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基于分布式光纤温度测井的注入和产出剖面解释方法研究

Research on injection and output profile interpretation method based on distributed fiber temperature logging

作     者:黄亮 宋红伟 王明星 马文慧 魏宝军 HUANG Liang;SONG HongWei;WANG MingXing;MA WenHui;WEI BaoJun

作者机构:长江大学地球物理与石油资源学院武汉430100 中国石油集团测井重点实验室长江大学研究室武汉430100 青海油田测试公司茫崖816499 中国石油集团测井有限公司长庆分公司西安710201 

出 版 物:《地球物理学进展》 (Progress in Geophysics)

年 卷 期:2024年第39卷第1期

页      面:266-279页

核心收录:

学科分类:081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基  金:国家自然科学基金项目“水平井多相流阵列成像生产测井方法与人工智能解释模型研究”(42174155)资助 

主  题:注入-产出剖面解释 分布式光纤温度传感(DTS)技术 多相流井筒温度分布模型 PSO-LM反演算法 

摘      要:近年来,随着分布式光纤温度传感(DTS)技术的快速发展,由于其对井干扰小、施工方便、能实时提供准确且连续的温度数据等优势,越来越多的被应用于井下的动态监测中.然而,实际应用中DTS数据量巨大且复杂,如何分析数据和用其解释井下的流量剖面及生产动态仍是一项巨大挑战.为此,本文基于井筒与地层间的传热机理,建立了多相流井筒温度分布模型,分析了不同影响因素下井筒的温度曲线响应特征.对实测DTS数据进行分析,建立基于井筒温度分布模型的拟合评价目标函数,用L-M(Levenberg-Marquarelt算法)和Sqp-legacy(Sequential quadratic programming-legacy,顺序二次规划遗传算法)两种算法进行反演后,将PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化算法)与两种算法结合,对比两组组合算法的反演误差后选用PSO-LM算法,PSO-LM算法既具有PSO算法的随机性也具有L-M算法的高效性.然后对两口实测井进行解释,误差结果表明PSO-LM算法的精度较高,满足实际应用,验证了反演解释模型的正确性和可靠性.

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