-
公开(公告)号：CN114689483A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210331177.4
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G01N15/08
Abstract: 本申请涉及油气田开发领域，公开了一种二维各向异性渗透率张量测试方法及装置，该方法包括：对方形层状岩样分别沿相互垂直的两个方向进行一维驱替，获取被动压差比和测试流量；利用预先建立的二维全张量渗透率标准图版和获取的被动压差比，拟合得到渗透率主轴方向及主值比例关系；基于拟合的渗透率主轴方向及主值比例关系，假设一组渗透率张量并利用实验压差条件求得流量；根据求得的流量与测试流量之间的比值以及假设的渗透率张量，得到方形层状岩样的真实渗透率张量。这样在室内执行测试就可以得到准确的岩样渗透率张量，可靠性强，适用性高。
-
公开(公告)号：CN113187450A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110656839.0
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本申请公开了一种CO2电还原埋存与采油方法，基于分别连接至同一连通井组内的注入井和采出井的催化负极和惰性正极，包括将CO2通过所述注入井注入原油储层；对所述催化负极和所述惰性正极通电；利用所述催化负极和所述惰性正极对CO2进行原位电还原，将CO2转换为目标产物实现CO2的埋存，并利用所述目标产物驱替原油，还利用所述催化负极和所述惰性正极进行原位原油电催化裂解以提高原油的流动性。上述CO2电还原埋存与采油方法，能够提高CO2的埋存效率，提高油藏的采收率，保障能源安全，减少温室气体的排放。
-
公开(公告)号：CN112761628A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110096222.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于长短期记忆神经网络的页岩气产量确定方法、装置，其中，该方法包括：获取目标页岩气水平井在目标时刻前一周期中各个时刻的产量数据；对在所述目标时刻前一周期中各个时刻的产量数据进行预处理，得到目标产量数据集；其中，所述目标产量数据集中包括按时间排列的多个时刻的产量数据；根据所述目标产量数据集，利用预先训练得到的产量预测模型确定所述目标页岩气水平井在所述目标时刻的产量；其中，产量预测模型为基于长短期记忆神经网络训练得到的，用于根据目标时刻前多个时刻的产量数据预测目标时刻的产量。在本说明书实施例中，考虑了目标时刻前多个时刻的产量对目标时刻产量的影响，有效提高了产量预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN112414913A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011166611.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明提供一种可视化碳酸盐岩微观渗流模型及其制备方法和应用。该模型的制备方法包括：准备实际碳酸盐岩岩心的孔隙结构图案；切割冰洲石获得两块相同尺寸的冰洲石薄片，分别作为底板和面板；在底板表面上标出涂胶区域和孔隙网络区域；将孔隙结构图案复刻至底板表面的孔隙网络区域并刻蚀孔道结构；在底板表面上刻蚀与孔道相连通的进样口和出样口，同时对应面板上预留进样口和出样口的通道；将底板表面上的涂胶区域涂胶后，通过面板覆盖底板，固化后得到可视化碳酸盐岩微观渗流模型。该模型具有天然碳酸盐岩的矿物属性和良好透光性，能够模拟真实碳酸盐岩孔隙几何形态、孔道尺寸，最大限度还原真实碳酸盐岩孔隙内表面矿物组成。
-
公开(公告)号：CN111144542A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911362959.9
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本申请提供了一种油井产能预测方法、装置和设备，其中，该方法包括：获取目标油井在目标预测周期前一个周期的日产油数据和目标预测周期生产制度数据；对所述前一个周期的日产油数据和目标预测周期的生产制度数据分别进行预处理；获取目标油井产能预测模型，其中，目标油井产能预测模型是基于长短期记忆网络和粒子群优化算法训练得到的；根据预处理后的数据，利用目标油井产能预测模型，得到目标预测周期中日产油的预测值。在本申请实施例中，采用基于长短期记忆网络和粒子群优化算法训练得到的目标油井产能预测模型，不仅可以预测日产油数据的整体变化趋势，还可以对单点进行准确的预测，有效提高对日产油预测的准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105716955B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610038960.6
申请日：2016-01-20
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明提供一种岩石压力敏感裂缝的模拟方法与模型系统及应用，模拟方法使用设置有介质模型的模型系统，介质模型至少具有一条裂缝，介质模型的材料的杨氏模量Em、体积模量Bm和剪切模量Gm分别满足式1～3。本发明不仅能够客观模拟出岩石裂缝在受压后的开合状态变化，还能够放大岩石裂缝的变形特征，减小测量结果的相对误差，并且实验条件要求低。式1式2式3。
-
公开(公告)号：CN102031965B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010560622.1
申请日：2010-11-25
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: E21B49/00
Abstract: 一种油气藏物理模拟井筒半径处理方法，所述方法是利用近井渗流压降漏斗原理和等压等液量原则实现井筒半径的等价处理，在物理模型中用较大半径的井筒代替小半径井筒，同时选择合适的注采压差，使实验模型既能解决井筒半径过小引起的问题，又能符合油藏内流场特性及规律。本发明提供了一套技术方法，利用近井渗流压降漏斗原理和等压等液量原则实现了井径的相似性等价处理，使油藏多井定压开采物理模拟中，模型与油藏井径的相似成为可能。
-
公开(公告)号：CN101892828B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201010190001.9
申请日：2010-05-25
Applicant: 中国石油大学(北京)
Inventor： 刘月田
IPC: E21B43/26
Abstract: 本发明公开了一种裂缝各向异性渗流介质制作方法，其中，该方法采用天然地层岩石作为原材料加工制作小岩块，再将这些小岩块以预定方式按顺序连结形成大尺度岩体，使小岩块之间的缝隙在大岩体内构成三维的裂缝系统，并定量控制大岩体内裂缝的分布，形成裂缝分布定量化的非均质裂缝各向异性渗流介质；本发明的裂缝各向异性渗流介质制作方法可以精确控制和建立模型介质中的裂缝分布参数，包括方向、密度等。
-
公开(公告)号：CN102031956A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010560274.8
申请日：2010-11-25
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 一种油藏物理模型井筒内置方法，该方法采用井筒离散化思想建立井筒，包括井筒模型离散化及物理模型井筒的制作，井筒模型离散化步骤是首先设计出油气藏物理实验模型中所需井型结构，然后根据离散化原理，把所需井型的井筒划分成多个用于制作渗流模型的小岩块中的小井筒段；物理模型井筒的制作步骤是根据离散化结果利用多个小岩块制作该物理模型的井筒，其是先在选定的小岩块上钻孔，形成分段井筒，再将小岩块相互粘结形成大尺度模型，同时各分段井筒相互连接形成完整的井筒。本发明利用大量具有不同钻孔方位的小岩块按照一定的次序粘接，可以构成任意形状的井筒结构；井筒制作与模型制作过程具有同步性；岩块钻孔工艺能保证井筒制作的精度要求。
-
公开(公告)号：CN116384280B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202310365227.5
申请日：2023-04-07
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/28 , E21B49/00 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F30/23
Abstract: 本申请公开了一种物理差分卷积神经网络多相渗流模拟方法、装置及介质，涉及油气勘探技术领域。通过获取油气藏的地质模型，确定深度学习数据域以构建数据驱动卷积神经网络模型；根据差分卷积形式表示的多相渗流控制方程残差和初始条件残差构建物理约束差分卷积神经网络的损失函数；训练物理约束差分卷积神经网络并优化损失函数权重和网络结构参数，以预测油气藏的压力场和饱和度场。上述方案利用卷积神经网络卷积核的形式与有限差分的形式的相似性，将多相渗流控制方程以差分卷积核的形式加入到神经网络中，以作为物理约束项实现神经网络中物理约束和数据的联合驱动，提高了预测效果，从而得到了更加符合实际的油气藏压力场和饱和度场的预测结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
91
records
(took 0.025 seconds)
