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超深地层井壁失稳理论与控制技术研究进展
被引量：
10
1
作者
范翔宇
蒙承
+7 位作者
张千贵
马天寿
李柱正
王旭东
张惊喆
赵鹏斐
邓健
周桂全
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期159-176,共18页
超深地层是我国油气勘探开发的重要领域,但因超深地层复杂地质环境导致的井壁失稳已经成为制约超深地层油气资源动用的重大技术难题之一。为此,从地质和工程2个方面系统总结分析了超深地层井壁失稳机理,进而分析了超深地层岩石物理力学...
超深地层是我国油气勘探开发的重要领域,但因超深地层复杂地质环境导致的井壁失稳已经成为制约超深地层油气资源动用的重大技术难题之一。为此,从地质和工程2个方面系统总结分析了超深地层井壁失稳机理,进而分析了超深地层岩石物理力学实验及本构方程、地应力测量与地层压力预测等地质力学参数评价技术,并探讨了超深地层井壁稳定性评价理论与控制技术的研究进展,最后提出了促进超深地层钻井理论技术发展的建议。研究结果表明:①加强还原超深地层环境的岩石物性、力学和物理模拟实验研究,耐高温高压地应力和井筒压力测量仪器研发,是认识超深地层极端环境下岩石与地质力学特性的关键;②高温高压条件下的多场耦合岩石力学理论是构建超深地层井壁稳定性评价技术体系的基础;③攻关融合超深地层钻井的大尺寸多开井身结构设计、抗高温高压钻井液体系、防漏堵漏工艺与材料、精细控压钻井理论与工具等井壁稳定控制技术是实现超深井钻井提质增效的前提。结论认为,超深地层井壁失稳理论与控制技术的发展不仅推动了我国油气钻探朝着超深地层进军,还有力推动了深地工程科学考察、超深层油气勘探开发理论与装备的迭代与升级。
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关键词
超深地层
油气钻井
井壁稳定性
地质参数评价
岩层控制
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职称材料
基于长短时记忆神经网络LSTM的煤体结构识别方法
2
作者
蒙承
李志军
+3 位作者
陈岑
罗超
尤启东
贾敏
《中国矿业》
2021年第S02期158-165,共8页
煤体结构的定量识别是煤层和煤层气等资源勘探开发中的关键性问题之一。本次研究以鄂尔多斯盆地A地区煤岩为研究对象,选取5条常规测井曲线井径CAL、自然伽马GR、声波时差AC、补偿中子CNL和密度DEN曲线,构建基于LSTM神经网络的煤体结构...
煤体结构的定量识别是煤层和煤层气等资源勘探开发中的关键性问题之一。本次研究以鄂尔多斯盆地A地区煤岩为研究对象,选取5条常规测井曲线井径CAL、自然伽马GR、声波时差AC、补偿中子CNL和密度DEN曲线,构建基于LSTM神经网络的煤体结构识别模型,实现了煤体结构的定量识别。研究表明,随着煤层被破坏程度的增大,构造煤具有DEN曲线和GR曲线值偏低,AC曲线、CNL曲线和CAL曲线值偏大的特征;LSTM网络模型参数是影响模型识别准确度的重要因素,通过多次试验得出网络训练的迭代次数、LSTM神经网络包含的隐藏单元数和数据最小分块尺寸参数的最优值分别为800、32和28;基于LSTM神经网络的煤体结构识别模型准确度达到85.5%,并且利用未参与模型构建的验证井进行可靠性的验证,认为该方法可有效识别煤体结构,基本满足实际生产的需求,对于相似地区煤体结构的识别也具有一定的借鉴意义。
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关键词
煤体结构分类
测井曲线
LSTM神经网络
煤体结构识别
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职称材料
题名
超深地层井壁失稳理论与控制技术研究进展
被引量：
10
1
作者
范翔宇
蒙承
张千贵
马天寿
李柱正
王旭东
张惊喆
赵鹏斐
邓健
周桂全
机构
西南石油大学地球科学与技术学院
油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学
西南石油大学石油与天然气工程学院
中国石油川庆钻探工程有限公司地质勘探开发研究院
中国石油西南油气田公司工程技术研究院
中国石油西南油气田公司勘探事业部
出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期159-176,共18页
基金
国家自然科学基金“深部火山岩体井周多尺度力学失稳机理及钻井低力学扰动点的地层空间分布规律研究”(编号:42172313)
四川省自然科学基金“四川盆地深层多级裂缝性页岩水平井力-化耦合失稳机理及稳定性评价方法研究”(编号:24NSFSC1725)。
文摘
超深地层是我国油气勘探开发的重要领域,但因超深地层复杂地质环境导致的井壁失稳已经成为制约超深地层油气资源动用的重大技术难题之一。为此,从地质和工程2个方面系统总结分析了超深地层井壁失稳机理,进而分析了超深地层岩石物理力学实验及本构方程、地应力测量与地层压力预测等地质力学参数评价技术,并探讨了超深地层井壁稳定性评价理论与控制技术的研究进展,最后提出了促进超深地层钻井理论技术发展的建议。研究结果表明:①加强还原超深地层环境的岩石物性、力学和物理模拟实验研究,耐高温高压地应力和井筒压力测量仪器研发,是认识超深地层极端环境下岩石与地质力学特性的关键;②高温高压条件下的多场耦合岩石力学理论是构建超深地层井壁稳定性评价技术体系的基础;③攻关融合超深地层钻井的大尺寸多开井身结构设计、抗高温高压钻井液体系、防漏堵漏工艺与材料、精细控压钻井理论与工具等井壁稳定控制技术是实现超深井钻井提质增效的前提。结论认为,超深地层井壁失稳理论与控制技术的发展不仅推动了我国油气钻探朝着超深地层进军,还有力推动了深地工程科学考察、超深层油气勘探开发理论与装备的迭代与升级。
关键词
超深地层
油气钻井
井壁稳定性
地质参数评价
岩层控制
Keywords
Ultra-deep strata
Oil and gas drilling
Wellbore stability
Geological parameter evaluation
Strata control
分类号
TE21 [石油与天然气工程—油气井工程]
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职称材料
题名
基于长短时记忆神经网络LSTM的煤体结构识别方法
2
作者
蒙承
李志军
陈岑
罗超
尤启东
贾敏
机构
重庆科技学院
复杂油气田勘探开发重庆市重点实验室
中石化江苏油田分公司
出处
《中国矿业》
2021年第S02期158-165,共8页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究项目“基于谱蓝化有色反演技术的页岩气薄储层预测”资助(编号:KJQN201801520)
重庆市自然科学基金项目“定量表征的断层活动对页岩含气量的控制:以涪陵焦石坝页岩气田为例”资助(编号:cstc2020jcyj-msxmX0869)
重庆科技学院研究生科技创新训练计划项目“鄂尔多斯盆地东缘大宁-吉县地区煤岩储层特征及富集主控因素分析”资助(编号:YKJCX2020106)。
文摘
煤体结构的定量识别是煤层和煤层气等资源勘探开发中的关键性问题之一。本次研究以鄂尔多斯盆地A地区煤岩为研究对象,选取5条常规测井曲线井径CAL、自然伽马GR、声波时差AC、补偿中子CNL和密度DEN曲线,构建基于LSTM神经网络的煤体结构识别模型,实现了煤体结构的定量识别。研究表明,随着煤层被破坏程度的增大,构造煤具有DEN曲线和GR曲线值偏低,AC曲线、CNL曲线和CAL曲线值偏大的特征;LSTM网络模型参数是影响模型识别准确度的重要因素,通过多次试验得出网络训练的迭代次数、LSTM神经网络包含的隐藏单元数和数据最小分块尺寸参数的最优值分别为800、32和28;基于LSTM神经网络的煤体结构识别模型准确度达到85.5%,并且利用未参与模型构建的验证井进行可靠性的验证,认为该方法可有效识别煤体结构,基本满足实际生产的需求,对于相似地区煤体结构的识别也具有一定的借鉴意义。
关键词
煤体结构分类
测井曲线
LSTM神经网络
煤体结构识别
Keywords
coal structure classification
logging curve
LSTM neural network
identification of coal structure
分类号
P631.8 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超深地层井壁失稳理论与控制技术研究进展
范翔宇
蒙承
张千贵
马天寿
李柱正
王旭东
张惊喆
赵鹏斐
邓健
周桂全
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
10
在线阅读
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职称材料
2
基于长短时记忆神经网络LSTM的煤体结构识别方法
蒙承
李志军
陈岑
罗超
尤启东
贾敏
《中国矿业》
2021
0
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职称材料
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0
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