AP1000核电站蒸汽发生器主给水管道双端断裂事故下第一跨空间三维流动特性数值模拟

AP1000核电厂第一跨空间内布置了设备冷却水系统(component cooling water system,CCS)驱动泵,能够保证核电厂事故工况下设备冷却水系统、余热排出系统等关键安全系统的正常运行,从而保证核电厂安全.然而在蒸汽发生器主给水管道双端断裂事故下,大量的水会泄放到第一跨空间内,对第一跨空间内的关键设备造成严重威胁.因此,对AP1000核电站蒸汽发生器主给水管道双端断裂事故下第一跨空间内泄放流体三维流动特性进行数值模拟.采用ANSYS系列软件,建立第一跨空间三维模型,基于流体体积模型(volume of fluid model,VOF)计算冷却剂喷放事故下,第一跨空间内流动特性及水位变化规律.计算结果表明,破口水从入口进入第一跨空间后在5.334 m层漫流,绝大部分泄放水通过该层设置的预留开孔流出,部分水在该层堆积.但是,由于设置挡水沿,泄洪水并未漫流到0 m层与-3.8 m层,随着冷却剂喷放引发给水泵跳泵,第一跨空间内水位将逐渐下降,不会造成重要设备防水台的漫流淹没.计算结果对核电厂主要泄洪途径、关键设备布置设计与优化提供了数值参考.     

哈南油田水淹层测井解释方法研究

立足于二连地区哈南油田的实际地质情况,把该区油层水淹分为六种类型,结合油层水淹后储层性质的变化,从地球物理测井参数响应入手,通过哈南油田 ２００ 多口测井资料的水淹层解释,分析和总结了哈南油田各类水淹层的测井响应特征及其规律,在此基础上,提出该区水淹层解释的基本方法和规则．     

新立低渗透油田水淹层特征及识别方法研究

重点讨论了新立油田扶杨油层水淹层在测井曲线上的变化特征,从物理机理上对其特征进行了分析。根据油田试油资料和产水率参数确定了油层的水淹级别,由实际的井资料建立了油田水淹层测井响应参数数据库,在此基础上,利用最大模糊隶属度判别法对一些井进行了水淹层的识别,划分水淹级别。通过实际应用表明,最大模糊隶属度法在新立油田水淹层评价中符合率,取得了较好的效果。     

基于实数编码的遗传神经网络水淹层综合判别

为解决油层水淹后,使用一般测井解释方法很难识别水淹层的问题,提出了一种基于实数编码的遗传BP(Back Propagation)神经网络进行水淹等级综合判别的方法.在此基础上建立的神经网络经反复训练验证,性能稳定、学习收敛速度快,同时有很强的记忆能力、推广能力和适应性.对大庆长垣7口井的资料处理表明,准确率达到87%以上,取得了很好的效果.     

基于实数编码的遗传神经网络水淹层综合判别

为解决油层水淹后 ,使用一般测井解释方法很难识别水淹层的问题 ,提出了一种基于实数编码的遗传 BP ( Back Propagation)神经网络进行水淹等级综合判别的方法。在此基础上建立的神经网络经反复训练验证 ,性能稳定、学习收敛速度快 ,同时有很强的记忆能力、推广能力和适应性。对大庆长垣 7口井的资料处理表明 ,准确率达到 87%以上 ,取得了很好的效果。     

自然电位基线偏移影响因素的实验研究

以自然电位理论为基础 ,用实验方法揭示了水淹层自然电位基线偏移的机理及影响因素。阐述了储层岩性、物性、润湿性、井筒流体性质、地层水及注入水性质和水型等影响因素对自然电位基线偏移情况的影响及其相互关系。将此研究成果用于识别孤东油田四区馆上段高孔高渗、疏松河流相储层中不同水淹时期的水淹层 ,通过对多种影响因素的校正 ,提高了利用自然电位曲线识别水淹层的精度 ,取得了较好的应用效果     

大港储气库群达容的主要影响因素

 大港储气库群经过近10个注采周期运行后,部分气库仍远未达到设计的工作气规模。从气藏地质特征及开采动态出发,紧密围绕储气库、注采井及观察井动态,开展多周期注采运行动态跟踪分析,在此基础上总结影响气库达容的因素,主要表现在建库地质条件、气藏水淹程度、气藏开发方式、气库注采井网及注采方式5方面。通过深入分析气库达容的影响因素,为现场生产管理以及加快气库达容提供科学依据,同时对同类新库建设具有重要指导意义。     

陈堡油田过套管电阻率测井分析技术

陈堡油田已经注水开发多年,油层水淹比较严重。从2009 年起,采用俄罗斯ECOS–31–7 型过套管电阻率测井技术测量了部分生产井。通过对比这两类测井曲线发现,过套管电阻率和裸眼电阻率曲线之间变化趋势基本一致,但是二者存在幅度差,并且水淹越严重,幅度差越明显。通过对陈堡油田ECOS 测井资料的处理解释,提出了利用电阻率相对变化率这个参数来评价油层水淹的程度,结合各小层相应的生产数据,并根据过套管电阻率相对变化率有效地划分了油层水淹的级别。最后,分析了ECOS–31–7 型过套管电阻率仪器在陈堡油田评价水淹层和剩余油的适应性。     

水淹层混合液电阻率的计算方法

目前,国内很多油田都进入高含水开发期,随着注水开发的深入,油田逐步进入高含水阶段,水淹情况日益严重,油田后期开采的难度越来越大。而在水淹层测井解释中,地层水混合液电阻率是一个十分重要的基础参数,随注入水矿化度的变化,混合地层水的电阻率是一个动态的变化值,求取该参数的结果将直接影响水淹层模型的建立进而影响到测井解释的精度。特别是淡水水淹的情况下,使新打的调整井水淹层电阻率甚至高于油层电阻率,导致常规解释把水淹层解释为油层,主要原因就是水淹层内混合液电阻率求不准的原因。本文介绍了利用自然电位曲线求出混合液电阻率的方法,并且通过与实际测试水分析地层水电阻率对比,证明此方法是有效可行性的。     

Adaboost结合BP在油田水淹层识别中的应用

油田水淹级别的判别是油田开发中特别是开发中后期比较突出的一个问题,Adaboost结合BP的方法能改善BP算法的泛化能力.本文研究了应用Adaboost结合BP神经网络的算法处理测井资料来识别水淹层的基本原理和具体实现.通过对大庆油田三口井的试油结果相对比,该方法的运用进一步提高了水淹层的识别精度,其符合率达到84%.最后对造成误差的原因进行了分析.