简介：分布式声波传感（DAS）技术在石油工业中的应用日益频繁。其中一项重要的应用就是多相流流量的测量。研究为DAS数据提供了井筒中多相流流量和两相流流型的正演模型。建模包括了各种物理参数之间的一系列解析关系,在假设不同流动和井筒的基础上有效模拟DAS数据。该正演模型还能描述各种DAS数据不确定性机理的特征,以及从DAS数据估算得出的各参数的特征。

简介：文中讲述了采用气藏组分模拟软件对射孔的以及水力压裂的凝析气井进行试井分析。反凝析作用和裂缝流体动态影响着井生产能力，这是促使人们进行模拟的关键因素。介绍了模拟这些影响因素的新特征(参数)，例如取决于毛细管数的相对渗透率赋值和网格块间的非达西流。讨论了相关的岩心、测井和PVT数据。最后介绍了所选择的射孔井以及压裂井的历史拟合和分析结果。所讲的模拟方法对于涉及凝析气流的试井分析来说非常有用，且也可用于对于气井和欠饱和油井进行试井分析。与解析模型模拟相比，这种模拟方法的优点表现在识别和认识控制凝析气井生产能力的具体的物理效应。有了这种模拟方法，多学科气藏工作组成员就可以了解基础数据的质量和作用，重点研究关键的不确定性因素并提高模拟结果的专有性。这项研究工作取得成功的关键在于广泛收集数据和建立一个多用途的状态方程模拟程序，该模拟程序允许用户自定义算法，用于饱和度函数和向井流动方程的特殊编程。

简介：天然气管网的驱动能量主要来自于沿途布置的压气站,天然气管网运行成本在很大程度上取决于压缩机站运行所耗费的燃料成本.文章针对压缩机站优化运行模型的复杂性,提出引入关联矩阵,从而使得压气站优化运行模型得到一定程度的简化,有利于运用图论知识进行求解.

简介：支持向量机方法基于结构风险最小化原理，克服了常规统计方法的局限性，能够在有限的样本集基础上兼顾模型的通用性和推广性，具有较高的预测精度。本文利用支持向量机方法对地震储层参数进行了预测，并与BP神经网络预测结果进行了对比分析。结果表明，支持向量机方法预测效果好，值得推广使用。

简介：相国寺储气库为西南地区首座地下储气库,在其运营成本中,动力费占比达55%,主要耗能设备为电驱式压缩机。为降低该储气库运营过程中的用电成本,通过分析相国寺储气库运营成本及其主要影响因素,确定用电成本影响因素为压缩机功率和电价,其中影响压缩机功率的主要因素为机组压比和单机排气量。基于上述分析结果,建立注气期压缩机经济运行的优化模型,形成利用电价峰谷差错峰运行压缩机组的优化建议方案,可节约用电成本。经动态模拟计算验证,按优化方案运行机组,上游管网的压力波动范围介于0.2~0.4MPa,上游管段的压力变化均在设计压力之内,优化方案可行。通过现场试验,管网压力波动与计算结果一致,在注气量800×104m3/d时,日节约电费3万元,可以为储气库实现“低成本发展”目标提供参考。

简介：从1987年12月到1991年3月，多家作业公司在美国得克萨斯州孔乔（Coneho）县的国王（King）砂岩下段[宾夕法尼亚系上统锡斯科（Cisco）群]油气层带对25个远景圈闭进行了测试。他们综合应用了地下地质、航空气体遥感普查、地表放射性测量、土壤磁化率测量扣土壤气烃类测量等方法来确定远景圈闭。在国王砂岩中获得6项新发现或扩边发现，而在较深的戈恩（Goen）灰岩也有3项油气发现。这样就使估算的勘探成功率达到：36%，而到1998年勘探和开发的总成本大约为每桶探明可采油当量0．89美元。每个成功远景圈闭的发现井井位主要是根据地下地质和地表地球化学数据的结合而确定的。作为要详细介绍的实例，我们将提供布雷迪溪（BradyCreek）扣阿加瑞塔（Agaritta）油田的有关资料。阿加瑞塔油田是两个最大的油田之一，它的发现依据了下列数据的结合：（1）区域地下地质预测；（2）航空油气遥感；（3）隙间土壤气烃类数据；（4）土壤磁化率测量数据；（5）由伽马射线光谱计量的地表钾和铀的含量。在隆瑟姆达夫Ⅱ（LonesomeDoveⅡ）一派帕德里姆（PipeDream）油田（国王砂岩油田），部分地区也测取了地表地球化学数据。这些数据清楚地表明，土壤气烃类测量和土壤磁化率测量的异常具有互补的特征。随后在阿加瑞塔油田东北方对国王砂岩层带的勘探并没有发现任何产油圈闭，但却导致了塞尔登（Selden）气田、95新年油田和迭克马（DarkHorse）油田的发现，它们的产层都是较深的戈恩灰岩。