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地层原油物性参数大数据处理方法研究

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【作者】 宋文广李振智陈汉林郭海敏

【Author】 SONG Wenguang;LI Zhenzhi;CHEN Hanlin;GUO Haimin;Geophysical Logging Company,Zhongyuan Petroleum Engineering Co.Ltd.,SINOPEC;Key Laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources (Yangtze University);

【机构】 中石化中原石油工程有限公司地球物理测井公司油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学)

【摘要】 生产测井数据解释过程中遇到测量数据不完整的生产井时,解释人员往往会主观加上人为因素,凭借经验进行解释,其结论是否合理需要进一步研究.文章提出基于生产测井大数据平台,提出一种流体物性参数深度学习处理方法,很好的解决了前述问题,科学合理的完善了生产测井数据中不足之处.由于生产测井解释中关键参数流体物性值计算不准确,直接导致生产测井解释精度偏低,不能解决生产实践问题.传统的计算方法,是利用在特定环境中分析出的公式来计算流体物性值,这些公式多有一定局限性、不能通用.研究流体物性参数深度学习大数据处理方法,设计新的计算模型,能综合考虑不同地区的井况特色,结合深度学习算法自适应调整模式,形成一套科学合理的算法系统弥补测量中的不足,达到准确计算地层原油物性参数值的目的.通过对生产测井数据的验证,其计算精度达到95%,满足测井解释的生产需求,能提高产液剖面解释精度,为提高油气增产提供有力的科学依据.

【基金】 国家科技重大专项课题子课题(2011ZX05020-006);湖北省科技厅课题(产液剖面流体物性大数据获取与处理方法研究);中石化中原石油工程有限公司课题(水平井产出剖面解释技术研究)
【所属期刊栏目】 研究精粹 (2016年03期)
  • 【DOI】10.13568/j.cnki.651094.2016.03.004
  • 【分类号】TP311.13
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】229
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