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:本文描述了在得克萨斯Scurry县SACROC单元CO2EOR项目中应用智能井的实例研究。在2005年初实施了一个有5口井的先导性试验项目,目的是证实智能井井下流动控制阀能够限制或隔离产自采油井高渗透层的CO2和控制从注入井注入的CO2分布。目的是减少CO2在注入井和采油井之间的不必要循环,提高波及效率,增加呆油量和提高最终采收率。这一目的是通过采用有成本效益并且适合这一目的的智能井系统达到的。可以把在本文中描述的智能井技术和工艺过程应用于所有EOR/IOR油田开发规划中,特别是可以应用于C02WAG中。可以把在该实例中采用的智能井技术应用于层状、形成封存箱的和复杂的油藏,特别是可以应用于二次和三次采油井网。初步结果显示,在保持经济呆油量的同时,大幅度减少了CO2采出量。采用智能井设备还能够在不使用钢丝和电缆的情况下在一口井内对不同层进行选择性测试和实施增产增注措施。