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基于深度强化学习的测井曲线自动深度校正方法

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石油勘探与开发 2024年第3期51卷 553-564页

作者：熊文君肖立志袁江如岳文正中国石油大学(北京) 北京102249 中国石油勘探开发研究院北京100083

针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多... 详细信息

针对传统测井曲线深度校正需要手动调整曲线,而对于多口井的深度校正工作量巨大,需要大量人工参与,且工作效率较低的问题,提出一种多智能体深度强化学习方法(MARL)来实现多条测井曲线自动深度匹配。该方法基于卷积神经网络(CNN)定义多个自上而下的双滑动窗口捕捉测井曲线上相似的特征序列,并设计一个智能体与环境的互动机制来控制深度匹配过程。通过双深度Q学习网络(DDQN)选取一个动作来平移或缩放测井特征序列,并利用反馈的奖励信号来评估每个动作的好坏,以学习到最优的控制策略达到提升深度校正精度的目的。研究表明,MARL方法可以自动完成多口井、不同测井曲线的深度校正任务,减少人工干预。在油田实例应用中,对比分析了动态时间规整(DTW)、深度Q学习网络(DQN)和DDQN等方法的测试结果,DDQN算法采用双网络评估机制有效改进了算法的性能,能够识别和对齐测井曲线特征序列上更多的细节,具有较高的深度匹配精度。

关键词：人工智能机器学习深度校正测井曲线多智能体深度强化学习卷积神经网络双深度Q学习网络

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

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

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致密砂岩气藏与页岩气藏展布模式

石油勘探与开发 2024年第4期51卷 667-678页

作者：戴金星董大忠倪云燕龚德瑜黄士鹏洪峰张延玲刘全有吴小奇冯子齐中国石油勘探开发研究院北京100083 中国石油大学(北京) 北京102249 北京大学北京100871 中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所江苏无锡214126 中国石油大学(华东) 山东青岛266580

在阐述美国和中国致密砂岩气和页岩气资源潜力和年产量的基础上,系统梳理致密砂岩气藏与页岩气藏展布的研究沿革,分析页岩气藏、致密砂岩气藏展布特征及致密砂岩气成因类型。研究表明:(1)美国致密砂岩气在天然气总产量中占比由2008年的... 详细信息

在阐述美国和中国致密砂岩气和页岩气资源潜力和年产量的基础上,系统梳理致密砂岩气藏与页岩气藏展布的研究沿革,分析页岩气藏、致密砂岩气藏展布特征及致密砂岩气成因类型。研究表明:(1)美国致密砂岩气在天然气总产量中占比由2008年的35%降至2023年的8%左右;美国页岩气2023年产量为8310×10^(8)m^(3),在天然气总产量中占比由2000—2008年的5%~17%升至2023年的70%以上。(2)中国致密砂岩气占天然气总产量比例由2010年的16%升至2023年的28%以上;2012年中国开始生产页岩气,2023年产量达250×10^(8)m^(3),约占天然气全国总产量的11%。(3)页岩气藏展布模式为连续型,根据页岩气藏是否有断层切割及断距与气层厚度的关系,连续型页岩气藏可分为连续式和断续式两种。(4)与以往大部分学者认为致密砂岩气藏展布模式为连续型的认识不同,致密砂岩气藏展布模式不是连续型;根据圈闭类型,致密砂岩气藏可分为岩性型、背斜型和向斜型3种。(5)中国3大克拉通盆地和埃及Obavied次盆的致密砂岩气为煤成气,美国阿巴拉契亚盆地和阿曼迦巴盐盆地的致密砂岩气为油型气。

关键词：页岩气致密砂岩气气藏特征连续型成藏岩性型成藏背斜型成藏向斜型成藏煤成气油型气

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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中国大气田烷烃气碳同位素组成的若干特征

石油勘探与开发 2024年第2期51卷 223-233页

作者：戴金星倪云燕龚德瑜黄士鹏刘全有洪峰张延玲中国石油勘探开发研究院北京100083 中国石油大学(北京) 北京102249 北京大学北京100871

勘探开发大气田是一个国家快速发展天然气工业的重要途径。1991年至2020年,中国新探明大气田68个,促进2020年产气1925×10^(8)m^(3),成为世界第4产气大国。基于中国70个大气田的1696个气样组分和烷烃气碳同位素组成数据,获得中国大气田... 详细信息

勘探开发大气田是一个国家快速发展天然气工业的重要途径。1991年至2020年,中国新探明大气田68个,促进2020年产气1925×10^(8)m^(3),成为世界第4产气大国。基于中国70个大气田的1696个气样组分和烷烃气碳同位素组成数据,获得中国大气田烷烃气碳同位素组成特征:①δ^(13)C_(1)、δ^(13)C_(2)、δ^(13)C_(3)和δ^(13)C_(4)的最轻值和平均值,随分子中碳数逐增而变重,而δ^(13)C_(1)、δ^(13)C_(2)、δ^(13)C_(3)和δ^(13)C_(4)的最重值,随分子中碳数逐增而变轻。②中国大气田δ^(13)C_(1)值的分布区间为−71.2‰~−11.4‰,其中生物气δ^(13)C_(1)值的分布区间为−71.2‰~−56.4‰;油型气δ^(13)C_(1)值的分布区间为−54.4‰~−21.6‰;煤成气δ^(13)C_(1)值的分布区间为−49.3‰~−18.9‰;无机成因气δ^(13)C_(1)值的分布区间为−35.6‰~−11.4‰;根据这些数据编制了中国大气田的δ^(13)C_(1)值尺图。③中国天然气δ^(13)C_(1)值的分布区间为−107.1‰~−8.9‰,其中生物气δ^(13)C_(1)值为−107.1‰~−55.1‰;油型气δ^(13)C^(1)值为−54.4‰~−21.6‰;煤成气δ^(13)C_(1)值为−49.3‰~−13.3‰;无机成因气δ13C1值为−36.2‰~−8.9‰;根据上述数据编制了中国天然气的δ^(13)C_(1)值尺图。

关键词：中国大气田生物气油型气煤成气无机成因气烷烃气碳同位素组成 δ_(13)C^(1)值尺

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页岩气老井重复压裂时机优化方法

石油勘探与开发 2024年第1期51卷 190-198页

作者：王强赵金洲胡永全李勇明王玉丰西南石油大学“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室成都610500

基于多孔介质弹性理论、嵌入式离散裂缝模型及有限体积法,考虑页岩气微观渗流机制,建立适用于裂缝性页岩气储集层的渗流-地质力学全耦合模型,并提出了重复压裂时机优化方法,采用四川盆地涪陵页岩气井资料分析了重复压裂时机的影响因素... 详细信息

基于多孔介质弹性理论、嵌入式离散裂缝模型及有限体积法,考虑页岩气微观渗流机制,建立适用于裂缝性页岩气储集层的渗流-地质力学全耦合模型,并提出了重复压裂时机优化方法,采用四川盆地涪陵页岩气井资料分析了重复压裂时机的影响因素。研究表明:受地层压力衰竭影响,最大水平主应力反转面积占总面积的百分比随时间的延长先增加后减小,且距人工裂缝越近的区域,应力反转面积百分比曲线出现峰值的时间越短,最终归零(恢复到初始状态)的时间也越短。重复压裂的最佳时间受基质渗透率、初始应力差、天然裂缝逼近角的影响:基质渗透率、初始应力差越大,应力反转面积百分比曲线出现峰值、恢复到初始状态的时间越短,采取重复压裂措施的时机越早。天然裂缝逼近角越大,裂缝附近越难发生应力反转、重复压裂最佳时间越早,人工裂缝末端以远区域越易发生应力反转、重复压裂最佳时间越晚。对于基质渗透率很小的储集层,其单井产能递减快,为保证经济性,可采取关井或注气补能等措施恢复应力,提前实施重复压裂。

关键词：页岩气井渗流-地质力学全耦合模型重复压裂时机优化影响因素

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纤维素基碳材料应变传感器的制备及性能

材料导报 2024年第13期38卷 251-256页

作者：刘亮李思雨赵春霞向东李云涛李辉西南石油大学新能源与材料学院西南石油大学油气藏地质开发国家重点实验室

柔性应变传感器作为未来可穿戴传感设备和人机交互系统的重要组成部分，其成本控制、简易制备流程以及穿戴舒适性已成为该领域的重要关注点。以生物质α-纤维素(CA)为原料，通过简单的碳化过程将其转化为具有良好导电性的材料CAC。利用... 详细信息

柔性应变传感器作为未来可穿戴传感设备和人机交互系统的重要组成部分，其成本控制、简易制备流程以及穿戴舒适性已成为该领域的重要关注点。以生物质α-纤维素(CA)为原料，通过简单的碳化过程将其转化为具有良好导电性的材料CAC。利用聚二甲基硅氧烷(PDMS)将其封装成柔性应变传感器，探讨分析了该传感器的应变传感行为、可重复性以及穿戴舒适性，并将其应用于人体运动监测。测试结果表明：该传感器具有0.05%～20%的应变传感范围，最高灵敏度可达3.38,在1 000次循环后仍具有稳定的信号输出，并且能够监测人体的肢体运动以及细小的生理运动。除此之外，该传感器所表现出的良好透气性对提升可穿戴设备的舒适性具有重要意义。

关键词：应变传感器聚二甲基硅氧烷 α-纤维素碳化运动监测