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智能柱塞及机器人井下排水采气研究进展
1
作者
王瑞
袁晨雨
+5 位作者
王亦鑫
马嘉昕
刘博伦
张瑞超
李开鑫
许嘉
《石油工业技术监督》
2025年第1期55-60,共6页
气井进入生产后期,携液能力弱,产能大幅降低,柱塞气举技术的发展对提高采收率具有重要意义。在技术日益进步的背景下,智能柱塞气举和井下智能机器人排水采气技术在油田得到了应用,调研了国内外的生产研究现状,对比了3种工艺原理,研究了...
气井进入生产后期,携液能力弱,产能大幅降低,柱塞气举技术的发展对提高采收率具有重要意义。在技术日益进步的背景下,智能柱塞气举和井下智能机器人排水采气技术在油田得到了应用,调研了国内外的生产研究现状,对比了3种工艺原理,研究了工艺的基本模型及其优化情况,对工艺的适用性与效果进行了评价。指出传统柱塞气举技术存在的不足,以及对新智能系统技术的展望。
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关键词
柱塞气举
排水采气
智能柱塞
井下智能机器人
提高采收率
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职称材料
基于机器学习的油藏动态分析研究
2
作者
王小燕
谢文昊
+1 位作者
李娟妮
王亦鑫
《现代电子技术》
2025年第14期117-122,共6页
针对油藏开发过程中,传统储量预测方法精度低、复杂度高,以及人工分析信息滞后导致不能及时发现潜力井等问题,提出一种智能化油藏动态分析方法,实现油藏开发问题的实时精确处理。在油田生产过程采集的20个参数中,利用皮尔逊相关系数最...
针对油藏开发过程中,传统储量预测方法精度低、复杂度高,以及人工分析信息滞后导致不能及时发现潜力井等问题,提出一种智能化油藏动态分析方法,实现油藏开发问题的实时精确处理。在油田生产过程采集的20个参数中,利用皮尔逊相关系数最终选用当前年产油量、含水、体积液量、累产油量、排量、冲次和泵效共7个参数表征油田生产能力。然后基于回归的支持向量机模型,利用不同核函数下的SVR模型对油田月产油量进行预测,最终选定超参数d=2、C=54的二阶多项式核函数下的SVR模型作为最优的油田月产量预测模型,该模型预测结果的平均绝对误差为-0.0061,均方误差为-0.1028。实验结果表明,智能化油藏动态分析方法在勘探数据分析的基础上,能够准确地动态预测油藏,优化勘探规划结构并提高油藏发现效率。
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关键词
智能油田
油藏动态分析
油田产量预测
支持向量机模型
核函数
皮尔逊相关系数
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职称材料
题名
智能柱塞及机器人井下排水采气研究进展
1
作者
王瑞
袁晨雨
王亦鑫
马嘉昕
刘博伦
张瑞超
李开鑫
许嘉
机构
西安石油大学石油工程学院
油气藏地质及开发工程国家重点实验室(西南石油大学)
中国石油长庆油田分公司第四采气厂
出处
《石油工业技术监督》
2025年第1期55-60,共6页
基金
油气藏地质及开发工程国家重点实验室(西南石油大学)开放基金资助项目“深层页岩气藏气体吸附平衡诱导下的基质孔隙变形研究”(编号:PLN2021-24)
陕西高校青年创新团队“难动用油气地质工程一体化高效开发创新团队”资助项目
+1 种基金
陕西省青年创新团队资助项目“煤系气储层特征差异与多层耦合下的排采工程参数优化研究”
西安石油大学青年科研创新团队资助项目“复杂地层钻采工程力学行为表征及控制理论与技术”(编号:2019QNKYCXTD04)。
文摘
气井进入生产后期,携液能力弱,产能大幅降低,柱塞气举技术的发展对提高采收率具有重要意义。在技术日益进步的背景下,智能柱塞气举和井下智能机器人排水采气技术在油田得到了应用,调研了国内外的生产研究现状,对比了3种工艺原理,研究了工艺的基本模型及其优化情况,对工艺的适用性与效果进行了评价。指出传统柱塞气举技术存在的不足,以及对新智能系统技术的展望。
关键词
柱塞气举
排水采气
智能柱塞
井下智能机器人
提高采收率
Keywords
plunger gas lift
drainage gas production
intelligent plunger
underground intelligent robot
enhance oil recovery
分类号
TE377 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
基于机器学习的油藏动态分析研究
2
作者
王小燕
谢文昊
李娟妮
王亦鑫
机构
西安石油大学理学院
出处
《现代电子技术》
2025年第14期117-122,共6页
基金
2025年陕西省重点研发计划(2025CY-YBXM-004)。
文摘
针对油藏开发过程中,传统储量预测方法精度低、复杂度高,以及人工分析信息滞后导致不能及时发现潜力井等问题,提出一种智能化油藏动态分析方法,实现油藏开发问题的实时精确处理。在油田生产过程采集的20个参数中,利用皮尔逊相关系数最终选用当前年产油量、含水、体积液量、累产油量、排量、冲次和泵效共7个参数表征油田生产能力。然后基于回归的支持向量机模型,利用不同核函数下的SVR模型对油田月产油量进行预测,最终选定超参数d=2、C=54的二阶多项式核函数下的SVR模型作为最优的油田月产量预测模型,该模型预测结果的平均绝对误差为-0.0061,均方误差为-0.1028。实验结果表明,智能化油藏动态分析方法在勘探数据分析的基础上,能够准确地动态预测油藏,优化勘探规划结构并提高油藏发现效率。
关键词
智能油田
油藏动态分析
油田产量预测
支持向量机模型
核函数
皮尔逊相关系数
Keywords
intelligent oilfield
oil reservoir dynamic analysis
oilfield production prediction
support vector machine model
Kernel function
Pearson correlation coefficient
分类号
TN919.8-34 [电子电信]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能柱塞及机器人井下排水采气研究进展
王瑞
袁晨雨
王亦鑫
马嘉昕
刘博伦
张瑞超
李开鑫
许嘉
《石油工业技术监督》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的油藏动态分析研究
王小燕
谢文昊
李娟妮
王亦鑫
《现代电子技术》
2025
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职称材料
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