常压页岩气田一体化效益开发及智能化评价

来源 :油气藏评价与开发 | 被引量 : 0次 | 上传用户:myloft1d
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
受多期构造运动影响,南川地区页岩地质条件复杂、资源禀赋变差,难以实现规模效益开发。为积极推动南川地区页岩气效益开发,坚持推行地质工程一体化、全方位全过程优化的开发理念,围绕“研究部署、井网优化、钻井工程和压裂工程”等方面开展综合研究。坚持地下资源充分动用、地面钻前最优的原则确定钻井平台及井网优化部署;以产能“甜点”为核心优化井位设计,同时应用一体化导向技术,实现精准穿层,提升“甜点”钻遇;以改造缝网复杂程度最大化和产能最大化为目标,优化压裂工艺设计,实现页岩气井效益最大化。基于南川地区页岩气产建实施,形成
其他文献
机器学习法是碳酸盐岩岩相测井识别的主要技术手段,针对不同地质情况和资料,选择适用的机器学习方法是高精度识别岩相的关键因素之一,然而针对机器学习识别岩相方法的适用性
Chromatin interactions functionally affect genome architecture and gene regulation,but to date,only fresh samples must be used in High-through chromosome confor
页岩油藏孔隙结构非均质性较强且具有多尺度特征,既有纳米级有机质粒内孔隙、纳米—微米级非有机粒间孔隙,还发育微裂缝。页岩低孔低渗特征导致岩心流动物理实验开展较为困难,无法测量不同尺度孔隙介质内的页岩油渗流参数,难以准确认识不同尺度孔隙介质内的页岩油流动能力。为解决该问题,提出基于数字岩心的页岩油储层孔隙结构表征与流动能力计算方法。首先建立考虑纳微尺度运移机制、赋存状态的页岩油纳米孔隙流动数学模型,分析了孔隙表面的物理化学性质、孔隙尺寸对页岩油流动规律的影响。进一步拓展至三维多孔介质,建立孔隙网络页岩油流动数
为探究花生秸秆对不同重金属的吸收效果,通过温室盆栽实验,设置空白(CK)、低浓度重金属处理(Cd(L):10 mg/kg、Pb(L):5 mg/kg、Cr(L):1 mg/kg)和高浓度重金属处理(Cd(H):20 mg
松辽盆地东北部铁力地区沉积相研究薄弱。通过对铁力地区岩心、测井资料的综合分析,对研究区姚家组的沉积相类型、沉积期次、沉积相展布特征进行了系统总结;在此基础上,运用砂岩型铀矿成矿理论对铁力地区扇三角洲体系内有利成矿砂体的沉积相类型进行了初步讨论,认为:研究区内姚家组主要为冲积扇-扇三角洲沉积,并识别出泥石流、辫状河道、洪泛平原、水下分流河道、水下分流间湾、河口坝、前扇三角洲泥等7种微相;姚家组冲积扇-扇三角洲体系自底到顶可分出3个沉积期次,总体具有不断向西南(盆内)迁移的趋势;姚家组扇三角洲体系内的辫状河道
分布式光纤温度监测技术(DTS)正逐渐被应用于压裂水平井井下生产状况监测,但基于DTS数据定量解释低渗气藏压裂水平井产出剖面仍是一个巨大难题。针对这一难题,首先,对温度数据进行预处理;然后,基于质量守恒、能量守恒原理,建立低渗气藏压裂水平井耦合温度正演模型;最后,利用多种数学方法反演得到各层流量数据,形成一套基于DTS的低渗气藏压裂水平井的产出剖面处理解释方法。采用建立的方法对5口压裂水平井进行实际资料处理,结果表明:正演的温度拟合曲线和原始温度曲线在变化特征上基本一致,证明了正演模型的合理性和准确性。另
为解析与薯块发育相关的关键基因,以马铃薯匍匐茎、薯块起始期和膨大期的薯块为材料进行转录组分析.结果显示:匍匐茎与薯块膨大起始期、薯块膨大起始期与膨大期比较分别筛选出759个和773个差异表达基因.基因本体分析显示这些基因主要富集到细胞过程、代谢过程和催化活性等生物学过程,代谢通路富集分析显示差异基因主要富集到能量代谢与碳水化合物代谢等途径,这些基因可能在块茎发育过程中的淀粉合成等途径起到关键作用.对富集到上述途径的基因结合转录组鉴定到了14个在薯块起始期上调表达的基因,利用实时荧光定量PCR验证了其中7个
叶绿体基因组是植物基因组的重要组成部分,解析马铃薯及其野生近缘种的叶绿体基因组结构差异对理解马铃薯的进化具有重要的意义.选择Solanum fernandezianum、Solanum etuberosum、Solanum palustre和Solanum phureja进行叶绿体基因组的组装和结构分析.发现它们叶绿体基因组的长度为155283~155492 bp,总GC含量变异较小,为37.86%~37.94%,基因的数目均为113个.通过基因组序列差异比较分析,共鉴定了725个单核苷酸多态性(SNP)
机器学习是一种通用的数据驱动分析方法,也是一个重要的油气大数据分析利用手段。油气勘探开发作为具有悠久历史和庞大数据基础的重要领域,具有很大的数据挖掘潜力。利用油气田大数据分析技术可以帮助决策者进行投资分析、风险评估、生产优化,带来巨大的经济效益。机器学习方法早已被研究人员尝试应用于油气领域相关研究,随着机器学习算法的发展,许多应用场景被不断提出,但针对具体场景的通用方案仍在探索中。笔者从最基本原理着手介绍了机器学习的建模过程,梳理了用于油气田大数据分析的3类主要机器学习方法的发展历史,结合油气田大数据的特
以Solanum etuberosum(etb)和栽培马铃薯为材料,利用200 mmol/L NaCl溶液进行处理,发现etb与栽培马铃薯比较,耐盐性较强.并进一步检测了盐处理条件下etb的鲜重、叶片萎蔫度、相对电导率和叶绿素含量.对植株在0、6、12 h和24 h处理后进行转录组数据分析,发现与0 h比较,etb中共有3587个基因表达上调,4311个基因表达下调,其中3个时间点共有的差异表达基因为1250个,差异表达基因主要富集在代谢途径以及次生代谢生物合成通路.通过Blast比对已知功能的基因,鉴定