基于离散裂缝模型的CO2增强型地热系统THM耦合数值模拟

增强型地热系统(EGS)是实现干热岩地热能资源开发利用的关键技术。以二氧化碳为载热工质的新型增强型地热系统(CO2-EGS)具有节能、高效及温室气体减排的多重优势。应用分形几何理论构建考虑裂缝长度、密度和连通性不同参数组合的离散裂缝模型,基于局部非等温热平衡理论建立CO2在裂缝系统内渗流-传热-应力多物理场耦合数学模型,并进行有限元数值求解。结果表明热储裂缝特征参数、空间拓扑结构和注采压力是影响CO2-EGS运行寿命及采热效率的关键因素;高穿透系数裂隙系统匹配高注采压差可获得较高采热效率,而低穿透系数裂隙系统采热效率随注采压差升高而降低;裂隙静态特征参数与注采井压差的合理匹配是实现CO2-EGS采热效率最大化的关键因素。

多属性优选的神经网络技术在鄂尔多斯盆地L区块煤层储层预测中的应用

研究区煤层较为发育,且煤层厚度差异大,导致目的层属性值存在区域性差异,采用同一种参数提取属性不能有效表征该区地质体特征;同时由于地震属性值是地质体特征(沉积特征,岩性特征、孔隙结构等)的综合反映,单属性参数具有多解性。在地质体分区的基础上,利用多地震属性优化下的神经网络技术对研究区进行分区砂岩储层预测。实践表明,该技术有效避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点,提高了利用地震属性预测砂岩储层的精度。