基于Python机器学习的A环空压力状态判别

随着油气勘探开发技术的发展,大量油气井在开发过程中相继出现持续环空带压现象。持续环空带压严重影响气井的产量降低采收率,对气田开发后续作业造成不利影响。持续环空带压不突出时,会增加压力监测与井口放压的成本;严重时需要关井,有时会导致整口井报废。传统环空异常的判别方法基于对气藏气井的整体认识,通过对各单井各单井生产动态的跟踪分析,总结归纳出判断A环空压力异常的规律。传统方法较耗时耗力,受局限性强。本文探索运用支持向量机机器学习技术,对多因素非线性影响下的A环空压力状态进行判别,并举实例通过Python实现。

储气库井环空带压相对风险评估

结合某储气库现场实际,基于一定失效可能性和失效后果,选取腐蚀度、A环空压力、无阻流量和到设施的距离4个注采井失效的关键影响因素,建立储气库注采井相对风险评估模型。利用该模型,对76口注采井选取相同的时间节点,计算各井的相对风险值并进行风险排序,选取合适的风险概率值,优选出急需管理和维护的高风险注采井。研究表明,注采过程中,采气初期的相对风险值明显高于其它三个阶段,且注气中期>注气初期>采气末期;选取95%的风险概率值,有4口注采井处于高风险状态;改变风险概率取值,可以得到需要进行重点维护和管理的注采井。