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钻井机械能效地层压力监测新方法在南海莺琼盆地的应用
被引量:
6
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作者
陈现军
郭书生
+4 位作者
王世越
毛敏
刘为
郭冲
赵凯
《中国石油大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期188-197,共10页
南海莺琼盆地超压成因复杂,传统的地层压力监测方法现场应用局限性较大。基于此采用基于钻井机械能效的地层压力监测新方法通过破岩效率分析实时反演地层压力。结果表明:MSE数据对加载和卸载型超压均有较好的响应特征,且随钻定量监测结...
南海莺琼盆地超压成因复杂,传统的地层压力监测方法现场应用局限性较大。基于此采用基于钻井机械能效的地层压力监测新方法通过破岩效率分析实时反演地层压力。结果表明:MSE数据对加载和卸载型超压均有较好的响应特征,且随钻定量监测结果与实测数据吻合度较高;该区域超压起于莺歌海组二段,黄流组超压显著,存在地层压力“台阶”现象。新方法的经验参数选取方便,可直接通过随钻参数对地层压力进行实时监测,相对于传统的Dc指数等方法,定量计入了扭矩的影响,并联合测井数据进行综合评价,监测结果更为可靠。
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关键词
南海
莺琼盆地
地层压力
监测
机械能效
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职称材料
基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统研制
2
作者
陈现军
郭书生
+2 位作者
廖高龙
董振国
付群超
《石油钻探技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期130-137,共8页
针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质。针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长...
针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质。针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长,并配合工业相机对岩屑样本进行拍摄,采集易于深度学习算法检测的高清图像;使用嵌入于移动端的改进DeepLab v3+算法进行岩屑荧光检测,计算出荧光占比,并在移动设备屏幕上展示出计算结果和检测效果图。不同岩屑样本的测试结果表明,系统对岩屑荧光检测的平均交并比达到72.73%,能够在保证准确性与时效性的同时,实现对岩样中荧光区域的有效量化。基于改进DeepLab v3+算法的岩屑荧光智能监测系统解决了人工探测岩屑荧光过程中存在的不确定因素,能够满足荧光录井技术对岩屑荧光检测的现场应用要求。
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关键词
荧光录井
岩屑
深度学习
图像分割
智能检测
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职称材料
题名
钻井机械能效地层压力监测新方法在南海莺琼盆地的应用
被引量:
6
1
作者
陈现军
郭书生
王世越
毛敏
刘为
郭冲
赵凯
机构
中法渤海地质服务有限公司海南分公司
中海石油(中国)
有限公司
海南
分公司
西安石油大学石油工程学院
出处
《中国石油大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期188-197,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52074224)。
文摘
南海莺琼盆地超压成因复杂,传统的地层压力监测方法现场应用局限性较大。基于此采用基于钻井机械能效的地层压力监测新方法通过破岩效率分析实时反演地层压力。结果表明:MSE数据对加载和卸载型超压均有较好的响应特征,且随钻定量监测结果与实测数据吻合度较高;该区域超压起于莺歌海组二段,黄流组超压显著,存在地层压力“台阶”现象。新方法的经验参数选取方便,可直接通过随钻参数对地层压力进行实时监测,相对于传统的Dc指数等方法,定量计入了扭矩的影响,并联合测井数据进行综合评价,监测结果更为可靠。
关键词
南海
莺琼盆地
地层压力
监测
机械能效
Keywords
South China Sea
Yingqiong Basin
formation pressure
monitoring
mechinery energy efficiency
分类号
TE21 [石油与天然气工程—油气井工程]
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职称材料
题名
基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统研制
2
作者
陈现军
郭书生
廖高龙
董振国
付群超
机构
中法渤海地质服务有限公司海南分公司
中海石油(中国)
有限公司
海南
分公司
出处
《石油钻探技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期130-137,共8页
基金
中海石油(中国)有限公司重大科技项目“海上深层/超深层油气勘探技术”(编号:KJGG2022-0405)部分研究内容。
文摘
针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质。针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长,并配合工业相机对岩屑样本进行拍摄,采集易于深度学习算法检测的高清图像;使用嵌入于移动端的改进DeepLab v3+算法进行岩屑荧光检测,计算出荧光占比,并在移动设备屏幕上展示出计算结果和检测效果图。不同岩屑样本的测试结果表明,系统对岩屑荧光检测的平均交并比达到72.73%,能够在保证准确性与时效性的同时,实现对岩样中荧光区域的有效量化。基于改进DeepLab v3+算法的岩屑荧光智能监测系统解决了人工探测岩屑荧光过程中存在的不确定因素,能够满足荧光录井技术对岩屑荧光检测的现场应用要求。
关键词
荧光录井
岩屑
深度学习
图像分割
智能检测
Keywords
fluorescent logging
cuttings
deep learning
image segmentation
intelligent detection
分类号
P618.13 [天文地球—矿床学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钻井机械能效地层压力监测新方法在南海莺琼盆地的应用
陈现军
郭书生
王世越
毛敏
刘为
郭冲
赵凯
《中国石油大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
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职称材料
2
基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统研制
陈现军
郭书生
廖高龙
董振国
付群超
《石油钻探技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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