力等时序参数与用液强度、加砂强度、总含气量、脆性矿物含量等静态产能控制参数混合构建数据集,以实现目标井后期生产曲线的预测。其次,基于现场真实日产气量数据,利用Arps产能曲线拟合模型对同区块的邻井产能数据进行特征筛选,以间接加入含产能递减规律的弱物理约束;基于实际工况下单日生产时间与产量的强相关性,于神经网络模型内部加入强物理约束,进而提高本文模型的产能时间序列预测精度和局部稳定性。基于本文模型,对我国某页岩气区块进行未来产能曲线预测,并对预测结果进行k折交叉验证。其中,分别讨论了神经网络模型参数、产能控制参数和时间步长等因素对于模型精度的影响。结果显示,本文模型具有较高的准确率。在邻井生产数据样本较少情况下,该模型仍可以通过用液强度等静态产能控制参数和目标井前期生产、压力曲线捕捉较多的生产特征。本文为老井压裂效果评价和新井生产参数优化具有一定指导意义。

2维任意形状颗粒间的滚动阻力模型

本文将2维圆形颗粒间的滚动阻力模型推广到非圆形颗粒体系,用于模拟准静态剪切实验,得到了满足率无关和客观性的剪切、剪胀曲线。给出的滚动阻力模型对Hertz接触模型和线性接触模型是普适的,改变颗粒形状也是适用的,所得剪切、剪胀曲线和已有的实验符合;作为对比,将文献中几种常用的滚动阻力模型用于相同的体系,单一速度下的剪切、剪胀曲线和实验符合,但不同速度下的剪切、剪胀曲线却不重合即不满足准静态颗粒体系下的率无关,且所得有效摩擦系数偏小。滚动阻力对剪切强度、剪胀-剪缩影响显著,是必须考虑的相互作用,所给的任意形状颗粒间的滚动速度满足客观性且其特殊情形和圆形颗粒间滚动速度一致。

钨的世界需求与供应

第六次国际钨讨论会结束后,我刊从今年第2期开始陆续刊出11篇论文,为使会议论文尽快与读者见面,现将余下的7篇在本期和下期全部刊出。在编辑过程中,得到论文作者、译者和中国有色金属学会有关同志的大力支持和协作,在此特表示诚挚的谢意。我们拟在近期将会议论文集中成专集出版,欢迎订阅。

钨的价格:它们在变化的世界中的作用

主席先生,十分感谢您对我的好意介绍。当 Michael Maby 先生最初问我是否有兴趣代表《金属导报》宣讲有关钨价格的论文时,我当即作了肯定回答。我想我当时之所以积极热情回答,主要是想到我终于能够去访问中国,而作为一名记者,对我自己的进步也是很有好处的。然而,随着活动日期的临近。

钨提取冶金中的能量消耗

一、引言只要考察一下提取冶金领域中所进行的研究与发展工作,就会发现许多与降低能耗有关的论文。其原因在于,除了劳动力成本以及近来的环境保护成本以外,能量成本在近几十年来越来越高。