简介:本文给出了一种新的分析技术的研究过程,这项技术可用于确定异常压力气藏的天然气地质储量。这种新方法需要生产数据(-↑P和Gp)——不需要有关以前地层和流体压缩系数数据。这种方法采用基于广义气体物质平衡方程的与压力有关的压缩系数来模拟文献中所提出的岩石塌陷和泥质水侵入理论。本文中介绍两个新的交会函数:·-↑Cc(-↑Pi-P)~(P/Z)/(Pi/Zi);·(P/Z)/(Pi/Zi)~Gp/G。这里,对于受与压力有关的地层压缩系数函数(Fetkovich等)影响的气藏而言,采用广义气体物质平衡方程、结合异常压力气藏P/Z~Gp交会图中所见到的两条直线趋势线来研究上述交会函数。我们用这些新交会函数研究出一种动态标准曲线拟合技术,这项技术可同时确定天然气地质储量(G)。除了用于确定天然气地质储量之外,这项新技术也可用于计算孔隙体积压缩系数与油藏压力的函数关系。我们用数字模拟结果来验证这项新技术,用几个现场实例来说明该方法的应用。
简介:1956年美国计算机科学家约翰麦卡锡组织召开了达特茅斯会议,会议上首次提出“ArtmcialInteuigence”一词,也就是我们沿用至今的“人工智能”一词。直到最近十几年,随着计算机计算能力越来越强大以及互联网的普及,巨大的流量数据成为孕育人工智能领域快速发展的肥沃土壤。石油勘探开发过程中也伴随了庞大数据的产生,对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切,建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。早在上世纪80年代中期,人工智能技术与计算机硬件体系结构的密切结合,出现了一批适应勘探开发需要的实用技术。这些技术发展到今天,以人工神经网络技术、模糊逻辑、专家系统作为人工智能的典型代表技术应用较为活跃,已渗透到石油勘探开发的各个环节,对石油工业产生了重要的影响。
简介:为了开发一种环境可以接受的、具有高膜效率的新型水基泥浆,以适应石油工业的今后需求,实施了一个重要的合作项目。本文介绍了此项目的理论基础、对页岩中形成渗透膜的根本认识(由此导致对钻井液的研究),以及用钻井液维持页岩稳定的实用设计原则。为了模拟钻井液-页岩相互作用的关键机理,还开发了特殊的测试设备(包括膜效率筛选仪器)和测试程序。对于皮尔里(Pierre)Ⅱ段的页岩样品进行了300多次膜效率的大范围筛选测试,以便为该页岩中膜的形成选择合适的新型化合物。文中介绍和讨论了用三种新型化合物获得中效和高效膜的典型测试实例。有关结果表明,这些化合物所能产生的成膜效率在55%~85%之间。本项目所开发的新型水基泥浆在稳定页岩层方面具有类似于油基泥浆的特性。为了在复杂的页岩地层中有效控制与时间有关的井眼不稳定性,所开发的实用泥浆设计原则可用于优化钻井液设计,包括泥浆比重、含盐类型和含盐浓度。
简介:本文分析了流体诱发的微地震活动的时间分布,同时显示了从这种地震活动速率中可以提取哪些油藏和震源信息。我们假定流体注入诱发的微地震事件是由孔隙压力张驰的扩散作用引发的。我们改进了有关流体诱发微地震活动速率的现有公式,这是在上述假设的基础上进行的。由此导出了一个方程式,它根据震源和油藏参数描述了微地震活动的时间分布。然后我们提出,为了描述流体注入停止后所诱发地震事件的时间分布,可以将描述天然余震发生频率的著名的Omori定律应用于由流体诱发的微地震。即使在地震学中,Omori定律特征P值的控制参数仍在探讨中。本文为流体诱发地震活动确定了P值的控制参数,并指出哪些震源和油藏参数可以由P值分析重建。最后,我们将本文提出的理论应用于合成数据集和FentonHill(1983)的实际数据。
简介:岩石物理联合反演是一种电阻率测值与速度数据的联合反演方法,用来估算深水环境中聚集的天然气水合物。其以Bavesian方法为基础,运用岩石物理弹性理论和经验公式,通过随机模拟计算出反演中涉及到的石油物理参数的自然变化。在墨西哥湾近海底地层中发现的天然气水合物由于仅限于对该区的储层进行测井和岩心取样,所以对其描述的数据很少,并且在含天然气水合物稳定区域采集到的数据仅限于伽马曲线和电阻率曲线,同时近海底地层的地质信息也较少。在估算深水环境中天然气水合物集中度时,由于现有资料的制约必须将涉及到与预测结果相关的不确定性考虑进去,所用的方法不仅可以对电阻率和地震速度模拟反演出的水合物加以计算,而且也为检测与预测结果相关的不确定性提供了一种方法。通过将电阻率与地震速度相结合,可以较好地确定沉积层中水合物的集中度和分布情况,降低预测结果中的不确定性。本文用GOM实例对该方法加以证明。
简介:由于油气勘探开发问题已变得十分复杂,已无法只依靠一个学科来解决,同时我们又处在信息爆炸的时代,所以油气行业的多学科分析方法和数据发掘工作也就显得越来越必要,已远远超出了职业好奇心。为了解决我们所面临的困难问题,需要为传统学科(例如石油工程学、地质学、地球物理学和地球化学)拆除我们所构建的隔墙,同时寻找真正的多学科解决办法。因此,我们今天基于结果的“综合”将不得不让位于一种新的综合形式,这就是学科综合。此外,为了解决复杂问题,还需要超越标准的数学技术。为此,需要用一些新兴的成套方法和软计算技术(例如专家系统、人工智能、神经网络、模糊逻辑、遗传算法、概率推理和并行处理技术)来补充常规的分析方法。软计算与常规(硬)计算的区别,表现在软计算可以接受模糊性、不确定性和局部真实。软计算还具有易于使用、功能强大、可靠有效和成本低廉的特点。在这篇综述性论文中,我们要特别强调软计算对油气藏智能描述和勘探的作用。
简介:为了识别三维地震数据和生产测井数据之间的非线性关系和映射,开发出了的一种综合方法。该方法在一个在产油田得到了应用。它采用了诸如地质统计和传统的模式识别等常规技术,并结合现代的软计算(softcomputing)技术(神经计算学、模糊逻辑学、遗传计算学和概率推理学等)。我们的一个重要研究目的,是在三维地震数据和现有的生产测井数据的基础上,利用聚类(clustering)技术确定最佳的新井井位。采用三种方法进行分类:(1)k-平均聚类;(2)模糊c-平均聚类;(3)识别相似数据体的神经网络聚类。在井筒周围可以识别聚类组(duster)与生产测井数据的关系,所得结果用于在远离并筒方向上重建和外插生产测井数据。这种先进的三维地震和测井数据分析与解释技术可用于:(1)确定生产数据和地震数据之间的映射;(2)在多属性分析的基础上预测油藏连续性;(3)预测产层;(4)优化井位。
简介:目前,美国非常规油气勘探开发投资在其陆上油气勘探开发总投资中占据着相当高的比例。最初人们曾认为,非常规油气藏结构简单,而且介质均匀,因而对许多油气公司都产生了很大的吸引力,这些公司都希望通过勘探这类油气资源,降低“钻干井的风险”。然而,许多非常规油气区的钻探结果都相差很大,这种情况表明,页岩油气藏既不简单又非均质。在5~10年前,三维地震在非常规油气资源勘探开发中的应用还不普遍,但是现在已经在这类油气资源的钻探中得到普遍应用,主要用于改善水平井“地质导向”。目前勘探人员也越来越多地依赖三维地震来识别“甜点”。特别需要指出的是,水平应力差(通过方位各向异性分析得到)和岩石脆性(通过弹性反演得到)这两个参量被结合在了一起,用来确定最佳的井位和井眼轨迹(Sena等,2011)。叠前深度偏移(PSDM)技术通常用于描述“复杂”结构的储层,如墨西哥湾盐下储层,而目前这种技术已经逐渐应用于非常规油气藏的描述,而且推广应用的速度也越来越快。相较于传统的时间域成像方法,叠前深度偏移的优势主要体现在两个方面:(1)井间地层倾角的成像结果更准确;(2)断层成像更加清晰,位置更为准确。此外,在速度结构复杂的区域,如各向异性区、大倾角地层,叠前深度偏移可以为大多数属性提取技术提供更为准确的输入数据。本文以奈厄布拉勒(Niobrara)页岩为例,介绍叠前深度偏移技术在面积50平方英里的工区内所采集宽方位角地震资料处理中的应用。尽管工区内的地层倾角不是很大,但是在浅层存在着明显的速度横向变化,所以需要通过叠前深度偏移来修正地层倾角的同相轴的位置,改善断层的定位。在一口新钻的井中,根据纵向闭合差校正结果预测�