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公开(公告)号：CN113742882A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010481832.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Abstract: 本发明涉及油藏数值模拟，具体涉及一种计算聚合物高温条件下有效粘度的数值模拟方法。所述方法包括：步骤1.对聚合物进行热降解实验，根据实验结果拟合得到一阶降解方程；步骤2.建立聚合物有效浓度衰变方程，确定聚合物有效浓度的衰变系数；步骤3.建立聚合物有效浓度方程；步骤4.对步骤3方程求解，得到聚合物有效浓度，根据有效浓度和测试得到的聚合物浓度‑粘度关系曲线数据，进行插值计算即得。本发明通过建立聚合物有效浓度方程综合反映静态与流动状态复合作用下高温热降解对聚合物粘度的影响，所有的参数与数据均可由室内实验获得，方程符合基本的物理定律，且易于求解，能够准确、快速地应用于油藏数值模拟软件中。
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公开(公告)号：CN107491568B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201610407584.3
申请日：2016-06-12
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Inventor： 杨勇 , 戴涛 , 陈苏 , 王岚 , 于金彪 , 龚蔚青 , 谭保国 , 孙业恒 , 秦学杰 , 王海起 , 段敏 , 魏恩芳 , 易红霞 , 赵莹莹 , 张腾 , 梁莹 , 沈红超 , 史敬华 , 刘楠楠
Abstract: 本发明提供一种基于实数编码遗传算法的复杂结构井优化设计方法，包括：步骤1，选择布井区域，并设置布井参数；步骤2，将布井参数编码成染色体；步骤3，在步骤1和步骤2基础上，生成预先设置的总群规模的遗传算法初始种群个体，每个个体即由布井参数编码而成的染色体；步骤4，根据当前种群个体生成复杂结构井方案；步骤5，通过遗传算法存优去劣，形成新种群个体；步骤6，判断新种群个体是否具有全局最优收敛性，并在满足阈值条件时，输出最优井轨迹参数。该基于实数编码遗传算法的复杂结构井优化设计方法避免编码和解码过程，改善计算复杂性，提高运算效率等优点，可以使复杂结构井设计流程化，降低工作强度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN107762495A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610700948.7
申请日：2016-08-18
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: E21B49/00
CPC classification number: E21B49/00
Abstract: 本发明提供了一种特高含水期油藏模型纵向网格尺寸的优化方法，该特高含水期油藏模型纵向网格尺寸的优化方法包括：步骤1；得到不同物性下合理网格尺寸；步骤2，得到储层厚度影响因子；步骤3，得到粘度影响因子；步骤4，得到含水影响因子；以及步骤5，纵向合理网格尺寸的计算。该特高含水期油藏模型纵向网格尺寸的优化方法具有原理简单、可操作性强等特点，为特高含水阶段提高剩余油描述精度，用以刻画储层非均质性和流体渗流规律是极其重要的。
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公开(公告)号：CN114817355B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110060979.1
申请日：2021-01-18
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F18/27 , G06F18/25 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法，该基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法包括：步骤1，获取数据并进行质量检查；步骤2，将油水井数据关联融合；步骤3，建立流场描述特征参数；步骤4，建立流场调整致效标签；步骤5，建立主控因素分析样本数据；步骤6，确定基于关联规则分析的主控因素。该基于数据驱动的水驱老油藏流场调控主控因素判断方法确定了特高含水期水驱油藏流场调控的主要影响因素并给出致效调控方向，为特高含水期水驱油藏进一步提高采收率提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116933612A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210364946.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F30/25 , G06F30/23 , G06F30/28 , G16C10/00 , G16C20/10 , G16C20/70 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/22
Abstract: 本发明提供一种变流线非均相驱后剩余油动用规律定量分析方法，包括：步骤1，搜集并整理研究区地质静态及开发动态数据；步骤2，对非均相驱后剩余油进行模拟；步骤3，通过数模方法，对非均相驱阶段进行划分；步骤4，结合非均相驱过程，对含油饱和度进行分级统计；步骤5，针对不同阶段、不同分级剩余油动用规律进行定量分析；步骤6，综合以上分析，得到非均相驱过程中剩余油动用规律。该变流线非均相驱后剩余油动用规律定量分析方法对不同级别的非均相驱过程中，剩余油的动用规律进行划分，定量分析不同级别的剩余油动用规律，明晰动用规模及动用模式，为进一步提高非均相驱过程中剩余油的动用，具有很好的指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116127676A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111338515.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及油气田开发技术领域，具体涉及一种基于多种资料约束的非均相驱油藏地质模型校正方法。所述方法包括以下步骤：取心井测试结果的预处理，得到各深度处对应的孔隙度和渗透率数值；取心井点处孔隙度和渗透率校正量的计算；插值得到油藏模型孔隙度场和渗透率场的校正量；PNN测井数据对地质模型进行约束；校正得到孔隙度场和渗透率场更为准确的油藏模型。本发明首次提供了一种基于多种资料约束的非均相驱油藏地质模型校正方法，本发明方法可为油藏数值模拟计算提供更为准确的油藏模型，大幅改善矿场开发方案编制和效果评价准确性。
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公开(公告)号：CN115705452A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110893639.7
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
IPC: G06F30/23 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法，包括：步骤1，选取整装砂岩油藏的典型区块，建立基础概念模型；步骤2，确定整装砂岩油藏水驱采收率的动、静态主控影响因素；步骤3，根据筛选出来的动、静态主控影响因素，确定动、静态影响因素的取值范围；步骤4，以步骤3中确定的主控动静态影响因素及其取值范围为依据，采用正交设计方法，计算每个模型的采收率；步骤5，根据步骤4中的正交设计实验模拟结果，得出新型采收率预测公式。该整装砂岩油藏开发中后期的新型采收率预测方法数据样本参数取值范围和计算结果更加符合具体区块的油藏和地质特征，可为老油田潜力评价和规划提供更加准确的指导依据。
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公开(公告)号：CN107491568A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201610407584.3
申请日：2016-06-12
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Inventor： 杨勇 , 戴涛 , 陈苏 , 王岚 , 于金彪 , 龚蔚青 , 谭保国 , 孙业恒 , 秦学杰 , 王海起 , 段敏 , 魏恩芳 , 易红霞 , 赵莹莹 , 张腾 , 梁莹 , 沈红超 , 史敬华 , 刘楠楠
Abstract: 本发明提供一种基于实数编码遗传算法的复杂结构井优化设计方法，包括：步骤1，选择布井区域，并设置布井参数；步骤2，将布井参数编码成染色体；步骤3，在步骤1和步骤2基础上，生成预先设置的总群规模的遗传算法初始种群个体，每个个体即由布井参数编码而成的染色体；步骤4，根据当前种群个体生成复杂结构井方案；步骤5，通过遗传算法存优去劣，形成新种群个体；步骤6，判断新种群个体是否具有全局最优收敛性，并在满足阈值条件时，输出最优井轨迹参数。该基于实数编码遗传算法的复杂结构井优化设计方法避免编码和解码过程，改善计算复杂性，提高运算效率等优点，可以使复杂结构井设计流程化，降低工作强度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN110400006A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910596787.5
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习算法的油井产量预测方法，该基于深度学习算法的油井产量预测方法包括：步骤1，获取数据并进行质量检查；步骤2，进行数据处理及划分；步骤3，建立学习模型；步骤4，采用步骤3搭建的模型开展训练，并进行验证；步骤5，预测油井产量。该基于深度学习算法的油井产量预测方法通过训练建立储层物性、工作制度、开发阶段等因素与产油量、产液量之间的关系，发挥数据驱动算法的优势，建立多因素油井产量预测模型。
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公开(公告)号：CN105354881B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201510823858.2
申请日：2015-11-24
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
Inventor： 刘显太 , 戴涛 , 于金彪 , 曹伟东 , 王岚 , 龚蔚青 , 陈苏 , 秦学杰 , 段敏 , 王海起 , 史敬华 , 张腾 , 孙红霞 , 沈红超 , 易红霞 , 梁莹 , 赵莹莹 , 彭佳琦 , 王艺 , 刘楠楠
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明提供一种基于离散属性数据的网格变形优化算法，包括：步骤1，采用种子点法针对网格的某一离散属性值进行区域搜索，生成区域网格集合；步骤2，进行区域边界追踪，生成区域网格边界线段集合，根据线段坐标分析线段的邻接关系，将线段按顺序首尾相连合并，进行区域网格边界追踪形成边界多边形集合，并采用面积排序法剔除内边界；步骤3，在以区域面积为权重来约束区域共享边界光滑移动的前提下，采用五点法进行曲线光滑形成光滑区域边界；以及步骤4，调整网格角点到对应的光滑多边形，进行网格角点自适应优化。该基于离散属性数据的网格变形优化算法实现原有网格角点自适应优化,用于解决模型网格区域边界存在锯齿等不光滑问题。
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