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题名南海深水高产气井测试分析及产能评价技术
被引量：8
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作者
李浩
周伟
汪来潮
田文荣
牛雪
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机构
中海石油(中国)有限公司湛江分公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第33期139-145,共7页
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文摘
莺歌海盆地深水气井LS17-X1井的测试成功,创造了中国海油自营气井单层测试日产量最高纪录,但是其稳定产能测试资料出现二项式产能方程和指数式产能差异大的情况,难以确定其无阻流量。结合测试工艺流程,分析各流动段压力波动原因,采用各流动段相对稳定点的压力数据回归二项式产能方程确定该气井的合理产能;同时,针对未测试砂体的产能,通过岩性、物性、电性定性类比,结合模块式地层动态测试器(MDT)流度等多参数定量预测综合分析确定其产能,形成了深水区域产能定性和定量预测综合分析技术,产能的合理预测,减少类似油气藏基础资料录取,节约大量测试成本。
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关键词
深水气藏
地层钻杆测试
模块式地层动态测试器
测试分析
产能评价
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Keywords
deep-water gas reservoir
drill-stem test
modular formation dynamics tester
test analysis productivity evaluation
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分类号
TE155
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名利用MDT资料预测油气产能
被引量：6
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作者
刘之的
赵靖舟
高秋涛
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机构
西安石油大学地球科学与工程学院
西部钻探测井公司
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出处
《地质科技情报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期163-166,171,共5页
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基金
中国石油新疆油田公司博士后科研课题"六九区火山岩储层测井评价方法研究"(XJBSH0601)
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文摘
准确地预测油气产能关系到油气田开发方案的有效制定。目前,常用模块式地层动态测试(MDT)资料进行产能预测。由于MDT的测试时间只有几秒钟到几分钟,因此直接使用MDT测试数据计算储层产量会导致较大的误差。针对这一问题,利用小波分析手段提取了MDT压力测试数据的小波系数之后,采用神经网络方法建立了小波系数与钻杆地层测试(DST)产能间的数学模型,进而用该模型对其产能进行了预测。将所构建的这一整套MDT产能预测方法应用于XJ油田的产能预测中,预测结果与DST测试产能的对比表明,该方法能够较好地对工区内的储层产能进行预测,其预测精度能够满足油气田生产的要求。
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关键词
模块式动态测试
小波分析
神经网络
产能预测
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Keywords
modular formation dynamics testing
wavelet analysis
neural network
deliverability prediction
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分类号
TE328
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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