人工神经网络在压裂选井及选层中的应用

根据中原油田砂岩油藏 2 0 0多口压裂井及压裂层的静、动态地质资料和压裂施工参数 ,对影响压裂效果的单因素、多因素和主参数进行了分析。采用人工神经网络技术 ,建立了砂岩油藏压裂选井及选层人工智能系统 ,并将其用于中原油田复杂断块压裂选井及选层识别。利用该系统可以估算压裂后单位厚度油层的日增产油量 ,并能预测压裂效果 ,可为压裂选井及选层提供科学依据。     

人工神经网络在压裂选井及选层中的应用

根据中原油田砂岩油藏200多口压裂井及压裂层的静、动态地质资料和压裂施工参数、对影响压裂效果的单因素、多因素和主参数进行了分析,采用人工神经网络技术,建立了砂岩油藏压裂选井及选层人工智能系统,并将其用于中原油田复杂断块压裂选井及选层识别,利用该系统可以估算压裂后单位厚度油层的日增产油量,并能预测压裂效果,可为压裂选井及选层提供科学依据。     

深层煤层气压裂技术的研究与应用

水力压裂是煤层气开采最有效的方式,延长矿区深层煤层气井的煤层深度达2000 m左右,由于煤层埋藏深和施工压力高等特点,压裂技术难度大,没有成熟的经验可以借鉴。介绍了延长矿区深层煤层气压裂技术,该压裂技术采用了活性水压裂液、大排量低砂比、脉冲加砂和复合支撑的思路,目前该技术已成功在延长的深层煤层气井上进行了2口井的现场压裂试验。     

压裂气井支撑剂回流及出砂控制研究及其应用

加砂压裂是低渗气藏开发评价和增储上产必不可少的技术措施,然而经过大量的现场施工发现,如果压裂后气井排液控制不当或生产过程中配产不合理,将导致支撑剂回流或出砂,引起气井产能严重下降,从而影响最终的压裂效果.分析了支撑剂回流机理,建立了压裂液返排过程中临界返排流量、支撑剂返排速度和沉降速度计算模型,提出了控制支撑剂回流的放喷油嘴选择原则.在考虑气井生产过程中既要返排注入地层中的压裂液,同时又不将地层砂(包括支撑剂)带入井筒的前提下,推导出了压裂气井的临界产量计算公式.结合实际的压裂施工资料进行了实例计算分析,为指导压裂液返排和确定气井合理产能提供依据.     

大佛寺井田煤层气井压裂参数优化方案

为有效优化彬长矿区大佛寺井田煤层气井压裂施工工艺,对井田内24口煤层气直井产气情况和压裂施工参数进行统计分析,研究了煤层气直井压裂施工对其产能的影响,并将产能效果较好的气井压裂施工参数进行了分析对比。研究发现,在煤储层地质因素一致的情况下,影响压裂效果的主要工程参数有施工排量、压裂液用量、加砂强度以及砂比等。大佛寺井田煤层气直井采用活性水压裂液,支撑剂为石英砂,压裂施工排量为5. 4～8. 5 m~3/min,压裂液用量616. 00～1 193. 25 m3,加砂强度为3. 26～13. 00 m~3/m,砂比为6. 9%～17. 1%.结合气井历史排采资料和相关地质资料,以日均产气量和稳定日产量1 000 m~3为压裂效果产能下限,得到适合大佛寺井田煤层气直井的压裂参数优化配置,建议压裂工艺优化方案设计如下:施工排量建议为8～10 m~3/min;细砂段塞1～2个;压裂液用量建议为950～1 100 m~3(前置液占25%～40%);加砂强度建议为5～7 m~3/m(煤厚 12 m)或8～9 m~3/m(煤厚12 m);砂比建议为10%～11%;支撑剂中中砂/粗砂比值建议为2～3.该方案可为井田后期煤层气井的压裂施工提供一定的工程依据。     

基于BP-PSO的致密气压裂施工参数优化

压裂施工参数优化是水力压裂过程中的重要一个环节。为了精准设计压裂施工参数,达到节约开发成本和增产的目的。首先初选出影响水力压裂效果的参数,再用灰色关联分析法对参数进行排序,然后讨论参数个数对BP神经网络模型效果的影响,最终确定参数个数为10个。利用粒子群算法构建日产气量最优化模型,进而反演出最优压裂施工参数。应用于X区块的97口致密气井,BP神经网络模型准确率为86.52%。对7口井进行压裂施工参数优化后,每口井所有层的总平均增产率为5.57%。该方法具有投入成本低和操作简单等优点,为现场压裂设计提供借鉴和参考,具有一定的实际意义。     

变导流能力压裂气井非达西产能研究

当前致密气藏开发中,压裂已成为一种重要的增产措施。大量室内实验及现场数据表明裂缝的导流能力并非定值,而是沿裂缝延伸方向逐渐减小。因此,引入裂缝导流能力与位置的关系函数,采用无因次采气指数的方法,建立了压裂气井变导流能力产能模型。同时,该模型也考虑了压裂过程中裂缝壁面储层污染效应;裂缝内气体高速流动引起的非达西效应。研究表明:与定导流能力相比,变导流能力时气井产量降低,且裂缝导流能力较低时影响严重。裂缝内气体的高速非达西流动,会降低支撑剂的有效渗透率。可采用雷诺数对支撑剂渗透率进行修正,进而计算产能;考虑非达西效应时,气井产量也将降低。水力裂缝不仅提供了气体流动通道,也减缓了裂缝内气体非达西效应。支撑剂渗透率和裂缝宽度对气井产量有显著影响,施工中应选用高渗透率支撑剂、造宽缝,提高裂缝导流能力。     

有机钛耐高温交联剂的合成及性能评价

以四氯化钛、异丙醇、乳酸、乙酰丙酮和三乙醇胺原料同系列有机钛酸酯交联剂、结果表明，该产品对天然植物胶有良好的交联和很高的耐温性，可满足油田油、气井压裂施工需要。     

苏里格低渗气田压裂井初期产量动态预测方法

根据压裂气井地层中气体的渗流过程,用严格的渗流力学方法建立气藏中存在一条有限导流能力垂直裂缝的渗流数学模型,通过采用离散方法求解可以获得一系列无量纲裂缝导流能力参数条件下井筒无量纲压力与无量纲时间的关系数据,由此可以预测一定气层和裂缝参数条件下压裂气井的产量随时间的变化情况。应用该方法对苏里格低渗透气田某一区块的压裂井初期动态产量进行预测,并分析裂缝长度、高度和导流能力对气井产量的影响,预测值与实际值的误差在10%以内。     

用试井分析方法评价Y2井区的压裂效果

延长气田具有低压、地产、低渗特点,自然产量较低,必须通过实施压裂增产技术才可能达到经济开发的要求。只有在深化储层认识的基础上,通过实践、分析、总结不断完善压裂施工设计、改进压裂施工工艺,因此必须及时收集现场一手资料,对压裂施工、压后排液试气和压后压力恢复资料等进行跟踪分析研究、结合调研学习不断提高设计水平,进一步完善鄂北气井的压裂改造技术。     

基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统研究

通过对远程煤矿监控系统的分析,提出了一种基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统的实现方案,即通过井下数据采集工作站采集现场瓦斯与设备状态信息,并建立数据库;经Intra net/Internet将信息发送到远程监控中心;由不同的工具对信息进行处理;利用统计类数据挖掘技术对超限瓦斯数据进行分析、推断和预测。阐述了煤矿监控系统的网络运行结构和系统体系结构,讨论了数据挖掘技术在煤矿系统远程监控中的应用,并给出了相应的数据挖掘模型。     

基于大数据挖掘技术的页岩气井压裂液产出规律分析

为了准确分析页岩气井压裂液产出规律,通过大数据的筛选和分析对影响页岩气井生产的26个因素进行得分排序,得出影响页岩气气井压裂液产出率的主控因素为地质储量、平均单段砂量、孔隙度、A靶点和B靶点深度。通过主成分分析和多元线性回归建立气井压裂液产出规律预测数学模型,计算表明,压裂液产出率的预测值与实际生产数据相比,预测精确度在90%。     

数据挖掘技术在油田生产决策支持中的研究及应用

油田生产过程积累了大量的历史数据,从大量沉淀的数据环境中挖掘有用的决策信息,探索出油田生产中的规律性,能够更有效地指导生产,为石油企业提供生产决策支持。文中提出了基于油田生产数据采用数据抽取、转换和加载技术的数据仓库的构建策略以及基于多维数据集的数据挖掘的实施方案,并对包括数据仓库体系结构的设计、数据仓库的构建、多维数据集数据存储模式的优选策略、在线分析处理以及基于分层聚类分析的方法实现数据挖掘等在内的各主要环节进行了系统详细的阐述。最后结合油田生产数据,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套油田企业生产决策支持系统,并提取和挖掘出了对于油田生产决策支持有用的信息。     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务过程中产生了大量的数据,数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法。介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,探讨了电子商务中数据挖掘的步骤和数据挖掘的体系结构。     

面向可拓建筑设计的数据准备流程与方法

 为面向可拓建筑设计进行可拓数据挖掘, 以可拓建筑设计数据为对象, 探讨将其转化为高质量的结构数据的流程与方法。根据跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM), 建立包括基元化表达、数据表设计、数据筛选、数据形式变换、变量标准化处理和变量维数约简6 个步骤的数据准备流程, 并根据建筑学专业特点, 结合可拓学、几何学、统计学理论, 设计各步骤的操作方法, 构建出完整的数据准备流程与方法。案例检验结果表明, 按照该流程及其操作方法, 可有效地将可拓建筑设计数据转化为统一格式、高信度、量化且可运算的结构数据。     

徐深气田气层压裂后压井液密度选取方法及应用

随着近年来深层试气测试工作量逐年增多,压井工程的工程量也同步增长.压井液密度如何选取是压井工程的关键环节.压井液密度过高导致了压井液漏失率高及用量大,由此带来高的压井成本.压井液密度过低给井控安全带来隐患,甚至发生井喷失控事故.为了合理地选取压井液密度,进行了深层压裂后压井液漏失率规律及影响因素分析试验,在试验基础上建立了压裂后气层压井液密度选取方法,充分考虑了地层原始压力系数、压力附加系数、压力衰竭程度和目前井口压力等因素.现场应用结果表明深层压裂后气层压井液密度选取方法适合于徐深气田的实际,有效地降低了压井液漏失率,减少了压井液用量,减轻了对气层的污染,可在徐深气田勘探、开发中普遍应用.     

基于数据仓库的决策支持系统框架研究

提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统（ＤＳＳ）的体系框架,主要由模型库、方法库,知识库和数据仓库及其相应的管理系统以及数据挖掘单元和问题处理单元几部分组成。阐述了各部分的功能,相互关系,论述了基于数据仓库ＤＳＳ的优点,为知识的智能获取提供了新的手段。     

一种有效的Web使用挖掘体系结构

对Web挖掘的特征、分类及与其相关的技术和工具进行了分析,针对现有的Web使用挖掘研究中缺乏统一而有效的结构模型的问题,提出了一种有效的Web使用挖掘的体系结构,并详细地分析了利用该结构模型处理Web使用挖掘的过程,最后,利用某大学网站的Web日志数据验证了该结构的有效性.     

大规模数据库中非显著特征动态数据实时挖掘技术研究

从大规模数据库中挖掘非显著性特征数据时,容易产生大量数据通信和中间数据,存在大量交集操作,影响挖掘实时性。为此,提出一种新的基于Hadoop分布式架构的非显著性特征数据实时挖掘方法。对数据显著度进行检测,提取非显著性特征;搭建Hadoop分布式架构硬件结构,按照非显著性特征数据挖掘的特性和功能,建立Hadoop分布式架构非显著性特征数据挖掘软件架构;包括交互层、应用层、非显著性特征数据挖掘层和分布式计算层。把大数据集分割为若干数据块,将数据块分配至所有计算节点,依据非显著性特征进行并行计算,将map阶段的本地输出结果合并在一起,降低节点间数据交换量。通过reduce函数把所有计算节点的临时文件合并为垂直项集,求出项支持度。当无更多频繁项集的数据输出时,即可得到非显著性特征数据。实验结果表明,所提方法挖掘结果可靠,实时性强。     

数据库新技术与决策支持系统的开发

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术的比较、分析,在决策支持系统传统四库结构的基础上,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统体系结构,并对其应用进行了初步研究.