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川西须家河组致密砂岩储层绿泥石成因及其与优质储层关系
被引量：
50
1
作者
孙全力
孙晗森
+2 位作者
贾趵
禹建军
罗文军
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期751-757,共7页
致密气藏产气量在我国天然气总产量中所占比例越来越大,但由于其气藏分布复杂、储层预测难度大等因素,阻碍了该类气藏的勘探开发进程。川西坳陷须家河组储层为典型的致密砂岩储层,但在致密背景下发育相对优质储层,这些相对优质储层有较...
致密气藏产气量在我国天然气总产量中所占比例越来越大,但由于其气藏分布复杂、储层预测难度大等因素,阻碍了该类气藏的勘探开发进程。川西坳陷须家河组储层为典型的致密砂岩储层,但在致密背景下发育相对优质储层,这些相对优质储层有较高的孔隙度和渗透率,对气井的高产发挥着重要的作用。在相对优质储层中有一种以绿泥石环边胶结发育为特征。文中通过大量镜下薄片鉴定、扫描电镜、X-衍射等手段,结合沉积相分析资料、区域地质及火山活动资料综合分析,确定了川西坳陷须家河组绿泥石形成的相对时期及其成因。研究认为,绿泥石主要是对原生孔隙起到了良好的保护作用,并且不是存在绿泥石环边胶结的砂岩储层均能成为相对优质的储层,其必须满足环边厚度足够并连续的条件、而且储层必须发育在高能的沉积环境之中。
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关键词
绿泥石
致密砂岩
储层
须家河组
川西坳陷
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职称材料
基于优化BP神经网络的连续管疲劳寿命预测
被引量：
9
2
作者
窦益华
张佳强
+2 位作者
李国亮
韦亮
曹银萍
《石油机械》
北大核心
2023年第10期144-149,共6页
针对标准BP神经网络预测连续管疲劳寿命时容易陷入局部极小值和训练时间过长的缺点,利用有动量的梯度下降法、拟牛顿算法和一步正割算法分别对BP神经网络进行优化。拟牛顿算法优化后的BP神经网络性能最佳。利用拟牛顿算法优化后的BP神...
针对标准BP神经网络预测连续管疲劳寿命时容易陷入局部极小值和训练时间过长的缺点,利用有动量的梯度下降法、拟牛顿算法和一步正割算法分别对BP神经网络进行优化。拟牛顿算法优化后的BP神经网络性能最佳。利用拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测连续管疲劳寿命,并与标准试验结果进行对比研究。研究结果表明:拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测结果与标准试验结果最小相对误差率为1.7%,最大相对误差率为3.6%,满足工程精度要求。同时利用优化改进的标准BP神经网络预测方法,提出连续管疲劳寿命区间预测。预测结果表明,所有的预测样本都处于合理的预测范围之内,证明了优化后BP神经网络预测连续管疲劳寿命区间的可行性。所得结果可为连续管的疲劳寿命预测提供参考。
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关键词
连续管
疲劳寿命预测
BP神经网络
拟牛顿算法
方法优化
寿命区间
标准试验
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职称材料
题名
川西须家河组致密砂岩储层绿泥石成因及其与优质储层关系
被引量：
50
1
作者
孙全力
孙晗森
贾趵
禹建军
罗文军
机构
成都理工大学能源学院
中联煤层气责任有限
公司
新墨西哥矿业理工大学
中国石油
西部
钻探
工程
公司
试
油公司
中国石油
西南油气田分
公司
勘探开发研究院
出处
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期751-757,共7页
文摘
致密气藏产气量在我国天然气总产量中所占比例越来越大,但由于其气藏分布复杂、储层预测难度大等因素,阻碍了该类气藏的勘探开发进程。川西坳陷须家河组储层为典型的致密砂岩储层,但在致密背景下发育相对优质储层,这些相对优质储层有较高的孔隙度和渗透率,对气井的高产发挥着重要的作用。在相对优质储层中有一种以绿泥石环边胶结发育为特征。文中通过大量镜下薄片鉴定、扫描电镜、X-衍射等手段,结合沉积相分析资料、区域地质及火山活动资料综合分析,确定了川西坳陷须家河组绿泥石形成的相对时期及其成因。研究认为,绿泥石主要是对原生孔隙起到了良好的保护作用,并且不是存在绿泥石环边胶结的砂岩储层均能成为相对优质的储层,其必须满足环边厚度足够并连续的条件、而且储层必须发育在高能的沉积环境之中。
关键词
绿泥石
致密砂岩
储层
须家河组
川西坳陷
Keywords
chlorite
tight sandstone
reservoir
the Xujiahe Formation
western Sichuan depression
分类号
TE122.3 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
基于优化BP神经网络的连续管疲劳寿命预测
被引量：
9
2
作者
窦益华
张佳强
李国亮
韦亮
曹银萍
机构
西安
石油
大学机械工程学院
中国石油西部钻探公司试油公司
出处
《石油机械》
北大核心
2023年第10期144-149,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金项目“附加牵引力与减阻效应的大位移水平井连续管极限下入机理研究”(52004215)。
文摘
针对标准BP神经网络预测连续管疲劳寿命时容易陷入局部极小值和训练时间过长的缺点,利用有动量的梯度下降法、拟牛顿算法和一步正割算法分别对BP神经网络进行优化。拟牛顿算法优化后的BP神经网络性能最佳。利用拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测连续管疲劳寿命,并与标准试验结果进行对比研究。研究结果表明:拟牛顿算法优化后的BP神经网络预测结果与标准试验结果最小相对误差率为1.7%,最大相对误差率为3.6%,满足工程精度要求。同时利用优化改进的标准BP神经网络预测方法,提出连续管疲劳寿命区间预测。预测结果表明,所有的预测样本都处于合理的预测范围之内,证明了优化后BP神经网络预测连续管疲劳寿命区间的可行性。所得结果可为连续管的疲劳寿命预测提供参考。
关键词
连续管
疲劳寿命预测
BP神经网络
拟牛顿算法
方法优化
寿命区间
标准试验
Keywords
coiled tubing
fatigue life prediction
BP neural network
quasi-Newton algorithm
method optimization
life interval
standard test
分类号
TE925 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
川西须家河组致密砂岩储层绿泥石成因及其与优质储层关系
孙全力
孙晗森
贾趵
禹建军
罗文军
《石油与天然气地质》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
50
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于优化BP神经网络的连续管疲劳寿命预测
窦益华
张佳强
李国亮
韦亮
曹银萍
《石油机械》
北大核心
2023
9
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职称材料
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