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题名不同水平段井眼轨迹下气液运移特征及指示意义
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作者
赵彦伟
倪小明
闫晋
郭盛强
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机构
河南理工大学
煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心
山西蓝焰煤层气集团有限责任公司
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出处
《地质与勘探》
北大核心
2025年第2期420-430,共11页
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基金
山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目(编号:202101080301014)
国家自然科学基金项目(编号:42372198)联合资助。
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文摘
为查明不同形态水平段井眼轨迹下的气、液运移特征,以推动煤层气的高效开发,本次研究应用Fluent软件模拟不同水平段井眼轨迹下的气、液两相运移,得到四种水平段井眼轨迹(上倾形、下倾形、弓形、勺形)下的气、液运移特征,分析了四种井眼轨迹时水平段液体的滞留效应,提出了不同水平段井眼轨迹下气液高效产出的排采工艺。结果表明:不同气液流速比下,上倾形井眼轨迹内存在流态有气泡流、层流、环雾流;下倾形和弓形井眼轨迹内存在流态有气泡流、层流、段塞流、弥散流、环雾流;勺形井眼轨迹内存在流态有层流、段塞流、环雾流。上倾形、下倾形、弓形、勺形四种井眼轨迹液体滞留区间分别为670~700m、0~300m、0~180m、650~700m、0~320m;滞留区占比分别为4.28%、42.86%、32.86%、45.71%。环雾流时,通过气体携液作用能促进液体产出、降低液体的滞留效应。气液流速比为6.667时,能从段塞流过渡到环雾流。煤层气井的产气阶段,在实际排采过程中,通过调节套压和井底流压,快速提高煤层气井日产气量,能够实现气体和液体的高效产出。该研究成果可为不同水平段井眼轨迹下煤层气井产气阶段排采工作制度提供理论依据。
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关键词
水平段井眼轨迹
气、液运移特征
液体的滞留效应
排采工艺
煤层气
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Keywords
horizontal section borehole trajectory
gas and liquid transport characteristics
retention effects of liquids
drainage and production technology
coalbed methane
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分类号
TE122.2
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名侧钻水平井轨迹的地质设计方法及有关计算问题
被引量：1
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作者
刘文龙
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机构
辽河油田分公司勘探开发研究院
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出处
《特种油气藏》
CAS
CSCD
2000年第4期49-52,共4页
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文摘
方法 利用平面解析几何的方法研究不同井况条件下，用二维平面图完成三维设计的问题。目的用准确的设计，为现场实施调整轨迹提供依据。结果在无 ＭＷＤ等随钻测井仪器的条件下，可保证在油层厚度仅为 ５～８ ｍ时准确入靶，并使油层钻遇率达到设计要求。结论为侧钻水平井设计、实施提供了一种简明、准确的手段。
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关键词
侧钻
水平井
地质设计方法
计算
石油钻井
沉积微相
井口
入口点
端点
水平段轨迹
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Keywords
side tracking horizontal well, sedimentary subfacies, wellhead, entry point, end point, horizontal sect
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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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题名煤层气水平井的煤层实时识别技术
被引量：6
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作者
李建民
李黔
梁海波
张继军
乐守群
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机构
西南石油大学石油工程学院
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出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期60-63,共4页
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基金
"十一五"国家科技重大专项"大型油气田及煤层气开发--山西沁水盆地煤层气水平井开发示范工程"(编号:2008ZX05061)"煤层气水平井综合地层判识技术"的部分研究成果
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文摘
煤层气排采开发阶段,井眼轨迹与煤层的有效接触面积对优化采气速度和提高采收率有着重要意义。而在煤层气水平井钻井过程中实时、精确地识别煤层,可以明显地提高井眼轨迹在煤层中延伸长度,增加有效接触面积。应用LWD数据开展煤层识别已在工程现场得到广泛应用,而整合综合录井数据实时识别煤层的方法还处于研究阶段。基于煤层与围岩的地层岩性差异在综合录井数据上表现的特征,采用BP神经网络算法,以综合录井数据为依托,提出了实时识别煤层的录井解释方法。研究显示,通过煤层识别录井解释方法,应用综合录井数据不但可以实现煤层实时识别,而且获得的分析结果还可以指导水平段轨迹在煤层中的延伸,为水平井钻进过程中煤层识别提供了新的思路。结论认为,该方法性能稳定,数据来源广泛,响应时间短,准确度高,并拓宽了综合录井数据的应用领域,可以在煤层气水平井导向钻井的研究工作中发挥更大的作用。
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关键词
煤层气
水平井
综合录井
神经网络
煤层识别
实时
水平段轨迹
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Keywords
coalbed methane gas,horizontal well,integrated logging,neural network,coal bed identification
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分类号
TD842
[矿业工程—煤矿开采]
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