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时间:2019-03-03
《七个泉油田压裂选井选层技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中国石油大学硕士研究生学位论文华东(申请工学硕士学位)七个泉油田压裂选井选层技术研究学科专业:油气田开发工程培养方向:采油工程理论与技术硕士生:赵卫蕊指导教师:王杰祥(教授)入学日期:2005年9月论文完成日期:2007年4月七个泉油田压裂选井选层技术研究赵卫蕊(油气田开发工程)指导教师:王杰祥(教授)摘要选取最有利的油气储层和油气井是降低压裂措施风险、提高措施经济效益的主要途径之一.目前,在现场常依靠经验来确定压裂候选井层,存在一定的主观盲目性。本文在文献调研的基础上,研究了国内外压裂选井选层的理论和方法,包括模糊识别法、模糊综合评判法、
2、人工神经网络技术、模糊神经网络系统、经济下限法等,并针对各方法模型编制了相应的应用程序;利用统计分析的方法,开展了七个泉油田油层参数与压裂增产效果间的关系研究,进行了参数敏感性分析,探讨了参数权重确定的问题;结合七个泉油田低孔低渗、油层埋藏深、储层多而薄等特点,以及已实施的压裂增产措施,分别应用模糊识别法、模糊综合评判法、人工神经网络技术三种压裂选井选层方法优选压裂井层,通过应用效果分析和方法对比,最终提出适合七个泉油田压裂井层优选的方法。实例证明用该方法优选出的井层,经压裂后增产效果明显。压裂井层优选方法实现了选井选层问题的定量化,为七个
3、泉低渗油田高效开发奠定了基础。关键词:压裂,选井选层,模糊评判,神经网络ResearchonSelectionofWbllandLayerforFracturinginQigequanOilfieldZHAOWei-rui(Oil&GasFieldDevelopmentEngineering,2005)DirectedbyProfessorWANGJie-xiangAbstractSelectingthefavorablewellandlayerforfiaeturingisachiefwaytoreducetheriskandincrea
4、seeconomicprofit.Nowexperienceisoftenusedinselectingtheoptimisticwellandlayerforfracturing,butitcannotavoidtheblindnessandsubjectivity.Inthispaper,atthebaseofliteratureinvestigationandstudy,sometheoriesandmethodsofselectingwellsandlayersathomeandbroadarcstudied,includingfu
5、zzymethod,artificialnervenetworkmethod,fuzzyneuralnetworksystem,economiclowerlimitandSOon,andapplicationprocedureisestablishedforthesemethods.Bystatisticsandanalysis,theinfluenceofreservoirparametersonfracturingresponseisresearched,thesensitivityoftheseparametersisanalyzed
6、·andweightdeterminationofeveryparameterisdiscussed.InviewofeasesoffracturingtreatmentinQigequanoilfieldwithlowporosity,lowpermeabilityandthinmulti-layers,threemethodsincludingfuzzyrecognitiontheory,comprehensiveidentificationfuzzytheoryandartificialngrvenetworkareusedtosel
7、ectwellandlayerforfracturing,andtheapplicationresultandcharacteristicsofthemarecompared.Atlast,amethodthatispropertoQigequanoilfieldisproposed.Andpracticeoftreatmentindicatesthatwellsandlayersselectedbythismethodhavelargelyincreasediiiproduction.Thesettingupofmethodsrealiz
8、edthequantitativeoptimizationofwellandlayerforfracturing,andlaysthefoundationforhighlyeff
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