一种批量样品的模块化有序预测试装置及其方法

    公开(公告)号:CN118624923A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410798325.2

    申请日:2024-06-20

    IPC分类号: G01N35/00 G01N35/10

    摘要: 本发明涉及批量有序测试领域,公开了一种批量样品的模块化有序预测试装置及其方法,包括测试架,所述测试架通过拼接卡具的快接活动组合形成批量化处理的测试台,所述测试架包括梯形承托架,在所述梯形承托架的两端分别设置有测量载位和放置载位,所述放置载位侧面设置有弹性夹片,所述测量载位上设置有渗透托片,所述放置载位上设置有限位托板,所述渗透托片和所述限位托板活动连接组合形成具有一体化刚性结构的测试条。本发明的测试方法将样品按照测试需求形成测试清单,通过模块化的组合形成测试台进行批量测试,在整个测试过程中可以将样品袋和载体建立其物理的联系,从而避免在高效率的批量化检测过程中发生乱序或漏检等现象。

    一种对天然气藏来源进行识别的方法

    公开(公告)号:CN115902150A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211153539.1

    申请日:2022-09-21

    IPC分类号: G01N33/24 G01N25/00 G06F30/20

    摘要: 本发明公开了一种对天然气藏来源进行识别的方法,涉及气田开采技术领域。本发明是利用不同类型干酪根热解轻烃碳同位素组成随温度变化曲线,构建了识别图版。再将待识别的气藏样品中甲烷、乙烷碳同位素的比例特征输入到识别图版中,结合地质背景,从而能够准确判天然气藏的海陆相来源。本发明适用于四川盆地等多层系叠合盆地天然气源的识别,具有准确率高以及样本量少的特点。

    一种基于有机质赋存状态的页岩吸附气含量预测方法

    公开(公告)号:CN118335236B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410758861.X

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本发明属于天然气开发技术领域,特别是涉及一种基于有机质赋存状态的页岩吸附气含量预测方法,该方法包括步骤1:获取待测地区的页岩样品;步骤2:获取页岩样品的扫描电镜图,并计算出每种有机质赋存状态的质量分数;步骤3:建立状态模型;步骤4:计算页岩样品的有机质迁移率;步骤5:根据页岩的有机质迁移率建立类型模型;步骤6:基于页岩有机质类型和有机质赋存状态,建立页岩吸附气含量类型‑状态模型;通过类型‑状态模型对页岩吸附气含量进行预测。本发明提出的这一种新的页岩吸附气含量预测方法,克服现有预测模型存在的条件限制、测试复杂、精准度差的问题,提高页岩吸附气含量预测方法的准确性和经济性。

    一种基于多元回归的气藏采收率预测方法

    公开(公告)号:CN114021821A

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202111313995.3

    申请日:2021-11-08

    摘要: 本发明公开了一种基于多元回归的气藏采收率预测方法,包括如下步骤:选取目标储层岩石,将储层岩石加工成平行样品并进行预处理;根据选取的目标储层特征,预先确定多个对储层气藏采收影响的单因素,并通过对应实验获取每个单因素的目的参数;分析每个单因素对气藏采收率的影响,筛选出对气藏采收率起主要影响的多个单因素;基于多元回归模型,计算采收率的预测值。本发明更加真实的还原了储层气体的产出过程,并利用多元回归将多个主控因素带入计算得到采收率,减小了采收率的计算误差,与传统采收率预测方法相比,大大降低了对现场生产数据的依赖,同时还适于各类气藏、不同开发方式和不同开发阶段的气藏预测,适用广泛。

    一种基于有机质赋存状态的页岩吸附气含量预测方法

    公开(公告)号:CN118335236A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410758861.X

    申请日:2024-06-13

    摘要: 本发明属于天然气开发技术领域,特别是涉及一种基于有机质赋存状态的页岩吸附气含量预测方法,该方法包括步骤1:获取待测地区的页岩样品;步骤2:获取页岩样品的扫描电镜图,并计算出每种有机质赋存状态的质量分数;步骤3:建立状态模型;步骤4:计算页岩样品的有机质迁移率;步骤5:根据页岩的有机质迁移率建立类型模型;步骤6:基于页岩有机质类型和有机质赋存状态,建立页岩吸附气含量类型‑状态模型;通过类型‑状态模型对页岩吸附气含量进行预测。本发明提出的这一种新的页岩吸附气含量预测方法,克服现有预测模型存在的条件限制、测试复杂、精准度差的问题,提高页岩吸附气含量预测方法的准确性和经济性。