物理—数据协同驱动的页岩气井产量预测方法OA北大核心CSTPCDEI
由于页岩气渗流机理复杂,赋存方式多样,压裂后对裂缝网络的精确识别和表征存在较大困难,现有方法难以准确预测页岩气井产量。为此,提出了机理—数据融合建模的思路,结合连续拟稳态假设、物质平衡方程、产量递减分析方法和递推原理,建立了物理—数据协同驱动的产量预测方法,进而以中国某区块页岩气井现场生产数据为例,对该方法的准确性、可靠性进行了测试,并与经验产量递减分析和时间序列分析方法进行了对比分析。研究结果表明:(1)建立的产能模型采用拟压力代替压力,采用物…查看全部>>
任文希;段又菁;郭建春;田助红;曾凡辉;罗扬
油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500中国石油勘探开发研究院油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学,610500振华石油控股有限公司
石油、天然气工程
页岩气井产量预测物理—数据协同驱动人工智能动态泄流区产量递减分析
《天然气工业》 2024 (9)
P.127-139,13
国家自然科学基金面上项目“大数据驱动的深层页岩压裂参数协同优化与实时调控研究”(编号:52374045)四川省自然科学基金项目“深层页岩储层多簇射孔压裂竞争扩展多目标协同智能优化与调控”(编号:23NSFSC2103)中国石油天然气集团公司前瞻性基础性战略性技术攻关项目“页岩油水平井缝控压裂技术研究”(编号:2021DJ4506)。
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