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发布时间:2017.01.10 关键词: 监测系统压力监测系统优化油田动态约束条件部署方法
本章给出的压力监测系统优化部署方法考虑了平面上代表性、产量上的均衡、阻力加权的代表性这3个方面的约束
发布时间:2017.01.10 关键词: 物理模型监测压力监测流动系数约束条件流动
针对某一具体的开发区块,在某一开发阶段油、水井井数是确定的,井位也是确定的,若给定该区块监测井点的数量(或是比例) ,给定约束条件,则即可对压力监测井点的部署进行优化。而优化首先是要确定监测井点的约束条件,即要满足局部优化,更要满足整体最优。
发布时间:2017.01.10 关键词: 磨损量目标函数牙齿轴承水力导数
为了求得钻进成本最低的技术措施,即回答什么样的技术措施,方能使钻进成本最低的问题,必须求目标函数的极值。X ∗为目标函数的极值点,它所对应的水力参数为最优水力参数,所对应的压差参数是最优压差参数,所对应的牙齿磨损量、钻压和转速均应为最优磨损量、最优的钻压和最优的转速。中,有关轴承磨损量的不等式,似乎不直接是钻进成本函数中的变量,但是只要钻头类型选定,待钻地层确定,轴承磨损量永远与牙齿磨损量保持着严密的对应关系。研究和分析可行集的特征,对于解钻进成本函数的全局极小值或局部最小值,均具有重要意义。
发布时间:2017.01.10 关键词: 渗流渗流通道边界条件轴线距离油藏平方根
在试井期间,渗流可压缩层有时可波及距井眼轴线距离长度为a的渗流通道终点,如图8.3所示。判定渗流通道边界条件解释结果是否正确的分析方法就是压力导数分析法或以地质资料和地震数据对渗流通道边界条件解释结果加以验证。
发布时间:2016.08.24 关键词: 地层压力预测地震地质测井阻抗
测井法预测地层压力具有纵向分辨率高的特点,但受钻孔的限制难以预测未钻穿地层的压力。测井约束条件下的地震反演方法具有可靠的超压形成理论基础,其利用了测井纵向分辨率高、综合对比资料全的特点,提高了反演的精度,更好地反映了井间地层压力变化,使预测参数更趋近地质实际,对实际生产有巨大指导意义。
发布时间:2017.01.10 关键词: 监测优化地层监测系统目标函数地层系数
利用本章提供的压力监测系统部署优化方法对大庆长垣油田的一个区块进行了压力监测系统的优化部署模拟,优化的目的有两个:找出合理的监测井点的数量(满足预定的约束条件) .寻找合理监测井数下的井点优化分布。随机产生新的监测井点,若α不是监测井点,则直接做为监测井点,同时从原监测井点集中取出(随机)另一个监测井点b 。原监测系统的空间分布不够均衡,比如20排在621井到636井之间没有监测井点,与之相邻的井排21排从620井到636井之间也没有监测井点。而利用本章所得到的压力监测系统,相邻的井间不再同时作为监测井点,同时每口井的附近也都有监测井点。
发布时间:2017.01.10 关键词: 油气井解释方法常规试井分析渗流组合结构
可用于分析试井解释结果的方法按其性质不同可以分如下两大类,即:典型曲线解释方法。尔后于第4章讨论具有边界条件约束的油气藏以及具有复杂特性的油气藏—井身组合结构的试井结果解释方法。借助适用于油气藏—井组合结构特征和所测流量特性的分析模型,生成可以模拟数据及其压力导数的典型曲线而对分析结果的有效性加以验证。最终调整参数则是更佳地拟合数据所必需的方法,特别需要不同流态间变化阶段的相关数据。
发布时间:2017.01.10 关键词: 井筒井涌抽吸钻井地层钻井液密度
井身结构在钻井施工的进程中,起到的是确保施工中的安全作用,而在施工完成之后则留下的是一个可靠的人工油气通道。为了达到确保安全施工的目的,必然要对施工时的人为措施有所限制或约束,而这些限制也就构成了井身设计的最低约束条件。当井眼所钻遇的地层孔隙中有流体存在,而其孔隙压力又大于井筒中液柱压力时,孔隙中的流体将在压差作用下流入井筒,这就是井涌,也是钻井施工中难以避免的现象。即便是完成了井身结构设计,钻井施工中仍然要遵守当初设计井身结构时所采用的抵御钻井风险的安全指标体系,也要受该体系指标的约束
发布时间:2017.01.10 关键词: 井壁接触钻柱切点钻头柔性接头
下部钻具的边界条件包括钻头、稳定器、变截面、弯角、柔性接头、切点和井壁处的约束条件,其中稳定器、变截面、弯角和柔性接头有与井壁接触和非接触两种状态。若位移函数是真实的,则必须满足式( 10.83 ) ,否则在第i段中点处虚设一稳定器,对钻具段重新编号,重新计算,直至式( 10.83 )成立为止。
发布时间:2017.01.10 关键词: 目标函数遗传算法选择约束条件群体进尺
评价钻井整体技术经济效果的目标函数有多种类型,目前普遍以单位进尺成本作为评价标准[ 36 ] ,其表达式[ 86 ]为:式中C — —单位进尺成本,元/ m 。遗传算法的适应度函数也叫评价函数,是用来判断群体中的个体的优劣程度的指标,它是根据所求问题的目标函数来进行评估的。遗传算法的一般采用待优化问题的目标函数值作为评价个体的适应度的函数。… , , n为种群规模,个体a ∈ P的适应度值为f ( a ) ,其选择概率为:而父代种群中个体被选择遗传到子代的期望为:当群体中个体适应度值的差异非常大时,最佳个体与最差个体被选择的概率之比(选择压力)将按指数增长。
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