2022年, 第7卷, 第1期　
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  征稿

  . 2022, 7(1): 0-0.

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  基于分频RGB融合技术和水平井信息的辫状河储层构型研究—以C油田馆陶组为例

  侯东梅;郭敬民;全洪慧;张墨;张文童

  . 2022, 7(1): 1-11.

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  渤海海域C油田馆陶组Ⅲ油组油藏为厚层块状辫状河沉积,油田采用天然能量驱的水平井开发,基于不同级次储层构型单元精细表征所揭示的单一成因砂体及其渗流屏障空间分布是提高油田开发效果的关键.基于油田稀井网的资料条件,论文采用三维地震资料分频RGB融合技术,开展不同级次辫状河储层构型单元和边界的地震响应分析,在水平井储层构型单元精细解释的标定下,实现了C油田馆陶组Ⅲ油组辫状河储层构型单元的剖面结构和平面分布的精细刻画.C油田馆陶组主要发育心滩和辫状河道两种类型四级构型单元,试验表明,优选30 Hz、45 Hz和65 Hz分频体进行RGB融合,能够有效揭示不同构型单元的厚度平面变化并准确探测构型单元的岩性和物性边界.分频RGB融合效果显示心滩主要呈亮红色,辫状河道主要表现为淡绿色和蓝色,在剖面上二者多为心滩-辫状河道-心滩侧向拼接关系,平面上辫状河道环绕心滩分布.油藏的四级储层构型单元以心滩为主,物性好,平面上呈NEE-SWW向分布,单一心滩宽1500～2000 m,长2000～3500 m.辫状河道岩性变化较大,储层物性相对较差,四级构型单元宽100～300 m,平面上呈窄条带状将心滩分割,成为不同心滩之间的渗流屏障.基于分频RGB融合和水平井信息的辫状河储层构型单元刻画,提高了提取地质体和探测边界的能力,系统地将岩性-厚度-构型的关系耦合起来,实现了C油田稀井网条件下辫状河储层构型的精细刻画,为油田综合调整方案的制定、提高油田开发效果提供了直接的地质依据.
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  基于LSTM-BP神经网络的地层孔隙压力计算方法

  宋先知;姚学喆;李根生;肖立志;祝兆鹏

  . 2022, 7(1): 12-23.

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  地层孔隙压力是油气井从设计到完钻过程中重要的基础数据,准确计算地层孔隙压力是保障钻井安全、提高钻井效率的重要前提.为了克服传统地层孔隙压力计算方法精度不足、计算效率不高的问题,本文考虑到钻井与地层沉积均为序列性和非线性过程,提出了将长短期记忆神经网络(LSTM)和误差反向传播神经网络(BP)相结合计算地层孔隙压力的方法,利用LSTM层提取钻-测-录多源数据中的序列性特征信息,经过BP层构建特征信息与地层孔隙压力之间的非线性映射关系.通过对油田现场钻测录数据进行清洗并综合相关性分析和钻井经验知识优选了18种输入参数,对LSTM-BP地层孔隙压力计算模型进行训练和测试,并采用网格搜索法对LSTM-BP神经网络模型的5种模型超参数进行了优选,效果最优的单井计算模型和邻井计算模型的平均绝对误差分别为4.92 MPa和2.34 Mpa,均方根误差分别为6.65 Mpa和3.03 Mpa,平均相对误差分别为4.36％和8.31％.最后与传统BP模型、LSTM模型和支持向量机(SVM)模型的最优结果进行对比,结果显示,本文所建立的LSTM-BP神经网络模型精度均高于BP模型、LSTM模型和SVM模型,表明所提出的LSTM-BP地层孔隙压力计算模型具有较高的计算精度.
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  基于机器学习的致密储层流体识别方法研究

  罗刚;肖立志;史燕青;邵蓉波

  . 2022, 7(1): 24-33.

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  机器学习算法已经成为工程领域建模的有力工具,这些方法通过使用复杂结构或多重非线性变换从更高的维度拟合多个变量之间的非线性关系,适用于解决工程中由于变量关系复杂,传统物理模型或经验模型无法有效解决的问题.由于传统的测井资料解释方法是基于岩石物理机理和模型为基础,需要许多假设条件,在实际应用中存在一定偏差.因此,利用机器学习算法对测井资料进行处理和解释,尤其是对储层流体进行识别具有重要意义.现有的储层流体识别方法没有充分挖掘测井数据多维空间的关联性.此外,还存在储层类别分布严重不均衡、相似物性储层的识别容易混淆的问题.本文针对储集层流体识别任务提出了基于机器学习算法的高效解决方案.采用长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)分别表征测井曲线时序特征以及多条测井曲线之间的相互关联关系;考虑到油气储集层识别任务的类别分布不均衡性问题以及不同储层的价值排序有所差异,本文采用加权交叉熵损失函数,在模型训练中更注重学习少样本类别的特征,进一步提升含油储层的识别准确度.依据储层物性差异和相似度,设计了多层级储层流体识别方法,将LSTM和CNN的模型结构应用于层级II(含油储层、含水储层和干层)和层级III(油层、油水同层、差油层和水层、含油水层)的识别.本方法在真实油田测井数据上加以验证,其中数据分布极不均衡,高价值的含油类储层占比9％,符合真实工业场景.通过大量对比实验证明,LSTM和CNN的并行网络结构能够充分挖掘测井数据多维空间的相关特征;加权交叉熵损失函数显著提高了高价值含油储层的识别准确度,多层级储层流体识别方法对于物性相近的易混淆储层,如油水同层和含油水层的区分更加准确.实验结果表明,该方法能有效克服储层流体识别任务中的各种问题,对于帮助地质专家和工程师寻找地下储层,完成储层评价具有一定的实用价值.
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  基于生成对抗网络的储层地质建模方法研究进展

  宋随宏;史燕青;侯加根

  . 2022, 7(1): 34-49.

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  地下储层地质建模对油气和水资源的开发以及CO2地质封存(CCS)具有重要意义.传统基于地质统计学的建模方法(如基于变差函数或多点统计学的方法)产生的储层地质模型可在一定程度上与地质模式保持一致,但当模式特征变得复杂时,则具有明显的缺陷.深度学习中的生成对抗网络(GANs)能够抽象和再现复杂的空间模式特征,而在许多领域得到了成功的应用.近年来,学者将生成对抗网络与地质建模相结合,利用由卷积神经网络(CNN)构成的生成器(模拟器)去学习复杂的地质模式特征,进而产生非常逼真的地质模型.基于生成对抗网络的地质建模方法在许多方面得到了深入研究,该方法甚至已被应用于实际油田复杂储层的三维地质建模,取得了很好的效果.本文综述了基于生成对抗网络地质建模方法的研究进展,主要包括无条件约束和有条件约束两大类.无条件约束即只需产生吻合期望模式特征的地质模型而无须与条件数据一致.根据生成对抗网络训练方式的不同,其可分为传统生成对抗网络地质建模方法和渐进增长的生成对抗网络地质建模方法.前者对模拟器和判别器中的所有卷积层同时进行训练,而后者则是从浅到深逐层进行训练.渐进增长的方法允许模拟器从大到小逐尺度学习地质模式特征,因而在地质模型效果和训练时间方面优于传统方法.为了构建同时吻合模式特征和给定条件数据的地质模型,有条件约束的生成对抗网络地质建模方法被提出并得到广泛研究.其中,基于模拟器输入向量搜寻的条件化方法主要应用梯度下降法或马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)去搜寻适当的潜在向量,使其通过预训练模拟器生成与给定条件数据一致的地质模型.但是,当条件数据发生变化时,则需要重新搜寻另一组合适的潜在向量,需要大量的时间和计算资源.为此,模拟器直接条件化的地质建模方法(GANSim)被提出.该方法中,模拟器被训练以同时学习模式特征和各类条件数据与地质模型之间关系的知识,进而利用这两类知识将给定的任意条件数据直接转化为与模式特征和条件数据都吻合的地质模型.GANSim方法已被拓展到三维,形成GANSim-3D框架,并成功应用于塔河油田溶洞储层的三维地质建模.最后,笔者就GANSim框架、生成对抗网络地质建模方法所耗资源、该方法的工业落地和地质知识数字化研究提出了几点展望.
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  基于粒子群优化算法的化工稳态流程模拟参数优化

  朱春梦;蓝兴英

  . 2022, 7(1): 50-60.

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  化工流程模拟已广泛应用于石油化工行业,是工艺优化与辅助设计的主要手段.化工过程中工艺参数具有多样性和复杂性,传统优化方法普遍针对少量的关键参数进行灵敏度分析并优化,较难达到全局最优.因此,本文提出了基于粒子群优化算法的化工工艺流程模拟操作参数优化方法.以天然气脱碳工艺过程为研究对象,基于Aspen HYSYS的接口实现了流程模拟与优化算法之间的耦合,结合工艺机理知识,实现了基于粒子群优化算法的天然气脱碳稳态流程模拟操作参数的最优化.在产品满足工艺要求的条件下,以最高脱碳率和最小装置运行成本为目标函数,以对工艺有较大影响且可控的操作参数为决策变量,对某5.8×106 m3/d天然气净化装置进行操作参数的优化.优化结果表明,采用更少的吸收塔和再生塔塔板数即可满足酸性气体的脱除需求;在保证每层塔板处于良好的操作状态的条件下,降低再生塔回流比,塔内的气液相负荷降低,使得再沸器负荷降低;降低贫胺液入吸收塔温度,有利于增大CO2与醇胺液反应的正向进行程度,同时吸收推动力的增大会降低设备的腐蚀程度;提高吸收塔压力,塔内传质推动力增加,使得气体净化效果有所提高.通过粒子群优化算法的天然气脱碳稳态流程模拟操作参数优化,最终使净化气中二氧化碳含量从0.16 mol％降低到0.05 mol％,同时每年能量消耗成本降低约12.96％.该方法在工艺流程模拟的基础上,无需人为参与地快速自动找到全局最优操作方案,可灵活推广到各种实际工业过程的流程优化中.
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  四川盆地不同埋深龙马溪页岩水力裂缝缝高延伸形态及差异分析

  谭鹏;金衍;陈刚

  . 2022, 7(1): 61-70.

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  四川盆地不同埋深龙马溪页岩储层地质特征及应力状态不同,水力裂缝缝高形态及其延伸规律差异显著.本文基于石柱县中深层与武隆县深层龙马溪页岩露头的真三轴试验结果,总结不同埋深页岩水力裂缝的缝高延伸形态及差异,明确主控因素;在此基础上,建立水力裂缝与层理面交叉作用的三维有限元模型,定量表征层理强度与地应力两大主控因素对缝高扩展的影响,揭示不同埋深页岩水力裂缝纵向穿层扩展规律.研究结果表明,根据水力裂缝与层理面作用方式不同,得到5种近井筒水力裂缝起裂及扩展模式:①垂直于层理起裂和扩展;②沿层理起裂和扩展;③垂直于层理起裂和扩展,并在局部沟通层理面;④沿层理起裂并扩展一定距离后,转向沿垂直层理面方向扩展;⑤多条裂缝同时起裂和扩展.随着埋深增加,页岩缝高形态逐渐由瘦高型过渡为矮胖型,石柱县中深层页岩缝网类型呈以横切缝为主缝的鱼骨刺状裂缝网络;武隆县深层页岩缝网类型呈以层理缝为主缝的多侧向台阶状裂缝网络.层理强度与垂向应力差异系数大小决定水力裂缝与层理的交叉方式,是不同埋深页岩储层缝高形态差异的主控因素.研究结果可为认识川南页岩气压裂缝高形态与指导压裂施工提供依据.
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  空化射流空化云形态变化规律和流场稳定性研究

  谭雅文;张逸群;于超;田守嶒;熊浩;彭可文;王菲

  . 2022, 7(1): 71-80.

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  高压水射流具有强力的冲蚀能力,在钻井工程中取得了良好的应用效果,而射流过程中会发生空化现象,该现象伴随着高温高压,是影响射流冲蚀能力的关键因素之一.喷嘴的结构对射流的空化发生能力有很大影响,分析空化射流流场特性和喷嘴结构之间的关系,是高压水射流射流研究的一个重要内容.本文采取可视化实验方案,用3D打印的风琴管式自振空化射流喷嘴,通过高速摄影技术,捕获喷嘴出口处空化射流流场特征,尤其是流场中空泡云的形态变化.并采取图像处理,分析了喷嘴结构改变对空化发生能力的影响.我们利用本征正交分解方法(POD)求取了流场结构的时均特征.通过对比不同喷嘴结构和射流水力参数下时均特征变化,分析了自振空化射流流场结构的稳定性差异.研究结果发现,喷嘴结构中谐振腔是影响空化发生能力的主要结构.在一定范围内增大谐振腔长度和直径有利于增强喷嘴的空化发生能力,并提高喷嘴出口流场结构稳定性.但谐振腔长度和直径过大会影响喷嘴自振效应,使流体经过喷嘴时难以形成共振,而使喷嘴空化发生能力骤降.喷嘴出口长度和扩展角在本文研究中最佳值分别为两倍出口直径和40°.研究结果表明,可视化角度直观明显,可以为其他优化方案提供验证和有力补充,对自振空化喷嘴优化及空化射流流场特性研究具有重要意义.
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  CFD-DEM耦合的干热岩人工裂隙内暂堵剂运移规律研究

  秦浩;汪道兵;杨凯;张绍良;孙东亮;宇波

  . 2022, 7(1): 81-92.

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  暂堵转向压裂技术是提高干热岩采热能力的最具潜力技术之一,现有的针对暂堵剂在裂缝内运移过程的数值模拟研究模型相对简化,难以对暂堵剂在裂隙内复杂流动过程进行精准的刻画,无法捕捉颗粒在裂隙内的真实运动及其相互作用.为了准确捕捉暂堵剂在干热岩人工裂隙内的运移规律及颗粒间相互作用机理,本文对裂隙内的颗粒运动和流体流动采用基于欧拉—拉格朗日的描述方法,通过计算流体力学(CFD)与离散元(DEM)双向耦合的计算方法,建立了颗粒型暂堵剂在人工裂隙内运移过程的CFD-DEM耦合模型.数值模拟结果表明,影响干热岩人工裂隙中暂堵剂运移规律的主要因素包括:携带液黏度、暂堵剂质量浓度、携带液流动状态和颗粒间摩擦系数等,其中颗粒间摩擦系数对裂隙内颗粒间相互作用力影响相对较小,颗粒间因摩擦产生的作用力相对较小,难以克服流体流动对颗粒速度的影响.携带液黏度由0.03 mPa·s提升至120 mPa·s的过程中,暂堵剂在缝内的平均运动速度降低超过77％,随黏度增大,暂堵剂颗粒在裂缝内运动速度增幅逐渐降低,出口处颗粒速度及携带液流量明显减小;随暂堵剂质量浓度增大,颗粒间相互作用力不断增大,暂堵剂运动达到相对稳定的状态后,颗粒质量浓度增大一倍,颗粒间的相互作用力增大超过43.8％;当裂缝内携带液出现局部湍流现象时,暂堵剂颗粒运动速度与颗粒间相互作用力明显发生变化,颗粒间相互作用较力正常流动情况下增大超过150倍.本论文的研究成果对指导干热岩暂堵转向压裂的暂堵剂用量优化具有重要理论及指导意义.
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  基于机器学习方法的多采样点储层粒度剖面预测

  刘珊珊;汪志明

  . 2022, 7(1): 93-105.

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  地层砂的粒度特征值d50(筛析曲线累计质量分数50％对应的粒径值,μm)是防砂设计中的关键参数,为获得粒度纵向分布剖面,开展了基于机器学习方法的储层粒度与测井曲线响应关系研究.经典机器学习往往缺少模型内部的特征提取过程,而且采用单一采样点作为输入,缺失相邻数据关联关系反映层位信息.考虑到储层的地质连续性,利用测井曲线趋势和背景信息,将深度相邻数据点作为机器学习特征值,提出了一种基于多采样点的粒度剖面预测方法,构造和训练了基于随机森林(Random Forest)、支持向量机(Support Vector Machine)、Xtreme Gradient Boosting Tree(XGBoost)、人工神经网络(Artificial Neural Network)的预测模型.研究结果表明,与单点映射模型相比,考虑储层纵向地质连续性的各模型预测精度均高于单点预测,其中五点映射的ANN模型(ANN-5)预测效果最好,测试集d50预测相关系数最高为0.819,误差MAE最小为9.59,证实了多个采样点作为输入隐含利用了部分地层信息,有效地提高了预测精度.研究了特征点密度对模型准确率的影响,对训练集二维输入空间中样本的特征点高斯核密度分布以及测试集样本点处的训练集特征点密度进行估算,得出在高密度区域中的测试集样本点的RMSE普遍较低.当增加训练样本数量时,模型预测精度将进一步提高.采用层次分析法确定影响模型选择各因素的权重,通过模糊综合评判法优选机器学习模型,根据优选出的模型对临近区块储层粒度剖面进行预测,预测结果很好地捕捉了粒度变化趋势,模拟了其峰值.
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  稠油油藏双水平井SAGD蒸汽腔上升阶段产量预测解析模型

  石兰香;苟燕;李秀峦;齐宗耀;周游

  . 2022, 7(1): 106-115.

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  蒸汽腔的上升阶段是双水平井蒸汽辅助重力泄油(Steam Assisted Gravity Drainage,简称SAGD)开发的关键阶段.蒸汽腔的上升速度、时间以及对应的产量是SAGD上升阶段需要关注的重要指标.解析模型是指导SAGD开发的重要理论方法,有利于实现现场SAGD项目的快速设计、评价及综合调整.然而,目前缺乏简单、准确的针对蒸汽腔上升阶段的产量预测解析模型.本文首先根据质量守恒原理和蒸汽腔发育规律,假设蒸汽腔上升阶段的斜坡角度为与油藏参数和操作参数相关的变量,同时考虑油藏渗透率受各向异性影响,建立了双水平井SAGD上升阶段的产量预测模型.然后,综合利用数值模拟方法和正交试验分析方法,确定了蒸汽腔上升阶段的初始斜坡角度和蒸汽腔有效泄油高度系数与油藏参数和操作参数的关系,修正和完善了蒸汽腔上升阶段的产量预测模型.进一步地,结合现场实际,将新模型预测结果与Butler模型预测结果以及现场实际生产数据进行了对比验证.研究结果表明,初始斜坡角度与蒸汽腔有效泄油高度不是常数,而是与油藏参数、操作参数相关的变量.初始斜坡角度越大,蒸汽腔上升至油层顶部所需的时间越短,蒸汽腔上升阶段的产量越大.油藏渗透率越大,渗透率纵横比越大,注汽压力越大,则初始斜坡角度越大,相同时刻的瞬时产油量越大.其影响大小排序为:渗透率纵横比>渗透率>注汽压力.另外,油层厚度越大,则初始斜坡角度越小,蒸汽腔上升至油层顶部所需的时间越短.新模型具有理论简单、计算快、计算结果准确的优势,可以为SAGD开发的快速优化提供理论指导.
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  内输高温高压流体海底悬跨管道的非线性涡激振动响应分析

  顾继俊;马天麒;陈磊磊;贾纪川;高磊;李明婕

  . 2022, 7(1): 116-126.

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  海底管道内输的高温高压流体会引起管内较大的轴力,从而诱发管道的整体屈曲.发生屈曲的管道凸出海床表面,出现部分管道悬跨的现象,进而在海流的作用下会形成涡激振动现象.本文研究因热屈曲引起初始竖向变形的海底悬跨管道在内外流耦合作用下的涡激振动响应.首先,采用Euler-Bernoulli梁模型来模拟海底管道,通过对管道单元和内部流体单元进行受力分析,建立悬跨管道运动学平衡方程,确定内输高温流体管道的热屈曲平衡状态.然后,在方程中引入尾流振子模型,建立内输高温高压流体管道在内外流作用下的耦合动力学方程,采用Newmark-β方法对离散的涡激振动响应方程进行逐步求解,得到管道时程的振动位移、速度及加速度,确立了有初始变形管道振动的非线性振动时域预报方法.基于该方法进行算例分析,首先对比不同模态下考虑热屈曲和不考虑热屈曲的管道振型,观察热屈曲效应对于不同模态下管道振动形态的影响;通过分析管道振动频率随时间的变化趋势,结合建模过程中刚度矩阵的变化趋势,推导出管道轴力的周期性变化会引起自然频率的周期性变化;改变管道外部流体流速,观察管道振动频率、模态和幅值的变化,分析得出管道从低模态振动转为高阶模态振动时,管道从周期运动变为混沌运动,后随外流速增加又转为周期运动,此过程中管道会出现多模态振动的现象,并且多模态作用对低阶模态的振动影响较大;改变管道内部流体温度和压力,观察管道振动频率和振动幅值的变化,得到管内温度和压力的增加会导致管道振动频率的降低及管道振动幅值的增加.