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题名基于BP神经网络的井壁坍塌预测
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作者
栾凯伦
高斐
楼一珊
黄梦婷
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机构
油气钻采工程湖北省重点实验室(长江大学)
长江大学石油工程学院
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出处
《矿产勘查》
2025年第2期371-379,共9页
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基金
企业创新发展联合基金集成项目“海相深层油气富集机理与关键工程技术基础研究”(U19B6003)资助。
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文摘
一定合理的井壁坍塌对于缓和井壁稳定与储层保护之间的矛盾具有重要作用。本文通过分析影响井壁坍塌的主控因素,采用BP神经网络算法实现对井壁坍塌程度的预测。相较于依靠传统经验公式预测井壁坍塌程度,该种方法的预测结果更为科学可靠。结果表明:通过BP神经网络模型对井壁坍塌程度的预测结果与现场实测值绝对误差率为0.37%~14.22%,平均误差率为7.54%。预测精度满足工程精度,证明了BP神经网络预测井壁坍塌程度的可行性。
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关键词
坍塌预测
神经网络
井壁稳定
绥中区块
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Keywords
collapse prediction
neural network
well wall stability
Suizhong block
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分类号
TE22
[石油与天然气工程—油气井工程]
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题名涪陵页岩储层裂缝识别方法研究
被引量：1
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作者
黄梦婷
高斐
栾凯伦
施赵南
周卓
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机构
油气钻采工程湖北省重点实验室(长江大学)
长江大学石油工程学院
江汉油田分公司石油工程技术研究院
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出处
《矿产勘查》
2024年第5期853-860,共8页
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基金
企业创新发展联合基金集成项目“海相深层油气富集机理与关键工程技术基础研究”(U19B6003)资助。
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文摘
裂缝与页岩储层的成藏、油气产出和后期的压裂改造密切相关,裂缝的准确识别一直是其研究重点。常规测井对页岩储层的裂缝识别精度低,且没有形成定量的识别指标。本文以四川盆地涪陵页岩五峰组为目的层,以测井资料为基础,从岩石力学角度出发,构建了裂缝发育的常规评价系数;进一步引入模糊数学方法,将多个裂缝发育的常规评价系数有机结合,建立了五峰组裂缝发育评价的综合指标。研究显示涪陵平桥区块五峰组裂缝识别综合指数临界值为0.5,小于该值时五峰组裂缝发育程度相对较高,且该值越小,地层裂缝越发育。对比验证岩心资料以及电成像测井资料,结果表明该方法能够较准确地对涪陵页岩的裂缝进行识别且精度较高,满足工程的需要。
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关键词
页岩
裂缝性储层
岩石力学
模糊数学
综合指数
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Keywords
shale
fractured reservoir
rock mechanics
fuzzy mathematics
composite index
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分类号
TE12
[石油与天然气工程—油气勘探]
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