论非常规油气成藏机理:油气自封闭作用与分子间作用力

非常规油气的成功开发大幅增加了全球油气资源、推动了全球油气产量增长,同时对经典石油天然气地质学理论形成了重大突破。常规油气成藏机理是以圈闭富集保存油气及浮力成藏为核心的,非常规油气则是以连续性聚集和非浮力成藏为特征。研究揭示,非常规油气成藏机理的核心是油气自封闭作用,其动力是分子间作用力。依据分子间作用力表现和相应自封闭作用,可将非常规油气成藏机制分为3类:①以大分子黏滞力和缩合力为主的稠油和沥青;②以毛管压力和分子吸附力为主的致密油气、页岩油气和煤层气;③以分子间笼合作用为主的天然气水合物。论文详细论述了5种类型非常规油气成藏自封闭作用特征、边界条件及地质实例,和分子间作用力的基本原理与数学表征。该项研究将深化对非常规油气成藏机理的理解,提升中国对非常规油气资源的预测评价能力,并有助于提高对非常规油气开发生产机理和潜在生产能力的认识。

基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

为提高抽油机的故障诊断性能、减少诊断模型的硬件存储,设计了基于轻量注意力卷积神经网络和示功图的故障诊断方法。首先,将示功图的位移−载荷数据转换为图像,诊断模型的基础结构采用深度分离卷积,提出一种可嵌入连续卷积层的正则化注意力模块,对每个卷积层的通道进行压缩、注意力计算,并根据注意力建立通道失活机制,输出具有特征抑制或加强的注意力特征图。其次,在模型学习算法上,提出注意力损失函数抑制易分样本对模型训练损失的贡献,使模型训练关注难分样本。最后通过仿真实验验证有效性,结果表明该模型硬件存储仅为5.4 MB,故障诊断精度达95.1%,满足抽油机工况检测的诊断精度要求。