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公开(公告)号：CN110894775A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201811066460.9
申请日：2018-09-13
申请人： 中国石油化工股份有限公司 , 胜利油田石油开发中心有限公司
IPC分类号： E21B23/01
摘要： 本发明公开了一种螺杆泵复合锚定装置，包括内管以及安装在内管外壁上的轴向力卡瓦机构，还包括防转卡瓦机构，所述防转卡瓦机构包括防转卡瓦、弹簧，所述内管外壁在同一高度至少开设2个凹槽，每一个凹槽内均安装有防转卡瓦，所述防转卡瓦内壁与凹槽底面之间设置弹簧，防转卡瓦外壁开设至少一列竖牙。本发明克服现有技术存在的问题，使其通过液压传递方式实现可靠锚定，既能承受轴向力，又能承受扭矩，螺杆泵管柱的重量不压在底部，避免螺杆泵管柱受压弯曲。同时，配套专用底球，通过打压可以随时验证螺杆泵管柱的密封性，解决了螺杆泵管柱密封失效无法提前验证的问题。
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公开(公告)号：CN106947449A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710170063.5
申请日：2017-03-21
申请人： 胜利油田石油开发中心有限公司
IPC分类号： C09K8/508 , C08F265/10
摘要： 本发明提供了一种屏蔽暂堵剂及其制备方法、使用方法，属于油井试剂技术领域，屏蔽暂堵剂由以下质量分数的原料制得：高分子聚合物30%～50%，热稳定剂10%～20%，支撑剂10%～40%，降滤失剂10%～20%和引发剂10%～20%；并公开了制备方法。本发明的有益效果为：封堵强度高，在20Mpa下封堵率大于95%；无需配液，可提高作业时效；洗井可以减少洗井液漏失造成的地层堵塞污染；该剂在反向力作用下易于脱落，脱落下来的颗粒很容易被流动的液体携带出去；渗透率恢复率≥95%；配伍性强，清水、卤水、油田净化污水均可作为携带介质。
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公开(公告)号：CN106947449B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710170063.5
申请日：2017-03-21
申请人： 胜利油田石油开发中心有限公司
IPC分类号： C09K8/508 , C08F265/10
摘要： 本发明提供了一种屏蔽暂堵剂及其制备方法、使用方法，属于油井试剂技术领域，屏蔽暂堵剂由以下质量分数的原料制得：高分子聚合物30%～50%，热稳定剂10%～20%，支撑剂10%～40%，降滤失剂10%～20%和引发剂10%～20%；并公开了制备方法。本发明的有益效果为：封堵强度高，在20Mpa下封堵率大于95%；无需配液，可提高作业时效；洗井可以减少洗井液漏失造成的地层堵塞污染；该剂在反向力作用下易于脱落，脱落下来的颗粒很容易被流动的液体携带出去；渗透率恢复率≥95%；配伍性强，清水、卤水、油田净化污水均可作为携带介质。
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公开(公告)号：CN104570116A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310520070.5
申请日：2013-10-29
IPC分类号： G01V1/36
摘要： 本发明公开了基于地质标志层的时差分析校正方法，包括以下步骤：通过单点数字地震方法以及通过采集观测系统采集地震区域地质单炮数据信息资料，然后输送至计算机处理系统；由计算机处理系统根据人工地质标志层的解释进行数据处理和分析，重点是确定地质标志层，并进行互相关时差的定量计算以及时差校正与合并；最终得到基于地质标志层的精度更高的技术参数、整体分辨率提高更佳清晰的构造图像。本方法能够考虑单点数字数据的频带宽以及信噪比相对低的特点，在计算道间时差时考虑资料的主要地质标志层位和资料的信噪比。计算时差能够更好地反应出数据道的整体时差，从而更有利于改善组合后的叠加精度与分辨能力。
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公开(公告)号：CN117473217A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210824786.3
申请日：2022-07-14
IPC分类号： G06F17/18 , G06F17/11 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01V99/00
摘要： 本发明提供的一种测井资料脆性预测方法包括：采集测井曲线数据，并进行室内孔隙度测定实验，获得孔隙度数据；根据测井曲线数据和所述孔隙度数据，构建极限学习机预测模型；利用测井曲线数据和孔隙度数据，采用多元宇宙MVO优化算法对极限学习机预测模型进行优化，确定种群规模和最大迭代次数，获得优化极限学习机预测模型；利用性能评价指标对优化极限学习机预测模型进行评价，如果指标符合标准对全井进行部署；进行室内杨氏模量和泊松比实验，计算脆性指数，建立孔隙度与所述脆性指数之间的关系，获得回归方程，对所述脆性指数进行预测。一种基于多元宇宙搜索、优化极限学习机的测井资料脆性预测方法，提高了预测结果的精确度。
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公开(公告)号：CN107843920B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201710916231.0
申请日：2017-09-29
摘要： 一种聚类分析优化粒子群储层属性预测方法。本发明一种利用地震属性预测储层属性的方法，该预测方法通过神经网络方法建立符合储层地质变量实际空间变化规律的地震属性与储层参数之间的预测网络模型，来实现对储层特性的空间变化的正确定量描述。本发明采用粒子群算法对神经网络计算过程中的网络权值进行优化计算，得到最优粒子位置后，作为一组最优神经网络权值输出，建立最终预测网络模型。本发明解决了传统粒子群算法中收敛速度过快，往往导致收敛到局部最优解，而不是得到全局最优解，储层属性预测结果不够精确的问题。
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公开(公告)号：CN107843920A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710916231.0
申请日：2017-09-29
CPC分类号： G01V1/282 , G01V1/306 , G01V2210/624 , G01V2210/66
摘要： 一种聚类分析优化粒子群储层属性预测方法。本发明一种利用地震属性预测储层属性的方法，该预测方法通过神经网络方法建立符合储层地质变量实际空间变化规律的地震属性与储层参数之间的预测网络模型，来实现对储层特性的空间变化的正确定量描述。本发明采用粒子群算法对神经网络计算过程中的网络权值进行优化计算，得到最优粒子位置后，作为一组最优神经网络权值输出，建立最终预测网络模型。本发明解决了传统粒子群算法中收敛速度过快，往往导致收敛到局部最优解，而不是得到全局最优解，储层属性预测结果不够精确的问题。
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