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公开(公告)号:CN116776555A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310572267.7
申请日:2023-05-22
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F111/10 , G06F113/08
摘要: 本发明公开了一种耦合多尺度孔缝的页岩油多重介质数值模拟方法。本发明利用嵌入式离散裂缝模型构建页岩储层内的多尺度裂缝,同时采用双重介质模型构建页岩储层内的有机孔隙和无机孔隙,结合吸附模型、扩散模型和应力敏感性模型,根据吸附模型将吸附机理耦合至质量累计项中,再根据扩散模型将扩散项耦合至流体运动方程中,最后根据应力敏感性模型将应力敏感度耦合至流体运动方程中,得到耦合多尺度裂缝的页岩油流动数值模拟模型,模拟页岩油在页岩储层多重介质内的流动情况,本发明克服了多尺度裂缝、有机孔隙、无机孔隙内流体的渗流差异对流动模拟的影响,实现了对页岩储层内页岩油流动的精确模拟,为指导页岩油藏的开发奠定了基础。
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公开(公告)号:CN115906675B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310218381.X
申请日:2023-03-09
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种基于时序多目标预测模型的井位及注采参数联合优化方法,属于油气田开发工程领域,包括如下步骤:步骤1、筛选水驱开发效果主控因素,结合水驱开发潜力公式对目标油藏进行水驱潜力分类分级评价;步骤2、采用井位及注采参数数值模拟样本生成模块生成水驱开发效果时序预测样本集;步骤3、基于长短期记忆神经网络建立时序多目标预测模型,并进行模型训练;步骤4、输出训练完成且性能评价良好的时序多目标预测模型,耦合多目标优化算法NSGA‑Ⅱ建立井位及注采参数联合优化模型,优化得到最终的井位及注采参数。本发明能够保证水驱油藏在高效开发的前提下获得相对缓慢的含水上升速率,对油藏开发与管理有积极意义。
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公开(公告)号:CN113051841B
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202110185164.6
申请日:2021-02-10
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了一种强非均质页岩油储层表观渗透率确定方法和装置。所述方法包括:根据页岩指定组分的含量和粒径分布数据,利用四参数随机生长法建立页岩二维模型;根据模型中网格的组分确定该网格的孔隙度与孔径;针对每种组分,根据孔隙近壁面区域原油流速模型和孔隙体相区域原油流速模型,确定该组分对应的孔隙近壁面区域原油粘度及孔径与滑移长度的对应关系;根据孔隙体相区域原油粘度、孔隙近壁面区域厚度、网格的孔隙度与孔径和网格组分对应的孔隙近壁面区域原油粘度及孔径与滑移长度的对应关系,确定该网格的表观渗透率;根据各网格的表观渗透率,确定页岩表观渗透率。能够提高确定的页岩油储层表观渗透率的准确度,同时确定速度快,成本低。
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公开(公告)号:CN114961681A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210367806.9
申请日:2022-04-08
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: E21B43/26 , E21B43/267
摘要: 本发明公开了一种水平井体积重复压裂综合潜力评价方法和装置。所述方法包括,确定水平井已压裂段的机械应力转向参数,以反映地应力和裂缝闭合压力对应力转向影响;确定已压裂段的储层品质参数,以初次压裂后裂缝附近储层物性;确定已压裂段的完井质量参数,以反映初次压裂施工规模;确定已压裂段的产量递减参数,以反映裂缝周围储层产油能力;进而综合确定已压裂段的老缝新生潜力;确定水平井待压裂段每个深度点的压裂潜力指数和生产潜力指数,进而综合确定该深度点的复压新缝潜力;根据已压裂水平井水平段的老缝新生潜力和各深度点的复压新缝潜力,确定水平井的体积重复压裂综合潜力。能够对水平井的体积重复压裂综合潜力进行合理评价。
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公开(公告)号:CN118036477A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410432236.6
申请日:2024-04-11
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06N3/006 , E21B43/16 , G06F111/02 , G06F111/06
摘要: 本发明公开了一种基于时空图神经网络的井位及井控参数优化方法,属于油气田开发工程领域,包括如下步骤:步骤1、提取地质属性、CO2驱井网特征及注采井间连通性关系建立CO2驱油及埋存图结构;步骤2、融合动态井控参数建立时空图结构样本集并对样本集进行预处理;步骤3、耦合图注意力神经网络和Transformer建立时空图神经网络代理模型;步骤4、建立考虑CO2均衡驱替的CCUS‑EOR井位及井控参数优化数学模型并进行求解,得到侧重不同开发目标的CO2驱开发方案。本发明耦合了时空图神经网络与多目标粒子群算法,在延缓CO2气窜现象发生的前提下,实现了累计产油量及CO2埋存量的多目标协同优化。
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公开(公告)号:CN117521530A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202410010440.9
申请日:2024-01-04
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F113/08
摘要: 本发明公开了一种基于混合神经网络的二氧化碳驱油和埋存动态预测方法,属于油气田开发工程领域,包括如下步骤:步骤1、建立CO2驱油和埋存时空序列样本集;步骤2、利用主成分分析和离散余弦变换耦合的参数化方法对时空序列样本集进行降维处理;步骤3、耦合ResNet和双层堆叠BiLSTM建立ST‑ResNet混合神经网络模型;步骤4、对模型进行训练;步骤5、基于训练完成的模型进行当前地质及工程不确定条件下的日产油量、日存气量和CO2饱和度等值线分布的动态预测。本发明能实现地质、工程不确定性下CO2驱油埋存一体化开发动态的快速响应。
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公开(公告)号:CN115906675A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202310218381.X
申请日:2023-03-09
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种基于时序多目标预测模型的井位及注采参数联合优化方法,属于油气田开发工程领域,包括如下步骤:步骤1、筛选水驱开发效果主控因素,结合水驱开发潜力公式对目标油藏进行水驱潜力分类分级评价;步骤2、采用井位及注采参数数值模拟样本生成模块生成水驱开发效果时序预测样本集;步骤3、基于长短期记忆神经网络建立时序多目标预测模型,并进行模型训练;步骤4、输出训练完成且性能评价良好的时序多目标预测模型,耦合多目标优化算法NSGA‑Ⅱ建立井位及注采参数联合优化模型,优化得到最终的井位及注采参数。本发明能够保证水驱油藏在高效开发的前提下获得相对缓慢的含水上升速率,对油藏开发与管理有积极意义。
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公开(公告)号:CN118036477B
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410432236.6
申请日:2024-04-11
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06N3/006 , E21B43/16 , G06F111/02 , G06F111/06
摘要: 本发明公开了一种基于时空图神经网络的井位及井控参数优化方法,属于油气田开发工程领域,包括如下步骤:步骤1、提取地质属性、CO2驱井网特征及注采井间连通性关系建立CO2驱油及埋存图结构;步骤2、融合动态井控参数建立时空图结构样本集并对样本集进行预处理;步骤3、耦合图注意力神经网络和Transformer建立时空图神经网络代理模型;步骤4、建立考虑CO2均衡驱替的CCUS‑EOR井位及井控参数优化数学模型并进行求解,得到侧重不同开发目标的CO2驱开发方案。本发明耦合了时空图神经网络与多目标粒子群算法,在延缓CO2气窜现象发生的前提下,实现了累计产油量及CO2埋存量的多目标协同优化。
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公开(公告)号:CN117521530B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410010440.9
申请日:2024-01-04
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F113/08
摘要: 本发明公开了一种基于混合神经网络的二氧化碳驱油和埋存动态预测方法,属于油气田开发工程领域,包括如下步骤:步骤1、建立CO2驱油和埋存时空序列样本集;步骤2、利用主成分分析和离散余弦变换耦合的参数化方法对时空序列样本集进行降维处理;步骤3、耦合ResNet和双层堆叠BiLSTM建立ST‑ResNet混合神经网络模型;步骤4、对模型进行训练;步骤5、基于训练完成的模型进行当前地质及工程不确定条件下的日产油量、日存气量和CO2饱和度等值线分布的动态预测。本发明能实现地质、工程不确定性下CO2驱油埋存一体化开发动态的快速响应。
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公开(公告)号:CN113051841A
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN202110185164.6
申请日:2021-02-10
申请人: 中国石油大学(华东)
IPC分类号: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了一种强非均质页岩油储层表观渗透率确定方法和装置。所述方法包括:根据页岩指定组分的含量和粒径分布数据,利用四参数随机生长法建立页岩二维模型;根据模型中网格的组分确定该网格的孔隙度与孔径;针对每种组分,根据孔隙近壁面区域原油流速模型和孔隙体相区域原油流速模型,确定该组分对应的孔隙近壁面区域原油粘度及孔径与滑移长度的对应关系;根据孔隙体相区域原油粘度、孔隙近壁面区域厚度、网格的孔隙度与孔径和网格组分对应的孔隙近壁面区域原油粘度及孔径与滑移长度的对应关系,确定该网格的表观渗透率;根据各网格的表观渗透率,确定页岩表观渗透率。能够提高确定的页岩油储层表观渗透率的准确度,同时确定速度快,成本低。
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