裂缝性地层井漏分析与堵漏决策优化研究

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时间:2018-07-06

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1、E2西书分类号:T学校代码:1饥巧A余為钟乐硕古尊値驚文>MastersThesis论文趣目裂缝性地层井漏分巧与诸漏决策优化研巧研究生姓名莖_造导师姓名李齡(巧巧)学科专业油气井工程'研究方向油气井工程力学二0—六年六月西南石油大学研究生学位论文知识产权声明书及学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关保护知识产权的规定,目P:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西南石油大学。学校有权保留并向国家有关部n或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可W将本学位论文的全部或部分内容编入

2、有关数据库进行检索,可^心采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学一位论文,,律注明作者单。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章位为西南石油大学。本学位论文属于1、保密(),^年解密后适用本授权书。2、不保密(vX“"(请在W上相应括号内打V)学位论文作者签名:指导教师篇名公年月曰年/月曰^/尸西南石油大学研究生学位论文独创性声明本人声明:所呈交的研究生学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果,,。据我所知除I文中特别加W标注和致谢的地方外本论文不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含其他人为获得西

3、南石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文^者签名^:|年月日/^摘要据统计,全球石油行业每年因井漏而造成的经济损失超过数亿美元,其中裂缝性地层的堵漏花费占到了井漏总花费的90%^兰上,虽有众多漏失描述模型对其进行定。目前,量化描述,但对于结合井漏录井数据如何选择漏失描述模型的研究却很少为更好地预,,需对其开展研究测漏失过程评价漏失严重度。现关于裂缝性地层的堵漏决策主要靠经验法及半经验法制定,为使其具有科学性,需对天然裂缝宽度进行预测,现有预测方法多为测井

4、解释,应加强研究运用井漏录井数据的天然裂缝宽度预测方法,才能对其进斤及时准确地预测。基于流体连续性方程,,运、运动方程根据裂缝性地层钻井液漏失特点用柱坐标建,模,结合分部积分求解方法建立了裂缝性地层发生井漏时牛顿流体模型、宾汉流体模型及幕律流体模型在无限长及有限长两类天然裂缝中的漏失描述模型;运用建立的漏失,描述模型,分析了不同影响因素对裂缝性地层井漏的影响规律模拟了宾《流体及幕律流体在两类天然裂缝中的漏失过程;根据各自漏失速率曲线的特点,得到了漏失描述模,优选漏失描述模型可更好地预测漏失过程型的优选方法,评价漏失严。研究结果表明重度根据不同因素的影响规律,得到

5、了控制裂缝性地层井漏的理论依据。;对于有限长天然裂缝宽度的预测,运,可根据所建立的漏失描述模型用解析变化法对其求解。对于无限长天然裂缝宽度的预测,在国外学者Lietard所建模型的基础上,开;研究Letard模型发现,用Lietard展数值解法研究i模型计算得到的理论漏失特征曲线,,存在近似直线段可作线性化处理;基于井漏时实测得到的漏失数据采用最小二乘法建立实钻漏失特征曲线近似直线段线性参数的计算模型;运用自适应搜索法找出与实钻一漏失特征曲线唯对应的理论漏失特征曲线,根据此曲线的无因次有限侵入值反演出天然裂缝宽度。经过试验研究:对于有限长天然裂缝宽度预测,分别得到了

6、宾汉流体模型和幕律流体模型关于其的隐式解和显示解;对于无限长天然裂缝宽度预测,建立了Lietard模型的求解新方法。研究结果表明:有限长天然裂缝宽度预测通过其计算式,能够迅速直观地完成预测;无限长天然裂缝宽度预测的新方法,实现了无盲区自动匹配,将匹配误差控制在化001%W内,克服了人为误差,可快速准确地完成其预测。运用VS2013和SQL2008开发工具,开发了《井漏分析与堵漏决策系统软件》。该软件能够让现场施工人员在裂缝性地层发生井漏时,及时进行井漏相关计算分析并制定相应的堵漏决策,使其具有了及时性、针对性和科学性的特点。基于本文的研究成果和所开发软件,使得裂

7、缝性地层井漏问题能够及时地进行定量化,、科学性的堵漏优化决策,、模型化分析根据分析结果可提出具有针对性从而提高裂缝性地层堵漏作业的一次成功率。关键词:裂缝性地层;井漏分析;模型优选;堵漏决策:天然裂缝宽度AbstractAccordingtostatistics,化eeconomiclossesofglobaloilindustryduetolostci

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