简介：

简介：据美国政府称，由于油价较低，其国内2018年原油产量增幅将比前期预测的增幅减缓。页岩产量的提升促使原油产量迅猛攀升，但是目前随着油价的下滑反而导致上升幅度减缓。据EIA预计，2018年的产量提升131万桶/天，将达到1068万桶/天。而7月的预测结果是提升144万桶/天，达到1079万桶/天。据机构预测，2019年产量增长值有小幅提升，从先期预测的101万桶/天增至102万桶/天；2019年原油产量平均为1170万桶/天，而前期预测有1180万桶/天。

简介：本文列举了在挪威近海不同井位进行的泵入／回流测试的现场数据，解释了致密地层中标准扩展滤失测试(XLOTs)在2000m相应的0．1s．g处至少过高估计了最小水平地层应力20bar的原因。泵入／回流测试是一个XLOT的简单改进。在关井以后，压裂液允许通过一个固定油咀回流。压力和回流量被记录为一个时间函数。我们把一些泵入／回流测试的结果与XLOTs所使用的常规泵入／回流测试的结果进行了比较。由于现有的测试是在致密地层内进行的，因此实际裂缝闭合压力显示出比从标准的XLOT传统解释推断的测试结果最多低于20bar。业已证明，在大多数的情况下，泵入／回流测试是直接的解释，因而它也应该是用于测量最小水平地层应力的最优方法。

简介：本发明提供了一种增加井钻遇地层中油气产量的方法．该地层同时具有含水剖面和合烃剖面该方法由下列步骤组成：（1）向该地层注入一种合有改善疏水性相对渗透率调节剂的水处理液，（2）向该地层注入一种酸化处理液．可采用多种方式生成和向地层注入改善疏水性相对渗透率调节剂（RPM）．例如，这种改善疏水性RPM可以是一种亲水聚合物和一种疏水化合物的反应产物．这种亲水聚合物是一种在聚合物骨架或者侧基上含有反应性氨基的聚合物，它可以与一种疏水性的卤代烷化合物反应．这种改善疏水性础，M可能包括例如一种被烷基卤化物季铵化的DMAEMA聚合物，其中烷基卤化物烷链长度为6到22碳。

简介：在为特定的油藏管理问题寻求最佳解决方法的过程中，正规的优化策略一般都要评价数百种乃至数千种方案。如果用地下的数值模拟模型来预测这些方案的效果，那么这一过程就会耗费大量时间。为了在某些优化技术[例如遗传算法(GA)或模拟退火(SA)]所主导的搜寻求解的过程中取代此类模拟模型，可以采用训练人工神经网络(ANN)的做法。可以从一个有代表性的模拟样本出发来训练神经网络，而这一样本则构成了解决许多不同管理问题所需的可反复使用的知识库。这些概念已被应用于BP公司彭帕那(Pompano)油田的一个注水项目。这里的管理问题是确定1—4口注水井的组合位置，它将使彭帕那油田今后七年的简单纯利获得最大化。利用石油行业的一个标准油藏模型，为取样于25个潜在注水井井位不同组合的550次模拟创建了一个知识库。首先要查询这个知识库，以回答三年和七年内使简单纯利最大化的最优方案问题。有关的答案表明，如能将仅依靠改变现有生产井的注水扩大为新钻三至四口注水井，就可能实现利润的可观增加，但资本费用也会增加。当这一知识库用作人工神经网络训练和测试的样本来源时，可以获得更好的答案。训练人工神经网络是为了预测最高注水量以及开始注水后三年和七年的油、气产量。人工神经网络对这些数量的快速估算可以用于纯利润计算中，而遗传算法又可以利用这一计算来评估不同注水井组合方案的效果。遗传算法的探索扩展了求解的空间，它含有的新方案在纯利润上超过了仅查询上述知识库所找到的最佳方案。为了评估预测误差对求解质量的影响，可以将人工神经网络预测油、气产量时所得出的最佳方案，与油藏模拟模型本身预测油、气产量时找到的最佳方案加以对比。虽然完成基于模拟模型的方案�

简介：本文对比了碳酸盐岩矿物上阴阳离子表面活性剂的吸附作用,总的来说,在碳酸盐矿物上,阳离子表面活性剂的吸附量大大低于阴离子表面活性剂的吸附量。二阶阳离子的存在也会急剧降低碳酸盐矿物上阳离子表面活性剂的吸附,使阴离子表面活性剂沉淀,使应用不切合实际。我们建议在CO2混相驱油过程中使用阳离子表面活性剂。

简介：

简介：现在已可利用新的测井技术现场描述含气砂岩储层，以用于优化整个完井过程。由电缆地层测试器获取的动态储层信息以及由核磁共振测井获取连续的高分辨率孔隙度和渗透率数据，极大地提高了产层识别的质量。由于低渗透率页岩质砂岩层段的有效完井往往需要耗时很长的不用修井机的作业，因此采用这项新技术可以大幅度降低作业成本。本文讲述了如何结合使用裸眼井储层质量的全面评价和天然气产能指数进行完井设计，以便缩短从开钻到投入商业开采的时间。这种分多个步骤的综合方法可用于优化各产层段的水力压裂作业，从而提高天然气的总产量。根据各层段的模拟生产动态和预测的气井产量，提出完井设计建议。从这个意义上讲，本文将首先介绍这种方法（与储层的“实地”电缆测值相结合）在几口重要气井完井设计中的应用，而最后还要介绍并讨论这些应用实例到目前为止的结果。

简介：

简介：为了提高稠油油藏和欠饱和轻油油藏的采收率研究出了一种新方法——降低粘度WAG（VR-WAG）。把重组分与采出贫气混合配制成降低粘度注入剂（VRI）。当把VRI注入重油油藏时能够把原油粘度降低高达90％，并且能够将采收率提高15％～20％。

简介：威利斯顿盆地的巴肯地层经历了多个活跃阶段，而目前北达科他州的勘探开发较成熟。单分支水平井和多分支水平井均需要水力压裂增注措施来提高产油量。许多运营商正在试验一种综合完井、增产技术，以实现经济生产。采用在其他盆地获取的页岩生产经验和技术提高产油量取得了积极成果。本文介绍了该方法在生产中的应用、完善情况。通过改进增产技术和方法，结合不断创新的思想，运营商取得了油气开发的经济型生产能力。

简介：内乌肯（Neuquen）盆地上侏罗统一下白垩统瓦卡穆尔塔组（VacaMuerta）（VM）是阿根廷很多常规油气田的重要烃源岩。随着该国页岩油气勘探开发的兴起，很多公司开始对瓦卡穆尔塔组页岩区带进行描述。用于识别页岩区带的特征参数比较多，其中之一就是总有机碳（TOC）含量；TOC较高的地方产量也较高。不过我们无法直接通过地震资料对其进行测量，只能通过间接方法进行估测。考虑到TOC对纵波和横波速度以及密度的影响，地球科学家试图利用TOC与P-波阻抗之间的线性或非线性关系来计算TOC。我们认为，利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述存在较大的不确定性，因此提出了一种不同的描述方法。由于伽马值（GR）和TOC之间可能存在线性关系，所以除P-波阻抗之外，伽马值是另一个可以用来描述瓦卡穆尔塔组的参数。利用P-波阻抗和GR数据体和贝叶斯分类法，基于TOC及其相关的不确定性建立了由不同岩相构成的储层模型。首先，根据由测井数据计算的GR和P-波阻抗的截止值识别不同的岩相。然后利用高斯椭圆法确定GR与P-波阻抗的交会图上数据的分布。接下来，根据高斯椭圆确定每个岩相的二维概率密度函数（PDFs）。将这些PDFs与GR及P-波阻抗数据体相结合，就可以在3D数据体（3Dvolume）内识别不同的岩相。通过基于模型的叠后反演来计算P一波阻抗，同时使用概率神经网络（PNN）法来计算GR。用此方法得到的P-波阻抗和GR与3D数据体内的盲井具有很好的一致性，这增强了我们利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述的信心。把以曲率线性特征（curvaturelineaments）表示的不连续性叠加在目的层的TOC图上，有助于得出更全面的认识，进而帮助优化水平井的部署方案。

简介：根据佐普里兹方程，经过适当处理的叠前地震资料的AVO属性取决于地震波与界面间的入射角和岩石界面的物理性质(P波和S波速度和密度)的相对变化。对于从叠前地震资料中提取的信息，可以建立它们与岩石物理性质的多种关系，然后根据地震资料，利用有关速度、密度等地震属性与被评价的岩石物性之间的关系(这种关系由岩石物性决定)来估计岩石物性，如孔隙度、岩性或孔隙流体。

简介：

简介：本文阐述了通过使用一种很好发泡剂，配合一种比较差的便宜的助表面活性剂系统，使之发生协同效应从而降低化学剂成本的方法。所需要的好发泡剂的用量至少降低了75％。而且与以前使用表面活性剂系统相比，通过使用助表面活性剂系统可使其对注入率的影响降低50％。与以前所报道的系统相比，当注入二氧化碳进行流度控制来提高原油采收率时，通过使用助表面活性剂系统，可以大大降低表面活性剂与气体交替注入(SAG)的化学剂成本，从而提高注二氧化碳项目的经济效益。

简介：非常规页岩油气区钻探活动成功的重要成果之一是通过钻探作业获得大量相关的地质、岩石物理和地球物理信息，且能利用这些信息建立精确、逼真的地下岩层模型。在引入地震反演信息后，页岩油气区钻探活动取得了更大的进步，因为利用地震反演能预测页岩油气区的甜点，甚至在井资料很少的情况下也能取得很好的效果。作为页岩油气区的甜点必须具备以下几大要素：有足够的游离气量、渗透性好、脆性好（易压裂）。若岩层超过了脆性临界值，则可通过泊松比和杨氏模量预测其可压裂性。这两个力学性质参数相结合（Rickman等，2008）可以用来指示岩石在应力作用下破裂的习性（泊松比）和保持裂缝的性能（杨氏模量）。在本文巴尼特页岩项目的研究中，我们利用了同步AVO反演来论证建立一个能描述页岩脆性／可压裂部分的厚度和复杂结构的地下地质和地质力学模型的可行性。反过来，我们还能根据该模型信息确定最佳的井筒轨迹。考虑到巴尼特页岩油气区的构造要素较复杂，必须对井筒轨迹进行精确设计，使其能始终在最适宜的沉积相范围内。最合理的井位部署最终能实现按单桶压裂液平均的累计油气产量最大化。历史数据表明，生产能力是由人工诱发裂缝的范围以及地层能在多大程度上保持这些裂缝所决定的。地层的可压裂性，即其能产生裂缝以及保持裂缝张开的特性，与其脆性有着直接关系。反过来，野外实际结果表明，地层对压裂的敏感性可以通过计算泊松比和杨氏模量预测其脆性得到（Pitcher和Buller，2012）。