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公开(公告)号:CN108362860B
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN201810127869.0
申请日:2018-02-08
申请人: 中国石油天然气股份有限公司
发明人: 马得华 , 薛亚斐 , 张家富 , 唐铁柱 , 贾建鹏 , 郭鹏程 , 雷宇 , 王嘉鑫 , 许广军 , 牟春国 , 崔云群 , 张小纪 , 吴明松 , 张家志 , 梁凌云 , 李大昕 , 李曙亮 , 孙振
IPC分类号: G01N33/24
摘要: 本发明属于油气田开发技术领域,具体提供了一种致密砂岩转向压裂可行性室内测试方法,包括如下步骤:制备转向压裂暂堵流体;选取两组相同的致密砂岩柱塞;将每组致密砂岩柱塞端面均锯开一条相同缺口,在缺口处插入开缝针,对开缝针逐渐加压使致密砂岩柱塞中形成一条裂缝;将转向压裂暂堵流体注入到其中一组致密砂岩柱塞裂缝中;对已封堵的岩心加压,直至破坏;对未暂堵的岩心加压,直至破坏;测量未封堵岩心破坏面与裂缝面之间的夹角α1,测量已封堵的岩心破坏面与裂缝面之间的夹角α2,解决了现有技术中对于暂堵剂封堵原裂缝后,新裂缝转向可行性室内评价方法暂为开展问题,具有测试过程简单,为暂堵剂优选及转向压裂可行性提供支撑。
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公开(公告)号:CN108362860A
公开(公告)日:2018-08-03
申请号:CN201810127869.0
申请日:2018-02-08
申请人: 中国石油天然气股份有限公司
发明人: 马得华 , 薛亚斐 , 张家富 , 唐铁柱 , 贾建鹏 , 郭鹏程 , 雷宇 , 王嘉鑫 , 许广军 , 牟春国 , 崔云群 , 张小纪 , 吴明松 , 张家志 , 梁凌云 , 李大昕 , 李曙亮 , 孙振
IPC分类号: G01N33/24
摘要: 本发明属于油气田开发技术领域,具体提供了一种致密砂岩转向压裂可行性室内测试方法,包括如下步骤:制备转向压裂暂堵流体;选取两组相同的致密砂岩柱塞;将每组致密砂岩柱塞端面均锯开一条相同缺口,在缺口处插入开缝针,对开缝针逐渐加压使致密砂岩柱塞中形成一条裂缝;将转向压裂暂堵流体注入到其中一组致密砂岩柱塞裂缝中;对已封堵的岩心加压,直至破坏;对未暂堵的岩心加压,直至破坏;测量未封堵岩心破坏面与裂缝面之间的夹角α1,测量已封堵的岩心破坏面与裂缝面之间的夹角α2,解决了现有技术中对于暂堵剂封堵原裂缝后,新裂缝转向可行性室内评价方法暂为开展问题,具有测试过程简单,为暂堵剂优选及转向压裂可行性提供支撑。
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公开(公告)号:CN111925783A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010674479.2
申请日:2020-07-14
申请人: 中国石油天然气股份有限公司
IPC分类号: C09K8/512 , E21B33/13 , E21B33/138
摘要: 本发明提供了一种用于裂缝储层的暂堵压井液及其应用和制备方法,包括基液和可降解形状记忆聚合物颗粒,所述基液为复合凝胶,所述可降解形状记忆聚合物颗粒由不同形变恢复量的聚合物组成,所述可降解形状记忆聚合物颗粒通过基液携带泵注至储层且进入裂缝储层后受温度响应膨胀并恢复形状。本发明可以对裂缝型气井实现暂堵压井,可满足低、超低压力系数,低产气井的低伤害修井,地面温度下流动性好,易泵注。进入裂缝储层后承压性能快速上升,大幅降低后续清水修井液漏失,保证作业安全,降低储层伤害。可根据所开展作业要求选择不同降解时间的形状记忆聚合物颗粒,作业完成后可完全降解,快速返排复产。
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公开(公告)号:CN111925783B
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202010674479.2
申请日:2020-07-14
申请人: 中国石油天然气股份有限公司
IPC分类号: C09K8/512 , E21B33/13 , E21B33/138
摘要: 本发明提供了一种用于裂缝储层的暂堵压井液及其应用和制备方法,包括基液和可降解形状记忆聚合物颗粒,所述基液为复合凝胶,所述可降解形状记忆聚合物颗粒由不同形变恢复量的聚合物组成,所述可降解形状记忆聚合物颗粒通过基液携带泵注至储层且进入裂缝储层后受温度响应膨胀并恢复形状。本发明可以对裂缝型气井实现暂堵压井,可满足低、超低压力系数,低产气井的低伤害修井,地面温度下流动性好,易泵注。进入裂缝储层后承压性能快速上升,大幅降低后续清水修井液漏失,保证作业安全,降低储层伤害。可根据所开展作业要求选择不同降解时间的形状记忆聚合物颗粒,作业完成后可完全降解,快速返排复产。
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公开(公告)号:CN112381278A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011224432.2
申请日:2020-11-05
申请人: 中国石油天然气股份有限公司
摘要: 本发明公开了一种单一区域内低压天然气井漏失程度快速预测方法,包括以下步骤,第一步、数据收集,收集单一区域内已开采井的生产数据和作业过程中清水漏失速度参数;第二步,数据预处理,对第一步中获得的生产数据进行标准化处理;第三步,模型建立,以标准化处理后的生产数据为输入层,以清水漏失速度参数为输出层,监督训练得到清水漏失速度神经网络模型;第四步,漏失程度预测,获得未作业井的生产数据作为输入值带入清水漏失速度神经网络模型中,得到未作业井的清水漏失速度参数。能根据已作业天然气井数据资料,预测清水漏失速度。基于神经网络模型无具体的模型限制,可适用于不同的单一区域。无需对未作业井进行清水测试漏失量。
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