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公开(公告)号:CN112560310A
公开(公告)日:2021-03-26
申请号:CN202011460973.5
申请日:2020-12-11
申请人: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海石油(中国)有限公司天津分公司
IPC分类号: G06F30/23 , E21B49/00 , G06F111/10
摘要: 本发明公开了一种多层油藏渗透率动态变化定量表征的方法,涉及岩油藏开发技术领域,包括以下步骤:根据所述目标储层的沉积特征获得每一小层的微观储层特征和敏感性特征;进行小层分类,得到目标储层的小层分类;建立每一小层分类的渗透率和含水饱和度关系式;修正每一所述小层的渗透率和含水饱和度关系式,建立渗透率时变定量表征模型;将所述渗透率时变定量表征模型引入油藏数值模拟中,开展所述目标储层的油藏数值模拟历史迭代拟合,修正得到渗透率变化与含水饱和度变化关系规律认识和模型。本发明考虑了多层油藏纵向各层的差异,建立各层级别的渗透率变化与含水饱和度定量化表征模型,能够准确、量化反映各层的渗透率变化规律。
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公开(公告)号:CN112560310B
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202011460973.5
申请日:2020-12-11
申请人: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海石油(中国)有限公司天津分公司
IPC分类号: G06F30/23 , E21B49/00 , G06F111/10
摘要: 本发明公开了一种多层油藏渗透率动态变化定量表征的方法,涉及岩油藏开发技术领域,包括以下步骤:根据所述目标储层的沉积特征获得每一小层的微观储层特征和敏感性特征;进行小层分类,得到目标储层的小层分类;建立每一小层分类的渗透率和含水饱和度关系式;修正每一所述小层的渗透率和含水饱和度关系式,建立渗透率时变定量表征模型;将所述渗透率时变定量表征模型引入油藏数值模拟中,开展所述目标储层的油藏数值模拟历史迭代拟合,修正得到渗透率变化与含水饱和度变化关系规律认识和模型。本发明考虑了多层油藏纵向各层的差异,建立各层级别的渗透率变化与含水饱和度定量化表征模型,能够准确、量化反映各层的渗透率变化规律。
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公开(公告)号:CN208751983U
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201821117037.2
申请日:2018-07-16
申请人: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海石油(中国)有限公司天津分公司 , 西南石油大学
摘要: 本实用新型公开一种调节角度的平板填砂模型渗流实验系统,包括填砂模型实体单元、注入单元、电阻采集单元、压力场采集装置、测量单元、阀门单元,所述填砂模型实体单元包括模型腔体、模型盖板、固定螺栓、密封件,所述模型腔体两侧设有角度调节机构,所述角度调节机构包括固定支架、支撑座、支撑轴、固定螺母,所述固定支架两侧竖直设有支撑杆,所述支撑座安装在支撑杆上端面上,所述模型腔体两侧均固定安装支撑轴,所述支撑轴一端转动连接在支撑座内,所述固定螺母安装在支撑座上,可对支撑轴起到固定作用所述电极点上设有绝缘片。本实用新型可在竖直方向上调节模型腔体的角度,在水平方向上调节模型腔体,使其处于水平位置。
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公开(公告)号:CN118013885A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410224188.1
申请日:2024-02-29
申请人: 中海石油(中国)有限公司天津分公司
IPC分类号: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 本发明提供了一种中高孔渗疏松砂岩油藏速敏伤害计算方法,属于石油勘探开发领域,包括以下步骤:首先引入速敏伤害系数的概念,将渗流速度与渗透率关联;计算目前含水率下油水两相有效粘度;计算地层导压系数;建立定液量条件下单相流不稳定渗流公式;建立定流压条件下单相流不稳定渗流公式;采用中心显示格式离散化压力控制方程;将目标油田实际参数代入上述所有公式中,与无速敏条件进行对比,计算速敏伤害导致的附加表皮。本发明所述方法能够在不关停油井的情况下,仅利用实际生产动态参数,就可以评估任意时刻的储层伤害程度,其计算结果与现场实际压力恢复测试结果较为接近,证明了该方法的可靠性,可应用于海上类似油田储层伤害评价。
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公开(公告)号:CN117933489A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410223044.4
申请日:2024-02-28
申请人: 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司天津分公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/25
摘要: 本发明提供了一种用于薄互层油藏合采井产量预测方法,属于石油与天然气开采技术领域,包括以下步骤:步骤1,对收集的薄互层油藏注采井数据进行预处理;步骤2,对预处理后的数据进行数据集划分;步骤3,结合图卷积网络、长短期记忆网络和全连接网络建立薄互层油藏合采井产量预测模型,即GCN‑LSTM模型;步骤4,利用步骤2中的训练集数据对步骤3建立的GCN‑LSTM模型进行训练,并对比GCN‑LSTM模型在训练集和验证集上的预测误差;步骤5,利用步骤4训练好的GCN‑LSTM模型预测合采井的产量,并进行预测效果分析。本发明能够解决目前数据驱动产量预测模型无法考虑井间相互影响的问题。
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