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特低渗透油藏非线性渗流数值模拟 被引量：102
1
作者 杨正明 于荣泽 +2 位作者 苏致新 张艳峰 崔大勇 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期94-98,共5页
中国石油探明储量和未动用储量中特低渗透储量占很大的比例,迫切需要对特低渗透多孔介质中非线性渗流规律进行深入研究。根据特低渗透油田储集层岩心特征和流体渗流特征,建立了特低渗透油藏流体渗流的非线性渗流模型,依此建立了特低渗... 中国石油探明储量和未动用储量中特低渗透储量占很大的比例,迫切需要对特低渗透多孔介质中非线性渗流规律进行深入研究。根据特低渗透油田储集层岩心特征和流体渗流特征,建立了特低渗透油藏流体渗流的非线性渗流模型,依此建立了特低渗透油藏非线性渗流数值模拟的数学模型,并研制了相应的特低渗透油藏数值模拟软件。利用所研制的特低渗透油藏数值模拟软件,对榆树林特低渗透油田树322区块进行数值模拟计算,研究表明:拟线性渗流只发生在井口附近的局部小区域内,而在地层内部相当大的区域内是非线性渗流,非线性渗流占据了地层渗流的主导地位。因此,考虑非线性渗流比以往只考虑线性渗流以及考虑拟启动压力梯度的方法更适合特低渗透油田。 展开更多
关键词 特低渗透油田 非线性渗流 数值模拟 规律
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油井见效时间和见水时间计算公式 被引量：28
2
作者 计秉玉 战剑飞 苏致新 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2000年第5期24-26,共3页
依据稳态依次替换的思想 ,建立一种测算油井见效时间的解析方法 ,根据油水两相渗流的Beckley Leverett方程推出油井见水时间的解析公式 ,为油田开发中预测这 2个指标提供了一种重要手段。
关键词 油井注水 见效时间 见水时间 渗流力学 油田开发
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深化油田地质和配套方法研究,发展勘探开发一体化 被引量：3
3
作者 崔宝文 王永卓 +2 位作者 万新德 苏致新 孙涛 《中国石油勘探》 CAS 2009年第5期27-32,共6页
2002年以前,大庆油田勘探开发由于受所处阶段的限制,以及在地质研究、地震资料应用和人才队伍建设等工作衔接上存在问题,储量动用率较低,为此实行了勘探开发一体化。经过几年的努力,迎来了大庆油田探明储量的第3个高峰,积极探索有效开... 2002年以前,大庆油田勘探开发由于受所处阶段的限制,以及在地质研究、地震资料应用和人才队伍建设等工作衔接上存在问题,储量动用率较低,为此实行了勘探开发一体化。经过几年的努力,迎来了大庆油田探明储量的第3个高峰,积极探索有效开发途经,储量动用率有了很大提高,保证了外围油田有效快速上产,实现了勘探开发的和谐发展。 展开更多
关键词 勘探开发一体化 大庆油田 探明储量 和谐
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低渗透油田计算机划分储层厚度原理及实现过程 被引量：1
4
作者 苏洋 闫伟林 苏致新 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 2001年第1期49-51,共3页
针对大庆外围低渗透油气田葡萄花、扶杨油层含钙、薄互层的储层特点 ,采用活性函数、模式识别和分辨率匹配处理技术 ,实现了低渗透油气田储层厚度的自动划分 ,为大庆外围油气田的储层参数的评价与开发提供了快速、直观。
关键词 低渗透油田 储层厚度 自动划分 测井解释 计算机
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二氧化碳吞吐致密油藏的可动用性 被引量：23
5
作者 贾瑞轩 孙灵辉 +3 位作者 苏致新 丛苏男 李杰瑞 周义博 《断块油气田》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期504-508,共5页
针对CO2吞吐致密油藏可动用性,文中通过CO2吞吐实验、CO2驱替实验,结合核磁共振检测技术进行了研究。结果表明:注入压力、吞吐轮次对原油动用程度影响较大,焖井时间为非敏感影响因素;CO2对微米级孔喉中原油的相对动用程度为76.30%~99.5... 针对CO2吞吐致密油藏可动用性,文中通过CO2吞吐实验、CO2驱替实验,结合核磁共振检测技术进行了研究。结果表明:注入压力、吞吐轮次对原油动用程度影响较大,焖井时间为非敏感影响因素;CO2对微米级孔喉中原油的相对动用程度为76.30%~99.54%,亚微米级孔喉为25.29%~58.72%,纳米级孔喉为6.91%~33.52%;对于注CO2开发致密砂岩油藏,微米级孔喉和亚微米级孔喉是可动原油的主要贡献者,且储层越致密,亚微米级孔喉贡献可动原油比例越高。 展开更多
关键词 致密油藏 CO2吞吐 原油动用程度 核磁共振
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基于梯度提升决策树算法的岩性智能分类方法 被引量：19
6
作者 马陇飞 萧汉敏 +1 位作者 陶敬伟 苏致新 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期21-29,共9页
岩性识别是油气勘探开发领域一项重要的基础工作。针对致密砂岩储层岩石成分复杂、岩性多样和岩性常规测井识别受限等问题,利用机器学习算法在数据分析上的强大功能,采用泛化能力出众的梯度提升决策树(GB⁃DT)算法解决岩性识别中人力和... 岩性识别是油气勘探开发领域一项重要的基础工作。针对致密砂岩储层岩石成分复杂、岩性多样和岩性常规测井识别受限等问题,利用机器学习算法在数据分析上的强大功能,采用泛化能力出众的梯度提升决策树(GB⁃DT)算法解决岩性识别中人力和物力耗费大的问题。以鄂尔多斯盆地三叠系延长组长7段致密砂岩储层为研究对象,通过敏感分析选取声波时差、自然伽马、电阻率、泥质含量、自然电位、有效孔隙度、含水饱和度和密度8个测井参数,构建基于GBDT算法的岩性识别模型,结合实际数据进行验证和应用效果分析。与朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机和人工神经网络算法岩性识别相比,GBDT算法岩性识别准确率达到了92%,高精度的GBDT算法岩性识别模型为致密砂岩储层岩性精确识别提供了新的解决途径。 展开更多
关键词 致密砂岩储层 岩性识别 机器学习 GBDT模型 鄂尔多斯盆地
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