一种基于一维卷积神经网络的试井模型智能识别方法

为提高试井分析工作效率,实现试井模型的自动识别,提出了基于一维卷积神经网络(1D CNN)的试井模型智能识别方法。根据实测数据的特点,提出基于理论曲线构建样本库的原则与方法,并构建了4种常用油藏模型的训练样本库;建立了一维卷积神经网络模型,将样本库中双对数曲线的压力变化和压力导数数据作为输入,油藏类别作为网络输出训练及优化网络,总识别准确率可达99.16%,敏感度均在98%以上。经4口井实例应用,正确识别试井模型的概率大于0.99,与二维卷积神经网络相比,1D CNN显著降低了计算复杂度和时间成本,加快了训练速度。这表明基于试井理论所构建的样本库是有效的,能满足实测数据模型识别的需求;同时证明了方法的有效性、实用性和普适性。

气井油管动态摩阻系数的确定

气井井下油管"动态摩阻系数"的提出改变了气井垂管(井下油管)流动计算的方式,弥补了以往气井井筒流动计算的瑕疵,提高了气井流压梯度计算的精度。在此基础上,首先介绍了计算所需的主要公式,其次针对气田常见的两种井下结构,推荐了两种计算气井井下油管动态摩阻系数的方法;最后用气井的实例进行了计算,并对输入参数、中间环节和计算结果作了进一步的说明。

二氧化碳驱注入剖面氧活化测试技术和现场试验

目前大庆油田拥有多个投入生产的二氧化碳驱油试验区,但由于二氧化碳流体在井下以超临界流体的形式存在,同时具有较强的腐蚀性,对仪器设备损害较大,缺少相关防二氧化碳腐蚀的仪器,不能有效进行注入剖面测井。针对这种现状,通过二氧化碳腐蚀性试验,优选了防二氧化碳腐蚀材料,利用氧活化测井方法克服了由于二氧化碳流体的特殊性带来测试难题,改进脉冲中子氧活化仪器,并且建立了氧活化二氧化碳驱注入剖面相关的解释方法。在二氧化碳注入井开展了大量的现场试验,取得了较好的效果。

计算气井油管摩阻系数的新方法

油管摩阻系数是气体稳定流动能量摩阻项的重要参数,精确赋值极为困难,这是几十年来尚未解决的问题,也是油管流压梯度计算精度远远不及油管静压梯度计算精度的主要原因。在井下复杂的条件下,数千米油管的摩阻系数会发生变化,故对井下油管提出“动态摩阻系数”的新概念,将工业气井当做二十世纪30年代Ni-kuradse在室内的摩阻系数测定装置,在气井上重现了当年Nikuradse工作状况,根据无因次气体稳定流动能量方程,推导出计算井下油管(垂管)摩阻系数的公式,并提出了数据拟合的步骤,最后以1口干气井为例进行了具体运算,取得了满意的结果。

气井油管流动计算动能项的取舍

气井全油管段的总能耗由位能、动能和摩阻三项组成。采气井油管内单相或气水两相流动数学模型的建立,都以气井稳定流动方程作为基础。Katz提出的建模的假设条件之一就是“动能忽略不计”,对纯气井而言,这对计算精确度影响不大。同时,也正因为有了这一假设,简化了微分方程,才使采气流压运算变为可能。但对含水、含油和油水皆含的复杂井流,这种假设就会带来较大的计算误差。为此,探讨了气井管流动能项的取舍对计算气井油管流压梯度的影响,建立了6种井流动能因子的表达式,并对主要敏感参数进行数据分析,对动能项的取舍作出了明确回答。针对复杂井流,在气井油管流压梯度计算公式中应该保留动能项,这样才能确保油管流压梯度计算的精度。

确定气井油管复杂井流密度的新方法

从建立气井油管稳定流动微分方程的需要出发,用4种思路处理气井油管的6种实际井流状况,得到隐含井流特性的6个密度的表达式。将这6个密度代入油管稳定流动方程,推导出6种井流的流压梯度计算公式。同时,借助油管流压梯度,可以计算出任何一种井流的ρ=f(H)数据;此外,根据定产气量采气井下油管稳定流动能量方程,也可以获得井流密度沿油管变化的信息。经对这两种方法得出的ρ=f(H)数据进行对比,证实其结果均可用于气井的生产动态分析。

二氧化碳注入井脉冲中子氧活化解释方法研究

对于二氧化碳注入井,常规的剖面测试技术中仅有脉冲中子氧活化测试技术能够满足现场需求。但脉冲中子氧活化只能测的流体的体积流量,由于二氧化碳流体的特殊性,要把氧活化测得的体积流量转换成质量才能够真实反应地层的吸入情况。利用P-R状态方程法来对二氧化碳气体的偏差因子进行求解,进而求取二氧化碳流体的密度,实现体积流量到质量流量的转换,进而得到二氧化碳流体在井筒中密度曲线,达到充分利用脉冲中子氧活化仪器测得的参数,提高测井解释的精度。

大庆油田试井技术发展历程及展望

试井是认识油藏、描述油藏的重要手段,能够为油田开发动态分析、方案制定、措施效果评价提供第一手资料,是油田勘探与开发中一项重要的基础工作,有"试井是油藏开发的眼睛"之说,在油田开发过程中发挥着重要作用。

大庆油田开发试井解释技术新进展及展望

全面介绍了大庆油田自“十四五”以来在开发试井解释技术方面所取得的新进展。解析试井技术领域,率先在国内完成了试井资料的智能化解释方法研究,成功实现了10种常规试井模型的自动化解释,并已开始大规模推广应用;数值试井技术领域,在水驱单相流的基础上进一步发展了化学驱多相流多组分模型和针对致密油气藏的多段压裂水平井的数值试井解释技术;试井解释资料应用领域,研发了测试资料综合应用云平台,深化了试井资料解释成果的应用;试井解释软件的开发方面,研发了拥有自主知识产权的Sunflower试井解释平台软件系列。未来将集中在解析试井智能解释技术的完善和提升、数值试井解释技术的解释速度提升、页岩油试井解释评价技术以及高频压力计试井解释评价技术,同时,还将发展基于“微服务”架构的试井解释平台软件。