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幂律流体在椭圆井眼同心环空中螺旋层流流动压降

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石油学报 2024年第3期45卷 586-594页

作者：汤明郭欣钰谢玉森赵晨敏敬亚东何世明西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室四川成都610500

环空压降的准确预测是精准控制井底压力的基础,能够有效防止井漏、溢流,甚至井喷等井下复杂和事故。常规环空压降预测多以圆形井眼为基础,未考虑井眼形状不规则的影响;由于岩石力学特性参数和地应力的非均质性,易形成椭圆形井眼。以流... 详细信息

环空压降的准确预测是精准控制井底压力的基础,能够有效防止井漏、溢流,甚至井喷等井下复杂和事故。常规环空压降预测多以圆形井眼为基础,未考虑井眼形状不规则的影响;由于岩石力学特性参数和地应力的非均质性,易形成椭圆形井眼。以流体动力学为基础,建立椭圆井眼中幂律流体螺旋层流流动压降数值模型,利用流体力学仿真结果和实验结果对数值模型进行验证;以数值模型为基础,开展流动压降影响因素分析,明确不同参数对流动压降的影响规律;采用最小二乘法建立无量纲压力梯度拟合模型。研究结果表明,数值模型与仿真模拟和实测结果误差介于±5%。压力梯度随流体稠度系数的增加呈线性增大,随流体流性指数和环空内外径比率增大呈指数数型增大,随轴向平均速度增大呈对数型增大,随椭圆长短轴之比和内管转速增大呈指数型降低。无量纲压力梯度几乎不随流体稠度系数的变化而变化,拟合模型与数值模型误差仅为±5%。适用参数范围为0.8 m/s≤v_x≤1.4 m/s,40 r/min≤ω≤120 r/min,0.5≤K_d≤0.8,1.0≤η≤1.2和0.5≤n≤0.8。椭圆井眼同心环空螺旋层流无量纲压力梯度拟合模型能够实现流动压降的准确便捷预测。

关键词：椭圆井筒同心环空螺旋层流数值模型拟合模型

光催化甲烷直接转化制甲醇提高甲烷转化率和甲醇选择性

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化学进展 2024年第6期36卷 867-877页

作者：韩春秋曹玥晗黄川吕伟峰周莹西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室西南石油大学新能源与材料学院

光催化甲烷（CH4）直接转化制甲醇（CH3OH）为化学储能和高值化学品的合成提供了一种有效途径。然而，由于CH4分子活化困难，且CH3OH较CH4更活泼，更容易发生过氧化反应，导致CH4的转化率较低，CH3OH的选择性也较低。因此，选择性光催化... 详细信息

光催化甲烷（CH4）直接转化制甲醇（CH3OH）为化学储能和高值化学品的合成提供了一种有效途径。然而，由于CH4分子活化困难，且CH3OH较CH4更活泼，更容易发生过氧化反应，导致CH4的转化率较低，CH3OH的选择性也较低。因此，选择性光催化CH4直接转化制CH3OH仍面临巨大挑战。本文综述了近年来在光催化CH4直接转化制CH3OH研究中提高CH4转化率和CH3OH选择性的研究思路，以及相应的催化剂设计策略。在提高CH4转化率方面，主要是通过改善活性氧自由基活化或催化活化路径有效活化CH4。在提高CH3OH选择性方面，主要为抑制CH3OH的过氧化或实现CH3OH再生。为了提高CH4的转化率和CH3OH的选择性，催化设计策略主要为负载助催化剂、调控催化材料的尺寸和构造氧空位等。最后，本综述对光催化CH4直接转化制CH3OH的未来研究方向提出了展望。

关键词：光催化甲烷转化甲醇促进C—H键活化抑制甲醇过氧化

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复合磨损套管爆裂失效机理及剩余强度预测

天然气工业 2024年第3期44卷 172-183页

作者：邓宽海张明彭阳周念涛姚明远林元华油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学中国石油石油管工程重点实验室·西南石油大学

超深井、水平井、大位移井等复杂油气井服役工况异常恶劣,套管复合磨损严重,将对井筒完整性构成巨大威胁,且磨损套管剩余强度难以精准预测。为此,基于塔里木盆地塔中北坡顺南区块501井套管磨损数据及P110管材应力—应变本构关系,建立了... 详细信息

超深井、水平井、大位移井等复杂油气井服役工况异常恶劣,套管复合磨损严重,将对井筒完整性构成巨大威胁,且磨损套管剩余强度难以精准预测。为此,基于塔里木盆地塔中北坡顺南区块501井套管磨损数据及P110管材应力—应变本构关系,建立了充分考虑钻杆本体和接头联合造成的磨损模式、夹角、磨损重叠深度及磨损深度的复合磨损套管有限元力学模型,并开展了多种复合磨损模式下套管弹塑性变形、屈服、裂纹萌生、扩展及爆裂行为模拟,得到了不同复合磨损套管应力分布、剩余抗内压屈服强度及爆裂强度。研究结果表明:(1)月牙夹角在0°~90°时,应力干涉削弱应力集中,月牙夹角在90°~180°时,应力干涉增强应力集中,这种交互作用机制导致磨损套管剩余强度随着月牙夹角增加而先增加后降低;(2)裂纹萌生并起始于等效应力最大的位置即磨损月牙中心,并垂直于最大环向应力沿径向从套管内壁向外壁扩展,且裂纹一旦萌生,裂纹将迅速扩展并发生爆裂失效;(3)灰色关联度分析确定了复合磨损套管剩余强度对磨损深度、月牙夹角、复合磨损形式、月牙重叠深度的敏感性,分析结果表明磨损深度是决定套管剩余强度的主控因素。结论认为,该认识为套管强度设计与优化提供了技术参考,并对准确预测复合磨损套管剩余强度和确保井筒安全及完整性具有重要意义。

关键词：油气井复合磨损套管失效机理应力干涉应力集中应力交互剩余强度

考虑深井井下动力钻具影响的钻柱粘滑振动规律

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天然气工业 2024年第6期44卷 87-97页

作者：石祥超焦烨刘景涛王兆巍陈帅油气藏地质及开发工程全国重点实验室•西南石油大学中国石化西北油田分公司

油气勘探开发统计数据显示,深井钻井过程中粘滑振动频发,占钻进时长的50%以上,严重影响了钻井井下安全,延长了钻井周期,增加了钻井成本。由于深井钻柱结构较为复杂,井下动力钻具应用普遍,但动力钻具对井底钻头粘滑振动的影响规律缺乏深... 详细信息

油气勘探开发统计数据显示,深井钻井过程中粘滑振动频发,占钻进时长的50%以上,严重影响了钻井井下安全,延长了钻井周期,增加了钻井成本。由于深井钻柱结构较为复杂,井下动力钻具应用普遍,但动力钻具对井底钻头粘滑振动的影响规律缺乏深入研究,目前尚未有学者提出深井动力钻具下的钻柱全尺寸动力学模型。为此,基于弹簧集中质量原理,建立了包含井下动力钻具的粘滑振动仿真模型和螺杆钻具输出参数的计算模型,研究了螺杆钻具、扭力冲击器及两种工具复合使用对钻头粘滑振动的影响,并基于模型分析了现场实钻案例。研究结果表明:(1)使用螺杆钻具复合钻进时,转盘转速与螺杆转速对粘滑振动影响较大,复合转速越大,越有利于消除粘滑振动;(2)钻压和钻头尺寸越大,需要消除粘滑振动的转速就越大;(3)在保证水力参数的情况下,螺杆输出较高的扭矩和转速,能够有效地抑制钻头粘滑;(4)扭力冲击器和螺杆钻具复合使用情况下,当螺杆钻具的输出参数不足以抑制粘滑振动时,提高扭力冲击器的冲击扭矩和冲击频率,可降低螺杆钻具的临界转速,抑制井底粘滑振动。结论认为,该动力学模型可以为深井合理使用动力钻具、避免粘滑振动和提高机械钻速提供有效的技术支撑,该理论新认识在指导钻井现场钻进,提高钻井效率和降低钻井成本等方面具有重要的现实意义。

关键词：深井钻柱振动粘滑振动动力学井下动力钻具顺北区块螺杆钻具扭力冲击器

融合物理约束的压裂水平井产能智能预测框架构建与应用

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天然气工业 2024年第9期44卷 99-107页

作者：卢聪罗扬郭建春曾凡辉油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学 610500 振华石油控股有限公司 610051

水平井分段压裂是实现非常规油气藏有效开发的关键技术,准确预测压裂水平井产能对于井位优选和压裂参数优化至关重要。随着历史开发数据的不断积累和人工智能技术的迅速发展,数据驱动的人工智能方法为压裂水平井产能预测提供了新的渠道... 详细信息

水平井分段压裂是实现非常规油气藏有效开发的关键技术,准确预测压裂水平井产能对于井位优选和压裂参数优化至关重要。随着历史开发数据的不断积累和人工智能技术的迅速发展,数据驱动的人工智能方法为压裂水平井产能预测提供了新的渠道。为此,从压裂水平井生产物理过程出发,分析了产能智能预测的物理约束,提出了与物理过程相匹配的产能智能预测框架,并结合四川盆地南部(以下简称川南)地区页岩气开发生产数据开展了实例验证。研究结果表明:(1)压裂水平井产能智能预测需要以压裂段为单位进行特征融合处理,单井产能是由初始压裂段到末尾压裂段依次累计作用的结果,各压裂段之间存在顺序关系,各单井的因素输入维度存在差异;(2)采用循环神经网络能够完全匹配压裂段之间的顺序关系和汇聚作用,而Mask屏蔽机制则能够解决各单井压裂段数量不统一的矛盾。结论认为:(1)该智能预测模型能够学习各单井输入序列与产能之间的复杂映射关系,训练集相对误差为0.098、测试集相对误差为0.117,较循环神经网络(RNN)模型误差的下降幅度分别为37.6%和37.0%,较多层感知机(MLP)模型误差的下降幅度分别为77.3%和77.4%,展现出优异的预测性能;(2)该研究成果能够为非常规油气藏压裂水平井产能预测的技术进步和快速发展提供新的思路与借鉴。

关键词：四川盆地南部页岩气水平井分段压裂特征融合产能预测人工智能循环神经网络物理约束

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非常规油气藏不规则复杂裂缝表征方法

石油实验地质 2024年第4期46卷 748-759页

作者：何佑伟谢义翔乔宇陈玉林汤勇西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室成都610500

非常规油气资源储量大,开发难度高。储层压裂改造是非常规油气资源开发的关键技术手段。天然裂缝和压裂裂缝具有不规则性和复杂性。针对现有裂缝表征方法难以准确刻画裂缝真实形状和宽度变化等不规则特性这一问题,提出了基于非结构PEBI... 详细信息

非常规油气资源储量大,开发难度高。储层压裂改造是非常规油气资源开发的关键技术手段。天然裂缝和压裂裂缝具有不规则性和复杂性。针对现有裂缝表征方法难以准确刻画裂缝真实形状和宽度变化等不规则特性这一问题,提出了基于非结构PEBI网格的不规则复杂裂缝表征方法。首先,建立基于PEBI网格的天然裂缝表征流程,实现对任意区域或限定区域天然裂缝的准确表征;其次,建立基于Delaunay三角形网格和PEBI网格的压裂裂缝表征及优化方法,分析网格尺寸及优化次数对裂缝表征精度的影响;第三,建立基于非结构网格的非平面裂缝表征方法,实现对弯曲裂缝的刻画和表征,裂缝形态和分布与实际情况更相符;第四,提出非均匀裂缝宽度表征方法,实现对变宽度即同一条裂缝宽度和导流能力不均匀分布裂缝的精细表征;第五,在全区域和限定区域内,实现耦合不规则压裂裂缝和不规则天然裂缝的复杂缝网表征。针对大规模天然裂缝与压裂裂缝相交、裂缝宽度非均匀分布、非平面裂缝等复杂条件下的裂缝网络表征,通过调整网格优化次数,能够提高缝网表征质量。利用PEBI网格能够灵活准确逼近裂缝复杂边界条件的优势,实现快速、准确地显示处理大量不规则天然裂缝和压裂裂缝。形成的不规则复杂裂缝表征方法,有助于提高非常规油气藏裂缝网络的表征精度和数值模拟计算准确性。

关键词：非常规油气藏不规则裂缝复杂缝网裂缝表征 Delaunay三角形网格 PEBI网格

基于深度学习模型的油气管道焊缝缺陷智能识别

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天然气工业 2024年第9期44卷 199-208页

作者：罗仁泽王磊西南石油大学计算机与软件学院 610500 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电气信息学院

焊接技术在油气管道连接时广泛应用,确保焊缝区域可靠是保障油气管道安全运行的关键。受工艺和技术制约,油气管道焊接过程中可能出现不同类型的焊缝缺陷。针对油气管道焊缝部分缺陷尺寸小、缺陷与背景差异性较小导致焊缝缺陷识别效果不... 详细信息

焊接技术在油气管道连接时广泛应用,确保焊缝区域可靠是保障油气管道安全运行的关键。受工艺和技术制约,油气管道焊接过程中可能出现不同类型的焊缝缺陷。针对油气管道焊缝部分缺陷尺寸小、缺陷与背景差异性较小导致焊缝缺陷识别效果不理想、人工识别工作量大等问题,提出了基于SCT-ResNet50模型的管道焊缝缺陷智能识别新方法。首先将焊缝区域图像输入特征提取网络;然后在特征提取的浅层使用SCC(Spatial Channel Context)进行局部空间和通道信息融合,在特征提取较深的层次使用ECA-MHSA(Efficient Channel Attention-Multi-Head Self-Attention)来捕捉长程依赖和上下文信息;最后通过全连接层和Softmax得到最终的缺陷识别结果。研究结果表明:(1)该新方法在油气管道X射线图像焊缝缺陷数据集上缺陷识别准确率达到98.28%;(2)相较于ResNet50、VGG16、DenseNet121、MobileNetv3和EfficientNetv2分类方法,其准确率分别提高了3.05%、46.05%、28.99%、15.95%和18.84%;(3)在缺陷尺寸小、缺陷和背景差异较小的场景下,该新方法在油气管道焊缝缺陷识别中具有更高的准确率。结论认为,该新方法的优势在于结合SCC模块与ECA-MHSA模块学习图像的局部信息和全局信息,能较好解决油气管道焊缝缺陷分类效果不理想的问题,为保障油气管道安全运输提供了技术支撑。

关键词：深度学习图像处理油气管道焊缝缺陷智能识别注意力机制

可解释机器学习在油气领域人工智能中的研究进展与应用展望

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天然气工业 2024年第9期44卷 114-126页

作者：闵超文国权李小刚赵大志李昆成西南石油大学理学院西南石油大学人工智能研究院油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的... 详细信息

人工智能作为战略性新兴产业及新质生产力正迅速地渗透入油气领域,并有望成为行业发展的新引擎和制高点。“黑盒”的机器学习模型缺乏透明度和可解释性,导致现有机器学习方法在油气领域的认可度和信任度不高,制约了以机器学习为核心的人工智能在油气田中的融合和发展。为此,系统介绍了可解释机器学习方法在油气田勘探开发过程的研究现状,阐述了机器学习模型的可解释性是促进油气领域人工智能大规模应用的关键,以及事后可解释方法在油气机器学习方法上的局限性,并对技术的应用进行了展望。研究结果表明:(1)利用Shapley加性解释(SHAP)和模型无关局部解释(LIME)等事后可解释方法进行煤层气产能主控因素实例验证,指出了可解释的油气田特征指标还不足以完全指导可解释模型的构建和分析,需要基于本质可解释思路建立符合油气田勘探开发自身特点的本质可解释机器学习方法;(2)利用机理模型、因果推断和反事实解释等本质可解释方法,分析油气田数据和模型参数之间的因果关系,构建了本质可解释机器学习方法;(3)选取典型煤层气压裂数据进行产能预测实例验证,发现因果推断能有效挖掘地质参数、施工参数和产能之间的本质关系,且基于因果关系建立的机器学习模型可以实现预测泛化性能提升。结论认为,基于事后可解释和本质可解释机器学习方法不仅是未来油气领域人工智能发展的必然趋势,而且是解决人工智能在油气领域现场落地的“瓶颈”问题及关键技术。

关键词：油气田勘探开发人工智能机器学习可解释机器学习事后可解释本质可解释

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基于随机森林和长短期记忆网络模型的高压气井环空带压预测方法

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天然气工业 2024年第9期44卷 167-178页

作者：张智王翔辉黄媚冯少波油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学 610500 中国石油西南油气田公司中国石油塔里木油田公司

高压气井在生产过程中持续的环空带压容易引起套管柱变形或挤毁,是高压气井完整性失效的主要原因之一。为解决传统方法环空带压预测精度不高的问题,以鄂尔多斯盆地苏里格气田某高压气井为例,首先利用主成分分析法和相关系数法找到影响... 详细信息

高压气井在生产过程中持续的环空带压容易引起套管柱变形或挤毁,是高压气井完整性失效的主要原因之一。为解决传统方法环空带压预测精度不高的问题,以鄂尔多斯盆地苏里格气田某高压气井为例,首先利用主成分分析法和相关系数法找到影响环空带压的主要因素,然后使用高压气井井筒温压场理论值和孤立森林模型对主成分进行物理解释和数据清洗,再对清洗后的数据使用随机森林(RF)和长短期记忆网络(LSTM)模型建立了环空带压定量预测模型,并对两类模型进行权重组合,最终建立了精确度高于任意单一模型的RF—LSTM组合环空带压预测新模型。研究结果表明:(1)环空带压的主要影响因子有温度分量、压力分量、产量分量、腐蚀程度、生产状态,而温度分量与环空带压间存在最高关联性;(2)通过错误格式、离群点及基于井筒温压场的数据清洗,可以得到数据清洗后的环空带压影响因素训练集;(3)通过平均绝对误差法(MAE)能够建立误差分数小于任意单一模型,而拟合优度介于两者之间的组合模型,因此可以将具有高拟合优度和低误差分数的两类模型结合,从而组合出同时满足两种分数的组合模型。结论认为:(1)运用大数据挖掘技术及算法进行环空带压定量预测,方法新颖,预测精度高,结果可行;(2)该方法为现场环空带压预测和风险管控提供了决策工具参考,为实现环空带压风险实时预测、预警和管控提供了理论支撑。

关键词：环空带压数据挖掘随机森林主成分分析 LSTM 大数据预测方法