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题名煤层气井排采参数影响因素及优化方法
被引量：5
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作者
彭泽阳
李相方
孙政
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机构
中国石油大学(北京)石油工程学院
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出处
《新疆石油地质》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期365-370,共6页
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基金
国家科技重大专项(2016ZX05042,2017ZX05039)
国家自然科学基金(51504269,51490654)
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文摘
为进一步认识煤层气井排采影响因素,从煤层气储集层生产过程中可能出现的伤害出发,分析排采过程中各种伤害的机理,将伤害分为储集层应力敏感、近井地带伤害、煤粉运移和压降传递4个方面。根据最小化机理伤害的原则,针对煤层气不同生产阶段的压降速率进行理论研究和探讨,进而提出煤层气排采参数的优化方法。结果表明,在煤层气井生产初期,适当提高排采速度在不会引起严重的应力敏感效应的前提下,不仅能够有效增加排液效果,也能降低由于压裂作业对近井地带造成的伤害;而在煤层气井生产的中后期,建议采用间或增大压差的方式解放圈闭气,提高产量。对于易产煤粉储集层,在井底压力略大于临界解吸压力时,加大压差快速排水,不仅有助于已产出煤粉的排出,也能使气水两相流区域尽快出现,阻止储集层远端水的快速产出,达到抑制煤粉的目的。
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关键词
煤层气井
排采参数
低渗储集层
应力敏感性
排采制度
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Keywords
CBM well
drainage parameter
low permeability reservoir
stress sensitivity
production strategy
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分类号
P618.11
[天文地球—矿床学]
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题名基于循环神经网络的煤层气井产气量预测方法研究
被引量：15
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作者
董维强
孟召平
沈振
宗志敏
陈涛
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机构
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
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出处
《煤炭科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期176-183,共8页
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基金
山西省科技重大专项资助项目(20201102001,20191102001,20181101013)。
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文摘
煤层气井产气量是衡量一口煤层气井产气能力和工程开发效果的重要指标,准确预测日产气量是保证煤层气高效生产的一个关键问题。以沁水盆地南部郑庄区块3号煤层为研究对象,选取煤层气井排采动态参数,如井底流压、液柱高度、套压、日产水量和冲次作为自变量,分析了日产气量与这些排采参数之间的相关性,建立了基于循环神经网络的煤层气井产气量预测模型与方法。研究结果表明,煤层气井日产气量与冲次呈正相关性,日产气量与井底流压、套压、液柱高度和日产水量呈负相关性。基于深度学习随机森林算法中的特征重要性分析,研究了排采动态参数与日产气量之间的非线性关系以及预测模型中对日产气量的贡献率,得到了排采参数对日产气量影响的重要性排序表现为:井底流压>液柱高度>套压>日产水量>冲次。在此基础上,基于循环神经网络改进的长短时记忆神经网络预测模型,将Z4-026井排采数据代入模型计算,预测了煤层气井未来60 d产气量情况,并将预测结果与传统的支持向量机回归模型、随机森林回归模型以及BP神经网络模型对比,发现改进的长短时记忆神经网络预测模型,拟合效果相对较好,实际日产气量与预测日产气量之间的误差小于5%。在郑庄区块5口煤层气井的产气量预测分析中,相对误差小于10%。因此该方法将为煤层气井产气量预测和制定合理的排采制度提供了有效途径。
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关键词
煤层气井
产气量预测
排采参数
循环神经网络
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Keywords
coalbed methane wells
gas production forecast
drainage parameters
cyclic neural network
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分类号
TD712
[矿业工程—矿井通风与安全]
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