变直径串联喷嘴内流特性研究

喷嘴在分层注入过程中起到调节聚合物分子量和压力损失的作用,而多级喷嘴的结构,由于分子链的逐级剪切作用,可在保证注入粘度的同时,更大的减小压力的损失.在此基础上提出变直径多级喷嘴的几何结构,利用Fluent数值模拟软件,对单级喷嘴、等直径多级喷嘴进行数值模拟,分析不同结构喷嘴对三元复合溶液速度、压力、湍动能以及平均应变速率的影响,结果表明随着流量的增大,三种结构喷嘴的压力损失和平均应变速率均增大,合理的变直径串联喷嘴可以达到与等直径串联喷嘴相同的注入效果,同时尺寸较小,方便工程应用.     

量子势阱粒子群优化算法的改进研究

为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力, 通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程, 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法. 首先, 分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法, 并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法. 然后, 在势阱中心的设计方面, 为强调全局最优粒子的指导作用, 提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略. 实验结果表明, 三种势阱粒子群优化算法性能比较接近, 都优于原算法, 且Delta势阱模型略优于其他两种.     

Neural Approach for Calculating Permeability of Porous Medium

Permeability is one of the most important properties of porous media. It is considerably difficult to calculate reservoir permeability precisely by using single well-logging response and simple formula because reservoir is of serious heterogeneity, and well-logging response curves are badly affected by many complicated factors underground. We propose a neural network method to calculate permeability of porous media. By improving the algorithm of the back-propagation neural network, convergence speed is enhanced and better results can be achieved. A four-layer back-propagation network is constructed to effectively calculate permeability from well log data. Spontaneous potential, resistivity of deep lateral log, resistivity of micro-gradient log, resistivity of micro-normal log, Interval transit time of acoustic log and resistivity of shallow lateral log are selected as the inputs, and permeability is selected as the output. There are 35 and 40 units used in the two hidden layers, respectively. During the training course, the correlation coefficient between the calculated permeability and the standard pattern is as high as 0.9937, the average absolute error between them is 0.046μm^2 and the average relative error is only 1.93%. for practical applications, the average relative error between the calculated permeability and actual permeability is also as low as about 10.0%.     

补孔措施目标井层优选方法

油井补孔措施就是增加射开新的油层,是保证油井高产、油田持续开发的重要增产措施.而补孔措施效果好坏,主要取决于目标井层的选择是否合适.分析了影响油井补孔措施效果的因素,认为主要包括两方面共7个因素,一方面是井因素,包括全井含水率和全井日产油量共2个因素,另一方面是小层因素,包括小层渗透率、小层孔隙度、小层有效厚度、小层含油饱和度和小层地层压力共5个因素.在此基础上,建立了油井补孔措施目标井层优选方法,该方法以模糊数学为基础,通过综合评判对侯选井层打分,从而优选补孔措施目标井层.实际应用结果表明,利用该方法优选补孔措施目标井层,可靠性高,补孔措施实施后效果好.这种方法具有较高的学术与实用价值.     

BP神经网络算法在单井流动单元识别中的应用

流动单元的准确划分不仅是建立精细地质、搞清剩余油分布的必要条件,而且关系到后期挖潜剩余油措施的选择.本文应用BP神经网络算法,以取芯井参数聚类分析结果为学习样本,对非取芯井进行流动单元划分,实例表明与常规的判别分析方法相比,在划分结果上基本一致,但是BP神经网络算法具有更准确的样本学习能力,不存在回判错误的可能,为单井流动单元划分提出了新的思路.     

水平井挖潜二类油层典型沉积单元剩余油潜力区的计算方法研究

剩余油潜力区的分布一直是油田开发过程中的焦点问题,就目前大庆油田开发的现状来看,剩余油潜力区除了主要分布在主力油层以外,也存在于一些非主力油层内,二类油层就是其中具有代表性的油层.与主力油层相比,二类油层不论在纵向上还是在平面上非均质性都比较严重,给剩余油的挖潜带来了较大难度,而采用水平井挖潜二类油层剩余油也是目前一些油田采用的开采方法,因此对于二类油层剩余油潜力区计算方法的研究就成为了首先要解决的问题.选用了北一区断东试验区二类油层中典型沉积单元进行了剩余油分布状况的剖析和潜力区界限的建立,进行了水平井挖潜二类油层典型沉积单元潜力区计算方法的研究,对油田二类油层实际开发方案的制定具有一定的指导意义.     

基于模糊综合评判法的优势渗流通道定量识别方法研究

目前我国大多数油田已进入高含水期,油水井间的优势渗流通道普遍发育,严重制约了油田采收率的提高.如何有效识别优势渗流通道已成为改善注入水驱油效果的关键.基于模糊综合评判法,将油水井动静态资料相结合建立评价模型,利用综合评判指数对优势渗流通道进行识别,并建立出量化标准.应用注采动态关联分析法对所建立的评价模型及标准进行验证,并对某区块油藏进行优势渗流通道识别判断,识别效果较好.评价方法资料获取难度低,计算方便,易于操作和推广,能够为油田后期深度调驱或井网调整提供理论依据.     

新型降压槽结构设计及流动特性分析

针对三元复合驱分注过程中低视粘度损失和高压降不能同时实现的问题,设计出了一种新型降压槽,运用CFD软件对其环空流道的流动特性进行数值模拟,研究了新型降压槽内的压力、速度、湍动能、视粘度和应变率分布情况.同时将其与环形降压槽进行对比,结果表明,相同长度的降压槽,新型降压槽的压差更大,视粘度损失更小.     

基于模糊综合评判的宋芳屯油田南部水驱开发效果综合评价

以宋芳屯油田南部区块为例,采用层次分析和模糊综合评判相结合的方法,对该油藏的水驱储量控制程度、水驱储量动用程度、可采储量、能量保持水平、能量利用程度、即时含水采出比、累积注水量、剩余可采储量采油速度、井网密度和注采井数比10项指标进行了评价,形成了一套水驱开发效果综合评价体系.评价结果认为该区目前水驱开发效果差,有必要进行井网加密及挖潜措施调整.     

应用地震反演技术预测储层

为了解决开发过程中储层精细刻画难题,提出将曲线重构地震反演技术引入带储层预测工作中,根据曲线不同频带范围对砂岩敏感性特征,开展基于高频恢复、低频补偿原来的曲线重构技术开展地震反演预测.通过对南八区西部的地震反演实例表明:对于大于2m砂岩分辨能力较高的,隔层太小时,两套砂岩只能当一套砂岩组合反演出来;对于小于2米的砂岩,只有当隔层大于4m条件下才能清晰识别.地震反演能很好的推测地下岩层结构和物性参数的空间分布,有效的提高了薄储层预测精度.