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海上多层合采油藏酸化解堵影响下的水驱差异化动用机理
1
作者
田冷
王嘉新
+3 位作者
康凯
张雷
王锐
张博
《大庆石油地质与开发》
北大核心
2025年第2期89-98,共10页
为探究海上多层合采油藏酸化解堵影响下的水驱差异化动用机理,以渤海湾盆地X油田岩心为研究对象,通过静态配伍性实验、铸体薄片分析和基于核磁共振技术的岩心并联酸化水驱油实验,明确X油田储层结垢类型、垢晶形成机理以及盐酸解堵效果,...
为探究海上多层合采油藏酸化解堵影响下的水驱差异化动用机理,以渤海湾盆地X油田岩心为研究对象,通过静态配伍性实验、铸体薄片分析和基于核磁共振技术的岩心并联酸化水驱油实验,明确X油田储层结垢类型、垢晶形成机理以及盐酸解堵效果,揭示多层合采水驱油过程中酸化对于不同物性岩心的驱油效率、注入压力、原油赋存特征与动用规律的影响。结果表明:储层损害的关键因素是注入水与地层水配伍性差形成的CaCO_(3)垢,呈颗粒状分布,在孔喉中导致储层物性降低;酸化解堵能改善储层物性,相对高渗的岩心比酸化前驱油效率上升了3.45百分点,但相对低渗的岩心比酸化前驱油效率下降了23.56百分点;酸液与CaCO_(3)垢反应产生气体,在孔隙喉道中流动产生贾敏效应,不仅阻止了部分油滴的运移,而且还“锁死”了已形成的水驱油通道,导致水驱油压力升高,低渗岩心发生二次堵塞,小孔喉中的剩余油大幅度增加。研究成果可为海上多层合采油藏酸化后的水驱开发提供理论指导。
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关键词
酸化解堵
差异化动用
储层结垢
多层合采
核磁共振
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职称材料
基于复合机器算法的致密气井产能预测模型——以鄂尔多斯盆地SM区块为例
被引量：
1
2
作者
柳洁
田冷
+6 位作者
刘士鑫
李宁
张佳超
平曦
马旭晴
周建
张楠
《大庆石油地质与开发》
CAS
北大核心
2024年第5期69-78,共10页
产能精准预测是致密气藏经济高效开发的关键环节。传统产能预测方法假设条件严苛,因而在实际现场应用存在精度较低的问题。为了进一步提高致密气产能预测的精度,以鄂尔多斯盆地SM致密砂岩气藏压裂直井作为研究对象,综合考虑地质参数、...
产能精准预测是致密气藏经济高效开发的关键环节。传统产能预测方法假设条件严苛,因而在实际现场应用存在精度较低的问题。为了进一步提高致密气产能预测的精度,以鄂尔多斯盆地SM致密砂岩气藏压裂直井作为研究对象,综合考虑地质参数、压裂施工参数,应用K-近邻、多元线性回归、支持向量机、随机森林、BP神经网络和复合机器学习算法搭建了气井产能预测模型,并应用机器学习模型分别预测了SM致密气藏的气井产能;测试集气井产能真实值和预测值的均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和决定系数分别是1.2、1.1、9.5、0.96。实例分析结果表明,复合机器学习模型预测精度高于其他机器学习模型,决定系数为0.97,相较于气井产能公式提高了0.02,适用于对本区块进行气井产能预测,可以实现基于数据的快速预测,最终选择复合机器学习模型作为研究区气井产能预测模型。研究成果可为致密气藏的产能预测提供理论指导。
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关键词
致密气
气井产能
机器学习
地质参数
压裂施工参数
鄂尔多斯盆地
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职称材料
题名
海上多层合采油藏酸化解堵影响下的水驱差异化动用机理
1
作者
田冷
王嘉新
康凯
张雷
王锐
张博
机构
中国石油大学
(
北京
)
石油
工程
学院
中国石油大学
(
北京
)
天然气
地质与
工程
研究
中心
中海油
研究
总院有限责任公司
中海
石油
(
中国
)有限公司天津分公司渤海
石油
研究
院
中国石油
大庆油田有限责任公司采油
工程
研究
院
出处
《大庆石油地质与开发》
北大核心
2025年第2期89-98,共10页
基金
国家自然科学基金项目“基于超声波作用促进低渗透油藏CO_(2)驱动态混相机理研究”(51974329)。
文摘
为探究海上多层合采油藏酸化解堵影响下的水驱差异化动用机理,以渤海湾盆地X油田岩心为研究对象,通过静态配伍性实验、铸体薄片分析和基于核磁共振技术的岩心并联酸化水驱油实验,明确X油田储层结垢类型、垢晶形成机理以及盐酸解堵效果,揭示多层合采水驱油过程中酸化对于不同物性岩心的驱油效率、注入压力、原油赋存特征与动用规律的影响。结果表明:储层损害的关键因素是注入水与地层水配伍性差形成的CaCO_(3)垢,呈颗粒状分布,在孔喉中导致储层物性降低;酸化解堵能改善储层物性,相对高渗的岩心比酸化前驱油效率上升了3.45百分点,但相对低渗的岩心比酸化前驱油效率下降了23.56百分点;酸液与CaCO_(3)垢反应产生气体,在孔隙喉道中流动产生贾敏效应,不仅阻止了部分油滴的运移,而且还“锁死”了已形成的水驱油通道,导致水驱油压力升高,低渗岩心发生二次堵塞,小孔喉中的剩余油大幅度增加。研究成果可为海上多层合采油藏酸化后的水驱开发提供理论指导。
关键词
酸化解堵
差异化动用
储层结垢
多层合采
核磁共振
Keywords
acidizing plug removal
differential producing
reservoir scaling
multi-layered commingled production
nuclear magnetic resonance
分类号
TE34 [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
基于复合机器算法的致密气井产能预测模型——以鄂尔多斯盆地SM区块为例
被引量：
1
2
作者
柳洁
田冷
刘士鑫
李宁
张佳超
平曦
马旭晴
周建
张楠
机构
中国石油
长庆油田公司第三采气厂
中国石油大学
(
北京
)
石油
工程
学院
中国石油大学
(
北京
)
天然气
地质与
工程
研究
中心
出处
《大庆石油地质与开发》
CAS
北大核心
2024年第5期69-78,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目“基于超声波作用促进低渗透油藏CO_(2)驱动态混相机理研究”(51974329)。
文摘
产能精准预测是致密气藏经济高效开发的关键环节。传统产能预测方法假设条件严苛,因而在实际现场应用存在精度较低的问题。为了进一步提高致密气产能预测的精度,以鄂尔多斯盆地SM致密砂岩气藏压裂直井作为研究对象,综合考虑地质参数、压裂施工参数,应用K-近邻、多元线性回归、支持向量机、随机森林、BP神经网络和复合机器学习算法搭建了气井产能预测模型,并应用机器学习模型分别预测了SM致密气藏的气井产能;测试集气井产能真实值和预测值的均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和决定系数分别是1.2、1.1、9.5、0.96。实例分析结果表明,复合机器学习模型预测精度高于其他机器学习模型,决定系数为0.97,相较于气井产能公式提高了0.02,适用于对本区块进行气井产能预测,可以实现基于数据的快速预测,最终选择复合机器学习模型作为研究区气井产能预测模型。研究成果可为致密气藏的产能预测提供理论指导。
关键词
致密气
气井产能
机器学习
地质参数
压裂施工参数
鄂尔多斯盆地
Keywords
tight gas
gas well productivity
machine learning
geological parameters
fracturing operation param-eters
Ordos Basin
分类号
TE357 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海上多层合采油藏酸化解堵影响下的水驱差异化动用机理
田冷
王嘉新
康凯
张雷
王锐
张博
《大庆石油地质与开发》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于复合机器算法的致密气井产能预测模型——以鄂尔多斯盆地SM区块为例
柳洁
田冷
刘士鑫
李宁
张佳超
平曦
马旭晴
周建
张楠
《大庆石油地质与开发》
CAS
北大核心
2024
1
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职称材料
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