Optimization of shut-in time based on saturation rebalancing in volume-fractured tight oil reservoirs

Based on imbibition replacement of shut-in well in tight oil reservoirs, this paper expounds the principle of saturation rebalancing during the shut-in process after fracturing, establishes an optimization method for shut-in time after horizontal well volume fracturing with the goal of shortening oil breakthrough time and achieving rapid oil breakthrough, and analyzes the influences of permeability, porosity, fracture half-length and fracturing fluid volume on the shut-in time. The oil and water imbibition displacement in the matrix and fractures occurs during the shut-in process of wells after fracturing. If the shut-in time is too short, the oil-water displacement is not sufficient, and the oil breakthrough time is long after the well is put into production. If the shut-in time is too long, the oil and water displacement is sufficient, but the energy dissipation in the formation near the bottom of the well is severe, and the flowing period is short and the production is low after the well is put into production. A rational shut-in time can help shorten the oil breakthrough time, extend the flowing period and increase the production of the well. The rational shut-in time is influenced by factors such as permeability, porosity, fracture half-length and fracturing fluid volume. The shortest and longest shut-in times are negatively correlated with porosity, permeability, and fracture half-length, and positively correlated with fracturing fluid volume. The pilot test in tight oil horizontal wells in the Songliao Basin, NE China, has confirmed that the proposed optimization method can effectively improve the development effect of horizontal well volume fracturing.

Shut-in time optimization after fracturing in shale oil reservoirs

A multi-process(fracturing,shut-in and production)multi-phase flow model was derived considering the osmotic pressure,membrane effect,elastic energy and capillary force,to determine the optimal shut-in time after multi-cluster staged hydraulic fracturing in shale reservoirs for the maximum production.The accuracy of the model was verified by using production data and commercial software.Based on this model and method,a physical model was made based on the inversion of fracture parameters from fracturing pressure data,to simulate the dynamic changes of pore pressure and oil saturation during fracturing,soaking and production,examine effects of 7 factors on the optimal shut-in time,and find out the main factors affecting the optimal shut-in time through orthogonal experiments.With the increase of shut-in time,the increment of cumulative production increases rapidly first and then tended to a stable value,and the shut-in time corresponding to the inflection point of the change was the optimal shut-in time.The optimal shut-in time has a nonlinear negative correlation with matrix permeability,porosity,capillary pressure multiple and fracture length,a nonlinear positive correlation with the membrane efficiency and total volume of injected fluid,and a nearly linear positive correlation with displacement.The seven factors in descending order of influence degree on optimal shut-in time are total volume of injected fluid,capillary force multiple,matrix permeability,porosity,membrane efficiency,salinity of fracturing fluid,fracturing fluid displacement.

Numerical simulation of fracturing and imbibition in shale oil horizontal wells

The shale oil reservoir is characterized by tight lithology and ultra-low permeability,and its efficient exploitation requires the technology of multi-stage and multi-cluster hydraulic fracturing in horizontal wells and shut-in imbibition.After multi-stage and multi-cluster hydraulic fracturing,a complex fracture network is formed,and a large volume of frac fluid is stored within the fracture network.During shut-in,imbibition and exchange between oil and water occurs under the action of the capillary force and osmotic pressure,and the formation pressure builds up in the shale reservoir.On basis of the characteristics of shale oil reservoir,we establish a model of imbibition during fracturing injection and shut-in by coupling oilewater two-phase flow and saline ion diffusion in the hydraulic fractures(HFs)network,natural fractures(NFs)and matrix system under the action of capillary force and osmotic pressure.The DFN method and the multiple continuum method are introduced to characterize fluid flow between the HF and the NF and that between the NF and the matrix respectively,which avoids the problem of a large amount of computation of seepage within the complex fracture.Then,the discrete fracture network(DFN)model and the multiple continuum model are solved with the finite element method,and it is verified in flow field,saturation field and concentration field that the models are accurate and reliable.We propose the imbibition exchange volume for quantitative evaluation of the imbibition degree and a method of calculating the imbibition exchange volume.Simulation of oil and water flow in the fracturing and shut-in stages is performed based on these models.It is found that imbibition in the shale reservoir is driven by mechanisms of pressure difference,capillary force and osmotic pressure.The osmotic pressure and capillary force only cause an increase in the imbibition rate and a reduction in the imbibition equilibrium time and do not lead to variation in the peak of imbibition exchange volume.The imbibition equilibrium time under the action of the capillary force and osmotic pressure is reduced from 150 to 45 d compared with that under the action of the pressure difference.If imbibition equilibrium is reached,low initial water saturation,strong rock compressibility,high formation water salinity and high matrix permeability enhance imbibition and exchange of oil and water in the reservoir.The leakoff volume of frac fluid is generally larger than the imbibition exchanged volume.Leakoff equilibrium occurs slightly earlier than imbibition equilibrium.The imbibition equilibrium time is mainly affected by reservoir permeability and NF density.The number of interconnected fractures mainly affects the frac fluid volume within the hydraulic fracture in the fracturing process.The stimulated reservoir volume(SRV)mainly affects frac fluid imbibition exchange in the shut-in process.

考虑多影响因素的加油站销量预测研究

加油站销量预测是成品油二次物流中不可或缺的一部分,有利于推进油品主动配送,帮助二次物流运输精确调度,提升企业整体运行效率。通过历史数据及模型结果分析得出,加油站销量与特殊日期、长短时等多因素有关,文章在长短期记忆网络(LSTM)基础上引入多因素特征构建预测模型,并以某市加油站真实销量数据为实例进行检验。经验证,模型在汽油预测方面的平均误差小于15%,柴油预测的平均误差小于18%,能够满足应用需求。

考虑长输管线输油过程的原油调度模型

针对原油在长输管线输送过程中伴有原油延迟离开管线的情况,提出一种新的基于连续时间的原油调度数学规划模型;并以中国A企业原油储运问题为例,利用该模型可通过监控原油在长输管线中的移动状态,推测其离开管线的时间,通过数学方式描述管线“平推流式”输送过程。模型方案测试结果表明:所建模型的规模较小,具有较强的计算求解性能;采用该模型可在3 min内优化出为期240 h的优化原油调度方案,最大程度地稳定原油蒸馏装置生产和避免油轮滞期。

沿海炼厂原油调度优化问题中不同时间表征方式的对比分析

针对某沿海炼厂实际问题,构建了原油调度优化混合整数规划模型,分别使用离散时间、连续时间两种时间表征方式,对建模方法、模型规模、求解性能和优化结果进行了全面对比,给出了适用于不同场景下的时间表征方式的使用建议。

基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究

本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中 ,利用小波多尺度分析的功能 ,提出了一种可以较为准确地根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。这种方法的优点在于可以准确地提取油价的长期趋势 ,从总体上把握油价的非线性波动特征 ,从而能够很好地利用油价时间序列的历史数据 ,开展对未来一段时期内的多步预测。实证研究中 ,对Brent油价开展了时间跨度为 1年的趋势预测 ,并将预测结果与ARIMA、GARCH、Holt winters等方法得到的结果进行了比较 ,表明了基于小波分析的长期趋势预测法的预测能力是其他方法所不能比拟的 。

基于震幅叠加的微地震事件定位在地面监测中的应用

在微地震地面监测中,由于微地震信号能量微弱,因此很难对微地震事件进行精确拾取。本文提出了一种基于STA/LTA(short term averaging/long term averaging)的判别频率估计模式识别方法,可以避免由于设定阈值出现漏判小能量微地震事件的情况,并在精度上比传统的STA/LTA方法提升10%以上。采用基于震幅叠加的能量聚焦方法对微地震事件进行定位计算,同时通过对能量聚焦结果的分析,进一步剔除"假"的微地震事件,从而能够更加精确地描述地下裂缝的发育情况。最后,通过对河北北部一水平井的压裂监测对该方法进行验证,结果表明,本方法计算效率高、监测结果获得施工单位的认可,能够对下一步压裂施工方案提供理论指导。

长关油井再利用潜力预测

在油田高含水开发后期,为了实现对部分具有开发潜力而又闲置的长关油井的再利用,综合考虑经济效益及开发条件两方面因素,建立了长关油井再利用综合潜力预测模型及应用原则。再利用综合潜力预测模型包括:①运用盈亏平衡原理建立的经济潜力预测模型,利用该模型可以计算油井在不同时期的关井经济界限,从而准确判断长关油井是否具有再利用的经济潜力;②运用模糊数学理论建立的再开发潜力评价模型,利用该模型可计算出长关油井的再开发潜力指数,实现对长关油井再开发潜力的定量评价。利用建立的综合潜力预测模型及模型应用原则对P油田287口长关油井的再利用潜力进行了综合预测,并优选出10口长关油井于2006年进行了再生产,平均单井日产油2.15 t,年投入产出比达到1∶5,取得了较好的经济效益。

苏丹P油田注水时机实验及数值模拟研究

针对大型高凝油藏地层能量变弱、含水上升快、产量递减迅速等问题,结合海外油田高产稳产及高凝固点、高含蜡和高地饱压差等特点,建立了实际地层高温高压物理模拟实验系统,采用不同渗透率的岩芯,模拟不同驱替压力对开发效果的影响,得出最佳注水时机是脱出气体尚未形成连续相之前。采用数值模拟技术优化转注时机和采油速度,提出在合理利用天然能量的前提下,地层压力下降到3.4 MPa为最佳的注水时机,合理的采油速度是2.2%。注采井组试验结果表明:适时注水可较好地保持地层能量,提高产液量,改善开发效果。

污水配制的有机醛R交联HPAM微凝胶体系研究

系统地研究了用污水配制的有机醛R交联聚合物微凝胶体系的配方和性能。所用聚合物为M=2.0×107、水解度23%的商品HPAM,交联剂有机醛R为苯酚 甲醛预缩聚物,工业品,用TDS=5004mg/L、pH=9.1的油田污水配液,成胶溶液含溶解氧<1mg/L,加有稳定剂100mg/L。研究结果表明:聚合物浓度150～400mg/L、交联剂浓度150mg/的成胶溶液,80℃下的成胶时间为20～4d,生成的微凝胶在30℃、7.34s-1下的粘度为30～170mPa·s,在80℃老化100～150d后略有升高,200d后仅有极轻微的下降;当交联剂浓度为150mg/L时,体系中聚合物的临界成胶浓度为150mg/L,而当聚合物浓度为400mg/L时,交联剂的临界成胶浓度为50mg/L;降低溶解氧含量或增大稳定剂加量可使成胶时间缩短、微凝胶粘度升高,长期稳定性改善;随温度升高(75→90℃)同一成胶溶液的成胶时间缩短,微凝胶粘度则相差不大;随TDS增大(360→1.0×105mg/L),同一成胶溶液的成胶时间缩短,微凝胶粘度略有升高。因此,该微凝胶体系浓度低、耐温(90℃),抗盐(1.0×105mg/L),长期稳定性好,在高温高盐油藏提高采收率中有良好应用前景。表5参7。

基于EMD和GCT的变压器油中溶解气体预测

针对传统预测方法在变压器油中溶解气体预测时精度不高的问题,提出一种EMD和GCT联合应用的新型预测方法。首先使用EMD将溶解气体浓度、环境温度、油温及负载电流等时序信息分解成平稳的模态分量;然后使用GCT分析模态之间的预测关系,提取每阶模态的格兰杰原因;最后将待预测分量及其格兰杰原因所对应的历史时序输入到时间注意力机制LSTM网络进行预测,并采用改进的蚁狮算法优化网络参数,经叠加重构得到特征气体浓度最终预测结果。实验结果表明:与传统LSTM网络相比,所提方法具有更高的预测精度和可行性。

基于条件互信息与LSTNet的特高压变压器顶层油温预测方法

顶层油温预测可为特高压变压器绝缘老化评估及故障预警提供重要依据。该文提出一种基于条件互信息(conditional mutual information,CMI)及长期和短期时间序列网络(long-and short-term time-series network,LSTNet)的特高压变压器顶层油温预测方法。基于历史监测数据包括顶层油温、油中溶解气体含量、绕组温度、绕组电流、环境温度等9种参量,采用条件互信息方法,为顶层油温预测选取具有强信息增益的特征量,以降低预测模型输入特征维度;在此基础上,利用LSTNet提取特征量中蕴含的长期周期性规律和短期非线性变化特性,建立基于CMI-LSTNet预测模型,实现特高压变压器多个部位顶层油温预测。算例结果表明,相较于现有典型预测方法,该文方法不仅适应特高压变压器顶层油温变化趋势,且具有较高的预测精度。

LSTM神经网络原油价格预测

原油价格变化对国际政治和世界经济具有重要影响。深入挖掘原油价格变化规律,进而提高其预测的准确性,对国家经济发展、企业生产运作具有非常重要的战略意义。传统机器学习方法和统计分析方法在原油价格预测时存在诸多不足,因此该文把长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络引入到原油价格短期预测中。利用LSTM神经网络,以美国WTI 2016年1月1日到2019年6月30日的现货价格日数据为研究对象,共设计实施三组实验进行原油价格日数据的短期预测。实验结果表明,利用前二十四个月的原油价格日数据预测后三个月原油价格日数据时评价效果最好,而利用前六个月的原油价格日数据预测后一个月原油价格日数据时评价效果最差。总体来看,采用LSTM神经网络对原油价格进行短期预测取得了一定成果,对相关决策者具有一定的参考价值。

运力约束下油气长输管道应急资源调运模型及算法

为提高油气长输管道应急救援活动中应急资源调运过程的整体可靠性,讨论了在各应急救援点运力约束条件及应急资源连续性消耗条件下,以应急开始时间最短、出动救援点数目最少为目标的应急资源组合调运问题.加入应急救援点单程最大运力约束,给出了此约束条件下的连续性消耗两目标应急资源的调运模型,以单目标应急资源调运模型解算法为基础,研究得到了新模型的递推算法.相应数值模拟算例的计算结果表明,与无运力约束的模型相比,运力约束条件下得到的应急资源调运方案出动的应急救援点数目多,但更符合应急救援实际情况,可指导制定更加准确可靠的油气长输管道应急资源调运方案.

典型缺陷油浸纸套管绝缘劣化特性研究

油浸纸电容式套管是目前电力系统中应用最为广泛的套管,发生的故障也相对较多。为研究油浸纸套管缺陷发展过程及绝缘劣化规律,采用多只72.5 kV油浸纸套管分别模拟进水受潮、极板边缘尖端、极板偏差及油中气泡等典型缺陷,在60℃油温下同时对缺陷套管施加42 kV电压和630 A电流进行长时电热联合试验,测量并分析套管绝缘电阻,tanδ、电容量、局部放电特征、频域介电谱曲线等参数的变化规律。测试结果表明,tanδ及电容量对套管绝缘受潮缺陷较为敏感,通过tanδ-f曲线及C-f曲线可分析套管内部水分热扩散过程;通过局部放电测试能有效发现套管油中气泡、极板偏差和极板边缘尖端缺陷,3种缺陷的主要区别在于局部放电t-f图谱中的脉冲放电等效频率范围不同;长时电热联合作用下,油中气泡缺陷套管最早出现绝缘劣化,总体劣化速率相对平缓。极板尖端缺陷套管前期劣化速度慢,但累积效应明显,tanδ及电容量在稳定一段时间后呈阶跃式增长。极板偏差缺陷套管出现绝缘劣化的时间最晚,出现劣化后的趋势与极板边缘尖端缺陷套管类似。研究结果可为套管故障分析及绝缘诊断提供参考。

时序示功图驱动的抽油机井结蜡预测及清蜡效果评价

抽油机井结蜡是一个渐变的过程,序列示功图变化可以反映油井结蜡的程度。现场根据经验来预测结蜡程度和确定结蜡井热洗清蜡制度,决策能力低、效果差。应用人工智能技术认识结蜡程度与抽油机井示功图、电机运行参数、井口生产参数的关联关系,开展数据驱动的抽油机井结蜡预测预警方法和热洗效果评价的研究。应用残差卷积神经网络(ResNet)提取结蜡井示功图特征,使用聚类算法确定其结蜡等级,融合提取的示功图图形特征和12项生产参数建立样本集,利用长短时记忆神经网络(LSTM)构建序列到序列网络结构模型对样本集进行训练,建立结蜡等级预测模型,定量预测抽油机井的结蜡等级,并构建了油井清蜡效果评价指数Q。研究结果表明,建立的抽油机井结蜡预测模型和清蜡效果评价指数实现了油井结蜡等级的定量化预测、洗井周期的决策、清蜡效果的有效评价,对精准确定清蜡时机、评价清蜡效果具有较好的指导作用,有效避免了蜡卡躺井,同时延长了油井免洗周期。

反式脂肪酸的产生及降低措施

反式脂肪酸能增加患心脏病、冠心病、乳腺癌的几率,同时还有抑制幼儿生长发育的负面作用。对反式脂肪酸的来源、各国的限制性规定,以及油脂加工过程中采用何种措施降低反式脂肪酸含量进行了论述。通过降低油脂脱臭温度和时间,选用填料脱臭塔可有效降低油脂脱臭过程中产生的反式脂肪酸;通过控制油脂氢化反应条件,选择Pt作催化剂或选择超临界流体反应器可降低油脂部分氢化产生的反式脂肪酸。另外,通过基因改良生产多不饱和脂肪含量低的油料,或采用交酯化反应也可生产低或零反式脂肪酸含量的产品。

膜分离技术在乳化态含油废水处理中的应用研究进展

总结了乳化态含油废水处理的难点,剖析了膜处理含油废水的基本原理、膜的分类以及膜的制备与改性,并讨论了油水分离膜的长效抗污问题和解决方法。从膜分离机理、膜的分类、制备与改性等多个方面介绍了膜分离技术应用于乳化态含油废水处理的研究进展,对膜处理乳化油的现状和未来发展方向进行了总结和展望。指出利用膜表面特殊润湿性协同破乳进而高效分离乳化态油水混合物是未来膜分离技术处理乳化态含油废水的研究重点。

长关井再利用潜力模糊综合评价模型

针对深度开发油田长关井再利用潜力的不确定性、复杂性和任意性.通过分析长关井形成的原因,建立指标评价体系,在此基础上采用层次分析法与模糊综合评价方法,建立了合理完善的长关井再利用潜力评价数学模型.利用此评价模型对葡萄花油层的长关井再开发潜力进行定性的评价和分级,优选出具有较大治理潜力的长关井.该评价模型为长关井的再利用提供了理论依据,提高了长关井利用率、油田经济效益.