田亚鹏
- 作品数：3 被引量：31H指数：2
- 供职机构：中国地质大学（北京）能源学院更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于遗传算法改进BP神经网络的页岩气产量递减预测模型被引量：25
- 2016年
- 页岩气藏储层孔隙特征复杂、渗透率不高,导致页岩气产量递减规律与常规气藏不同,常规递减模型对页岩气藏适应性较差。根据遗传算法改进的BP神经网络,建立以时间、累计产量、地层压力作为输入层,页岩气日产量作为输出层,遗传算法优化神经网络权值和阈值的页岩气产量递减预测模型。将改进的BP神经网络、常规的BP神经网络和Arps递减模型的预测结果进行比较,遗传算法优化的BP神经网络的最大相对误差为8.184%,常规BP模型的最大相对误差为17.821%,Arps递减模型最大相对误差为19.950%。遗传算法优化的BP神经网络预测精度最高,可见,此方法对页岩气产量递减预测具有较好的适用性,为预测页岩气产量递减提供了1个有效、可行的方法。
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- 关键词：一次能源油气田井开发工程
- 考虑蒸汽超覆的稠油蒸汽吞吐产能预测模型被引量：2
- 2018年
- 常规稠油油藏蒸汽吞吐产能预测模型假设注入蒸汽活塞式驱替原油,油层顶底加热面积相同,实际生产过程中,由于原油和蒸汽密度不同产生重力分异作用,出现蒸汽超覆现象,导致油层顶部加热面积大于底部加热面积。通过确定顶底盖层加热半径之间的关系,引入等效半径,在拟稳态产量公式基础上,建立了考虑蒸汽超覆的蒸汽吞吐产能预测模型。以孤岛油田M区块为例,分别采用本文模型、Marx模型和商业模拟器CMG计算产能。模拟结果表明,Marx模型由于未考虑蒸汽超覆现象造成热损失较小,预测产能偏高,平均相对误差为41%,而本文模型计算结果平均相对误差为12%,最小相对误差为7%,与商业软件计算结果较吻合。研究结果表明,考虑蒸汽超覆的稠油蒸汽吞吐产能预测模型具有一定可靠性,可用于稠油油藏蒸汽吞吐产能预测。
- 田亚鹏鞠斌山鞠斌山
- 关键词：蒸汽超覆蒸汽吞吐稠油产能预测
- 稠油油藏蒸汽吞吐周期生产时间优化研究被引量：4
- 2017年
- 为了精细化研究周期生产时间对油田开发效果的影响,运用数值模拟方法,以孤岛油田某区块作为研究对象,首先设计7种不同蒸汽吞吐周期生产时间方案进行定性分析,在此基础上,对于周期生产时间开发效果最好的方案再设计12种方案进行定量化精细研究。结果表明:随着各周期生产时间的减少,模拟区块的开发效果变好。模拟区块共设计10个吞吐周期,当蒸汽吞吐周期生产时间递减率:2~4周期递减率为7%,5~7周期递减率为11%,7周期以后递减率为3%时,开发效果最好。孤岛油田实际区块数值模拟结果表明,蒸汽吞吐周期生产时间最优方案比各周期生产时间相同的生产方式的累积产油量提高1.56×104 m3,采出程度提高0.43%。研究成果对蒸汽吞吐高效开采稠油具有一定的参考价值。
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- 关键词：稠油油藏蒸汽吞吐数值模拟
