简介:川东北飞仙关组鲕滩气藏气井在测试过程中,压力测点位置与产层中部的距离较大,需将压力数据用气柱压力计算公式折算后再进行解释。本文以质量、动量和能量三大守恒方程和状态方程为基础,考虑了流动气柱的动能损失以及井筒和地层中复杂的传热机理,推导出计算垂直测试管柱单相气流温度和压力方法,并应用目前最新的地层测试技术模块化动态地层测试器MDT(ModularFormationDynamicsTester),对坡2井的测试压力进行了分析对比。结果表明,应用本文中的压力计算方法,完全可以满足解释的压力数据精度。另外,通过分析泥浆压力与地层孔隙压力,可为钻井、完井过程中对储层的保护提供一定的依据。
简介:沉积环境及沉积相的识别对于古地理的恢复及油气勘探有着非常重要的意义。通过对川东北普光地区长兴组-飞仙关组进行密集取样,利用对沉积环境变化较敏感的地化指标和环境参数Mn/Ti、Mn/Fe、Rb/Sr,研究其在纵向的分布特征和变化规律,来指示它们与海平面变化及其与沉积相的演化的对应关系。认为从长兴组到飞仙关组,微量元素呈有规律的变化,其Mn/Ti、Mn/Fe值逐渐降低,反映了长兴组末期到飞仙关组沉积期海平面降低,代表此期总体上处于海退期。飞仙关组一段、二段,沉积鲕粒白云岩为特征,Rb/Sr值最大,反映海平面较低,其气候湿润,地层出露遭到淋滤,属于台地边缘礁滩相沉积;在飞仙关组三段沉积期,以泥微晶白云岩为特征,Rb/Sr值较小,海平面较低,气候干旱,处于局限台地潮坪相沉积。图5表1参15
简介:1956年美国计算机科学家约翰麦卡锡组织召开了达特茅斯会议,会议上首次提出“ArtmcialInteuigence”一词,也就是我们沿用至今的“人工智能”一词。直到最近十几年,随着计算机计算能力越来越强大以及互联网的普及,巨大的流量数据成为孕育人工智能领域快速发展的肥沃土壤。石油勘探开发过程中也伴随了庞大数据的产生,对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切,建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。早在上世纪80年代中期,人工智能技术与计算机硬件体系结构的密切结合,出现了一批适应勘探开发需要的实用技术。这些技术发展到今天,以人工神经网络技术、模糊逻辑、专家系统作为人工智能的典型代表技术应用较为活跃,已渗透到石油勘探开发的各个环节,对石油工业产生了重要的影响。