深部地层智能压井多解性分析与优化策略

开发深部地层油气资源时普遍存在地质条件复杂、钻井周期长和井筒压力控制困难等问题,采用智能压井方法结合多源实时信息反馈,可实现井筒内气液分布状态和压力变化规律的实时预测与更新,但不同修正系数组合可能得到相同的压力计算结果,导致模型存在多解性难题。为此,分析了不同历史时间节点解空间形态的演变规律,揭示了模型多解性的本质源于少量数据约束下模型训练的不完善性;并对应建立了基于实时信息序列的模型全局训练优化方法及动态随机种群训练优化方法,测试了其对于模型全局最优解的搜索能力及适用条件。测试结果表明,全局训练优化方法在压井初期能够实现精准调控,但计算耗时较长;而动态随机种群训练优化方法在压井初期与预期值略有差异,但计算耗时较少。根据可用计算资源情况选择合适的训练优化方法,可实现多源实时数据约束下模型关于井筒气液流动规律的深度学习。

超深层高压油气藏天然气偏差系数计算新模型

为适应我国深层、超深层高压油气藏钻采需要,利用高温高压PVT特性测量系统,开展了高压条件下不同组分天然气样品的PVT特性测量试验,试验结果表明,高压下天然气偏差系数随压力升高大致呈线性增大,随温度升高而减小,但总体差别较小。基于1443组Standing-Katz图版拟合数据、试验测量数据和公共试验数据,建立了大温度压力范围的天然气偏差系数试验数据库。采用多元非线性拟合数值方法,对现有模型进行改进,建立了计算超深层高压油气藏天然气偏差系数的新模型。将该模型与常用的HY法、DPR法、LXF法等方法进行了对比,误差分析表明,该模型在高压段的相对误差在2%以内,计算精度高于HY法、DPR法、LXF法等方法,满足工程要求,可以为超深层高压油气藏安全高效钻采提供指导与帮助。