裂缝性地层压降曲线分析方法及其应用

对于裂缝性低渗透储层，由于其基质孔隙度小、渗透率低，天然微裂隙成为决定压裂液滤失的主要因素。在总结Nolte经典G函数压降曲线分析方法的基础上，根据裂缝性地层存在微裂隙的特征，建立了裂缝性油气藏小型压裂压力降曲线分析模型。应用无因次压力函数图和叠加导数图，作出了压降特征曲线，判断出压降曲线类型，进而对裂缝参数进行了修正和求解。通过对已压裂井压降曲线的分析和解释，能够明显地判别依赖于压力变化的滤失特征，以及天然裂缝对滤失的影响，从而为裂缝性地层压裂施工参数的设计提供依据。     

室内实验规模的出砂数学模拟

为了研究疏松砂岩的出砂特征，根据连续性孔隙介质渗流、微粒释放和微粒运移理论，建立了室内实验规模的出砂数学模型，并采用有限差分法对该模型进行了求解。结果表明，实验条件下数学模拟与物理实验模拟的结果吻合较好。用理论出砂模型模拟了胶体力、水动力导致的出砂和砂粒运移过程中滞留引起的渗透率变化。模拟结果表明，渗流速度高于临界流速才引起冲刷出砂；胶体力和冲刷力是出砂的诱发因素，砂微粒在运移过程中在孔隙表面再沉积和孔喉处被捕集将降低出砂程度；渗透率比值与注水孔隙体积倍数或渗流速度的关系曲线均呈“S”形；在运移过程中，砂微粒滞留导致渗透率比值随岩心长度的变化呈线性降低趋势。     

压力恢复法求渗透率影响因素分析

压力恢复法求渗透率是利用RFT测井资料估算地层渗透率的方法之一.为了研究探测深度、泥浆滤液的侵入、地层测试器流动系统内流体的压缩率等对准确计算渗透率的影响,从压力恢复法求渗透率的基本原理出发,分析了这些影响形成的原因,提出了在读取测井资料及测井解释时应注意的问题.分析认为:地层测试器只能反映其探测范围内可动流体的渗透率;在读取测井曲线压力值时应选用稍后一些时间的数据;对于低渗透地层在计算渗透率时应考虑泥浆滤液侵入井眼附近地层后引起的增压作用.     

油田堵剂的智能作用

采用物理模拟和化学模拟方法研究了油田堵剂的智能作用。结果表明,油田堵剂能感知地层渗透率及厚度的大小,优先进入高渗透层,进入地层的量与地层厚度成正比,同时,油田堵剂还能感知地层水矿化度及流动介质（如油、水等）的变化,其体积及封堵性能随之发生相应的变化,由此可见,油田堵剂都是具有选择性的智能型堵剂。在一定条件下,堵剂的堵水能力高于其堵油能力。     

煤的渗透性实验研究

通过对南桐煤田煤样的渗透率进行实验研究，探讨了地应力、解吸瓦斯、温度、煤中水分对瓦斯渗透的影响。     

煤的渗透性研究

对南桐煤田的青年矿、鱼田堡矿和南桐矿煤样在不同应力状态下及不同电场下的渗透率进行了研究，得出了煤渗透率与有效应力和电场强度之间的关系。对了解煤的渗透特性、瓦斯涌出量预测具有一定参考价值。     

裂缝网络多孔介质渗流特性研究

作为裂缝网络型多孔介质渗流特性研究的基础,本文忽略了母体材料的渗流影响,主要讨论了分形分叉网络模型的渗流特性,其中包括压力、流量、阻力和渗透率等输运参数与裂缝网络结构、孔隙率的关系,给出了显式表达式.并给出了这些输运参数与裂缝网络结构的标度关系.     

BP神经网络在储层物性参数预测中的应用——以梁家楼油田沙三中为例

在储层四性特征及其四性关系研究的基础上，应用BP神经网络方法，对梁家楼油田沙三中储层的物性参数（孔隙度、渗透率）进行了预测，并对其预测精度进行了检验。将神经网络解释结果与常规数理统计方法精度对比可见，神经网络法的参数预测精度有较大的提高，显示出BP神经网络法在储层参数预测中的优势与应用潜能。     

油气两相流压力恢复试井规律研究

针对油气两相流动试井规律无法用解析方法得到准确认识的事实，提出用数值解法来求解的思路。用数值方法对在均质油藏不存在初始饱和度梯度情况下，油气两相流压恢试井的一般规律进行了研究，分析了实始饱和度分布、油气两相黏度比及相对渗透率关系的影响；进而又研究了初始饱和度梯度对试井规律的影响。研究首次发现，由于高压缩性气体参与渗流，会使压力导数曲线表现出了类似于单相流双重介质的“凹子”特征。