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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

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非常规油气储层智能压裂技术研究进展与展望

天然气工业 2024年第9期44卷 13-26页

作者：郭建春张宇曾凡辉胡大淦白小嵩龚高彬任文希油气藏地质与开发工程全国重点实验室·西南石油大学

非常规储层油气资源丰富,压裂是释放非常规储层油气的必要手段,但压裂优化是一个多模态、高维度、大尺度、细时空的复杂大系统问题。为实现非常规储层压裂系统开发,梳理了油气压裂人工智能3个应用场景:透明油气藏数智化构建和压裂双甜... 详细信息

非常规储层油气资源丰富,压裂是释放非常规储层油气的必要手段,但压裂优化是一个多模态、高维度、大尺度、细时空的复杂大系统问题。为实现非常规储层压裂系统开发,梳理了油气压裂人工智能3个应用场景:透明油气藏数智化构建和压裂双甜点智能优选、机理—数据联合驱动的压裂工艺参数智能优化和压裂风险预警及在线监控智能调控,然后明确了智能压裂3个方面技术特征,并展望了智能压裂未来5个方面的技术攻关方向。研究结果表明:(1)形成了地质多源数据、建模迭代更新精准化技术,助力了优选地质工程压裂双甜点;(2)建立了机理数据驱动多目标优化压裂参数方法,促进了裂缝均衡扩展、扩大体积和提高产量;(3)开发了压裂动态监测及在线调控流程,支撑了压裂高效、可持续开发,提高压裂效率和油气采收率;(4)提出了“甜点选择数智化—压裂参数智能化—在线监测调控精准化—四维可视化”的地质—工程“动态一体化”智能压裂新理念。结论认为,强化数字孪生智能压裂可视化技术、构建生成式智能压裂大数据生态系统、融合机理数据的工艺参数优化方法、开发压裂动态智能预测监测技术、创新远程智能压裂决策控制系统,可为智能压裂革新发展提供理论指导和技术支撑,为未来压裂人机交互智能决策和闭环调控的实现指明了方向。

关键词：非常规储层智能压裂透明油气藏数智化机理数据驱动风险预警与在线调控数字孪生

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四川盆地南部向斜区二叠系岩溶孔隙型石灰岩储层成因与天然气勘探新领域

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天然气工业 2024年第2期44卷 52-67页

作者：肖笛黄天海张本健刘冉高兆龙李明隆杨文杰谭秀成油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学国家能源碳酸盐岩油气重点实验室研究分室·西南石油大学四川省天然气地质重点实验室·西南石油大学中国石油西南油气田公司勘探开发研究院

随着油气勘探程度不断提高,勘探方向逐渐从构造高部位往向斜区拓展。但是,传统认识认为向斜区岩性一般较致密,寻找向斜区优质储层成为其油气获得勘探突破的关键因素之一。为此,以四川盆地南部向斜区中二叠统茅口组石灰岩为例,基于钻井... 详细信息

随着油气勘探程度不断提高,勘探方向逐渐从构造高部位往向斜区拓展。但是,传统认识认为向斜区岩性一般较致密,寻找向斜区优质储层成为其油气获得勘探突破的关键因素之一。为此,以四川盆地南部向斜区中二叠统茅口组石灰岩为例,基于钻井岩心、薄片、测井以及地球化学等资料综合分析,开展了向斜区孔隙型石灰岩储层特征及成因研究,并建立了储层发育模式,指出了天然气勘探新方向。研究结果表明:(1)四川盆地南部向斜区茅口组发育岩溶孔隙型碳酸盐岩储层,储层岩性主要为泥晶—亮晶生屑石灰岩和亮晶生屑石灰岩,储集空间主要为生物体腔孔、生物铸模孔及粒内溶孔等组构选择性溶蚀形成的孔隙;(2)研究区茅口组储层平均孔隙度为4.07%,平均渗透率为0.273 mD,孔隙度与渗透率有明显的正相关关系,为典型的孔隙型储层;(3)茅口组储层段的铝、钪、锆及总稀土元素含量较低,锰和铁含量也较低,碳同位素值位于中二叠世海水沉淀方解石碳同位素值分布范围内,氧同位素呈现出一定的负偏;(4)茅口组岩溶孔隙型储层的形成与沉积期微地貌及高频层序控制的准同生期岩溶有关,溶蚀流体主要为大气淡水。结论认为,岩溶孔隙型储层在盆地内普遍发育,且该类储层远离不整合面,受沉积古地貌、沉积相带控制的准同生期岩溶改造,因此,天然气勘探思路需要向“有利沉积相带规模控储”方向转变,向斜区将是盆地内未来天然气勘探的重要新领域。

关键词：孔隙型储层岩溶储层准同生期岩溶中二叠统茅口组四川盆地南部向斜区

深层页岩压裂多级裂缝内支撑剂运移与分布规律

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天然气工业 2024年第7期44卷 1-11页

作者：郭建春唐堂张涛周航宇刘彧轩李明峰杨若愚油气藏地质与开发全国重点实验室·西南石油大学中国石油西南油气田公司页岩气研究院中国石油西南油气田公司勘探事业部

深层页岩天然裂缝与层理缝发育,经体积改造后易形成“主缝+支缝+次微缝”的多级裂缝结构,但受高垂向应力和高水平应力差条件的影响,深层页岩压裂裂缝开度极窄且主次缝开度差异较大。为了明确多级裂缝内支撑剂运移机制与分布规律,搭建了... 详细信息

深层页岩天然裂缝与层理缝发育,经体积改造后易形成“主缝+支缝+次微缝”的多级裂缝结构,但受高垂向应力和高水平应力差条件的影响,深层页岩压裂裂缝开度极窄且主次缝开度差异较大。为了明确多级裂缝内支撑剂运移机制与分布规律,搭建了大型可视化支撑剂输送实验系统,研究了泵注排量、液体黏度、支撑剂粒径、支撑剂浓度、裂缝特征参数对支撑剂运移与分布的影响规律,最后基于水电相似原理计算了裂缝整体导流能力并开展了评价分析。研究结果表明:①缝内支撑剂存在多种堆积模式,其形成由流体对支撑剂的携带能力决定;②支撑剂分流效率受多种因素影响,增大排量与减小支撑剂粒径均可提高分流效率;③多级裂缝内,增大排量与压裂液黏度均在一定程度上改善了支撑剂非均匀分布,但裂缝导流能力表现为先增大后减小;④综合支撑剂分流结果与多级裂缝内支撑剂分布规律,推荐坚持“大排量+低黏度”泵注思想,以保证大粒径支撑剂占比,适当混合小粒径支撑剂,构建“近井区高导流+远井区有支撑”的高导流裂缝体。结论认为,基于含多级裂缝的大型可视化支撑剂输送实验系统,全面系统研究了不同条件下多级裂缝内支撑剂运移与堆积的模式,研究成果可为深层页岩压裂泵注工艺参数设计与优化提供理论支撑。

关键词：深层页岩体积压裂多级裂缝水平裂缝支撑剂运移缝内分布室内实验系统

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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

二氧化碳-水-岩作用机理及微观模拟方法研究进展

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石油勘探与开发 2024年第1期51卷 199-211页

作者：张烈辉张涛赵玉龙胡浩然文绍牧吴建发曹成汪永朝范云婷西南石油大学油气藏地质与开发工程全国重点实验室成都610500 中国石油西南油气田公司页岩气研究院成都610051 中国石油西南油气田公司成都610051

系统综述CO_(2)-水-岩复杂作用机理、多孔介质反应输运(溶解、沉淀及沉淀运移)微观模拟、CO_(2)-水-岩系统微观模拟3个方面的研究进展,指出目前研究存在的主要问题并提出了关于未来研究方向的建议。CO_(2)注入储集层后,不仅存在常规渗... 详细信息

系统综述CO_(2)-水-岩复杂作用机理、多孔介质反应输运(溶解、沉淀及沉淀运移)微观模拟、CO_(2)-水-岩系统微观模拟3个方面的研究进展,指出目前研究存在的主要问题并提出了关于未来研究方向的建议。CO_(2)注入储集层后,不仅存在常规渗流体系的流动和传质作用,还会产生溶解、沉淀及沉淀运移等特殊物理化学现象,其耦合作用导致多孔介质的孔渗参数变化规律复杂。孔隙尺度的微观渗流模拟,可以得到孔喉三维空间内的详细信息,且能显性观察到多孔介质流-固界面随反应的变化。目前研究主要在复杂作用机理解耦合、多矿物差异性反应表征、沉淀生成机理及表征(晶体成核和矿物脱落)、沉淀-流体相互作用模拟方法、多物理化学过程耦合渗流机制等方面存在局限。未来研究中,需要创新实验方法对“溶解—沉淀—沉淀运移”解耦合,提高矿物地球化学反应相关参数实验测试的准确度,在不同沉淀机理可靠表征的基础上,建立沉淀-流体相互作用模拟方法,并有机耦合各个物理化学过程,最终实现对CO_(2)-水-岩系统中“溶解—沉淀—沉淀运移”的耦合渗流模拟。

关键词： CO_(2)-水-岩系统溶解沉淀沉淀运移微观模拟 CO_(2)捕集、利用与埋存碳中和解耦合

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

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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