红003井区清水河组沉积微相分析及储层分类评价

红山嘴油田红003 井区位于准噶尔盆地西北缘,是新疆油田公司2010 年重点开发建设的一个主力油区。该井区白垩系清水河组稠油油藏于2007年发现,目前为该区块主力开发层系,但清水河组沉积相特征及砂体展布规律目前还缺乏深入了解。根据钻井、岩芯、测井及分析化验资料,结合前人研究成果,确定红山嘴油田红003井区清一段主要为冲积扇扇中亚相,可识别出辫状水道、砂坝、溢流沉积等微相,其中砂坝最有利储层发育。通过分析研究区沉积微相和单井储层分类结果,结合各小层孔隙度和渗透率平面分布特征,建立了该研究区的沉积微相平面分布图和储层分类评价平面图,为红山嘴油田的高效勘探开发提供了依据。     

采油污水回注系统高效缓蚀阻垢剂

针对辽河油田某采油厂采油污水回注系统腐蚀结垢的严重情况,分析了注水系统水质各项指标,明确其腐蚀结垢原因.通过实验室动态模拟实验、现场试验等方法,筛选复配适合用于采油污水的缓蚀阻垢剂.实验结果表明,在药剂质量浓度45mg/L时,注水系统腐蚀速率为0.05mm/a,阻垢率达98%以上,能同时实现腐蚀与结垢的有效控制.该药剂投加剂量小,成本低,缓蚀阻垢效果优良,具有较好的推广应用价值.     

稠油注水油田中后期改善开发效果技术研究

普通稠油注水开发油田由于油水粘度比大,面临进入高含水中后期水驱开采效果越来越差的普遍矛盾。针对海外河油田地质条件复杂,开发中存在油藏认识程度低、注采系统不完善、水驱动用程度低等主要矛盾,以“注够水、注好水”为核心,通过精细地质和剩余油分布规律研究,采用完善注采井网、细分注水单元、“提、控、治”等多种有效手段调整优化注采结构,使油田开发效果得到明显改善     

渤海两油田油井堵塞原因分析及化学解堵试验

简要介绍了埕北油田和绥中36-1油田的储层特点及钻完井方式和原油特性,对两油田油井的堵塞原因进行了分析,并对油井解堵施工工艺技术进行研究。在此基础上研制出针对有机垢的解堵剂YS-01进行现场试验,试验结果表明:化学解堵剂YS-01可以很好地解除埕北油田和绥中36-1油田油井近井地带的有机垢堵塞,增产效果十分明显;9口解堵井平均有效期已超过200天,经济效益十分显著。其成果对与埕北油田和绥中36-1油田相类似油田的油井管理、堵塞原因分析、施工工艺技术研究、解堵剂研制、解堵选井及化学解堵施工具有参考价值。     

基于压裂层位选择的模糊优化模型研究

压裂是提高采收率的一种有效方法,已在油田得到广泛的应用．而压裂的效果取决于对目标井和目标区域选择的准确程度．以往选择目标井和目标层位都是通过人工手段,是不准确的,导致压裂不能起到很好的增产作用．为了优化选择压裂层位以增强压裂作业的效果,将模糊理论应用到压裂作业中,提出了一种优化选择压裂目标井和目标区的模糊方法。     

油田开发多目标产量分配模型及其应用算法研究

利用功能模拟原理（微分模拟方法及神经网络方法）建立的油田开发指标关联关系,研究并建立了油田开发规划的多目标产量分配优化模型。该模型成功地解决了油田的总产量及对应的工作量、成本等其它开发指标最优地分配到各二级开采单位的产量最优分配问题。针对非线性多目标规划问题,采用改进的HookeJeeves算法求解,并将该模型及算法应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。     

孤岛油田储层微观结构特征及其影响因素

在岩石薄片,铸体薄片,扫描电镜和压汞资料分析的基础上,对孤岛油田储层微观结构进行全面研究,将馆上段储层的孔隙结构分为4种类型,研究表明：馆上段储层以II,III类孔结构为主,微观非均质性严重,沉积环境和成岩作用是影响体育场支微观结构的主要地质因素,长期注水开发在一定程度上改善了储层微观结构,认为孔隙结构的非均质性是影响孤油效率的主要因素。     

油田单井产量监控和管理

随着数字化油田的发展,油田的自动化程度也越来越高,实现对单井产量的监控和管理对于油田实行优化配产和优化管理将会有实际意义。利用数字化技术对单井实施有效地实时监控,并对单井出现的异常情况进行报告,使油田配产更加合理。     

尼日尔沙漠油田小规模“工厂化”钻井工艺优化

为解决尼日尔Agadem复杂地貌沙漠油田因钻机搬迁及材料运输困难、地层复杂，导致钻井效率低，钻井成本高的问题，保障油田效益开发。基于复杂沙漠地貌及条带状油藏分布特点，提出了应用小规模"工厂化"（3~5口井）钻井工艺，通过地质工程经济一体化优化丛式井规模、井场位置、井口布置、井眼轨迹及井身结构设计，优化钻井液体系及重复利用，优化PDC+螺杆一趟钻及固井质量保障技术，钻机设备改造及优化平移工序，提高工厂化钻井效率及固井质量。实际应用表明，优化形成的小规模"工厂化"钻井模式及配套技术，可有效提高复杂断块沙漠油田钻井效率，大幅降低钻井成本。     

用深度学习挖掘油田开发指标预测模型的知识

油田开发指标变化特征被当作油田开发规划、油田开采状况评价、油田开发方案设计与调整及油田开发风险预测预警等决策管理问题的重要依据。针对至今没有很好解决的建立智慧油田的瓶颈问题之一——油田开发指标智能预测系统的选择预测方法和模型的知识挖掘问题，基于油田开发的海量数据，利用深度学习的卷积神经网络和循环神经网络，提取反映油田开发动态特征和知识。在此基础上，结合已建立的油田开发指标预测的模型库及知识库，利用深度学习的实体和关系的联合提取方法，提出通过油田开发输入信息、油田开发动态特征指标、油田开发指标预测的模型库和知识库挖掘选择油田开发指标最佳预测模型的知识方法。概念设计的模拟实例表明，提出的知识挖掘流程可实现只要输入油田开发的相关信息，就能自主获得恰当的油田开发指标预测模型。