一、大庆油田PC集群大规模油藏数值模拟（论文文献综述）
王九龙[1]（2021）在《非均质厚油层挖潜剩余油有效驱动单元渗流理论研究及应用》文中研究表明我国大部分水驱油田普遍进入了开发中后期阶段,长期的注水开发导致储层水淹严重,形成了油水优势渗流通道,但是储层内仍然存在大量的剩余油,同时储层层间和层内的非均质性又加剧了这种矛盾,给挖潜带来了巨大的难度,归根结底是受储层构型（韵律、夹层遮挡、井控受限等因素）的限制,储层内部精细剩余油形成的机理和分布特征不明晰,进而不能提出有效的挖潜方法,现有流动模型也无法提供有效的理论支撑。特别对于大庆油田的非均质厚油层储层,构型影响下高含水期剩余油储量巨大,约占剩余可采储量的53.7%,如何实现这部分剩余油的有效挖潜成为我国目前和未来提高原油产量的重要努力方向。为了搞清厚油层不同非均质构型条件下储层的油水分布规律,揭示剩余油形成机理,本文在“十二五”国家重大专项提出二维有效驱动单元理论模型的基础上,基于渗流力学和流函数模型,将注采单元划分为4个区域:Ⅰ类（高速流动有效驱）、Ⅱ类（低速流动有效驱）、Ⅲ类（高速流动无效驱）、Ⅳ类（低速流动无效驱）。通过引入两个形状函数表征非均质构型的三维空间特征,实现三维流动与三维空间特征的融合,建立了考虑重力的三维有效驱动单元渗流数学模型、非稳态条件下沿流线方向上两相流动的饱和度模型,结合驱替实验和数值模拟方法揭示了注采单元内油水流动特征和饱和度（流线）变化规律。然后通过分别构建韵律、夹层以及注采不完善三类非均质储层的三维形状函数,结合流线密度和流线速度分布来表征了不同非均质构型条件下储层驱替单元内部有效驱动单元随时间和空间上的演化特征,弄清了驱替过程中含水率和油水饱和度随4类有效驱动单元转换的变化特征,进而明确了不同非均质条件下储层剩余油产生的区域和油水饱和度分布规律。依据三维有效驱动单元渗流数学模型,进行了大量数值分析。研究结果表明:（1）韵律储层受重力和纵向非均质性等因素的影响,在高渗透层形成优势渗流通道后,有效驱动的范围快速减小,导致整片状的剩余油产生,通过有效驱动单元模型可以跟踪含水率变化过程中4类驱动单元的变化范围,进而明确了不同韵律特征、不同韵律级差和不同储层厚度条件下剩余油产生的区域和规模;（2）夹层的存在改变厚油层层内和层间的流场分布,导致片状剩余油的产生,并且随着夹层延伸长度、夹层倾角等因素的影响驱动单元控制范围也发生变化,通过有效驱动单元理论可以明确了不同夹层条件下剩余油产生的区域和规模。（3）注采不完善性条件下,不完善区域形成压力平衡去无法实现有效驱动,导致散状剩余油的产生,通过有效驱动单元理论分析,明确了井网不完善、射孔不完善条件下剩余油随驱动单元变化产生的区域和饱和度分布。最后针对大庆油田厚油层三大类型六种模式储层剩余油分布的特征和剩余规模,基于流场转置方法利用三维有效驱动单元渗流模型提出了针对韵律型、夹层遮挡型以及注采不完善型三类主要剩余油类型储层的有效挖潜措施以及具体的挖潜方法和参数设置。根据目标区大庆南中西二区储层构型特征以及开发现状,对整个区块进行有效驱动的单元的划分,最终划分出3788个驱动单元,然后依据有效驱动单元理论分区域、分层位制定针对性的有效挖潜剩余油方案,结果显示调整后区块整体采收率提高4%左右,实现了剩余油的有效挖潜,本研究的成果对非均质厚油层剩余油的进一步挖潜提供了新的理论指导和技术支持。
王言,李晓峰,曲福俊,时正理[2]（2020）在《大型水驱油藏数值模型劈分提高历史拟合运算效率方法研究》文中指出大型水驱油藏开展油藏数值模拟历史拟合时,由于计算机运算资源有限,常将整体油藏模型粗化或拆分为多个分区模型进行拟合,该方法存在的主要不足是各分区模型均为封闭边界,无法模拟分区模型之间的边界效应。为提高大型水驱油藏历史拟合运算效率,采用t-Navigator油藏数值模拟软件,利用油藏流线数值模拟法与相累积流量法确定油藏流动边界,应用流动边界将整体油藏模型劈分为多个分区模型,通过多次评估各分区模型与整体模型拟合精度后优选最小流动边界,将拟合好的分区模型合并为油藏整体模型,得到整体油藏剩余油分布特征,可在整体油藏模型上实现可靠的方案预测。与整体数值模型历史拟合相比,相同计算机条件下劈分模型拟合方法运算效率提高3倍,保障了生产指标拟合精度,该方法对大型水驱油藏高效油藏数值模拟研究具有指导意义。
卢志刚[3]（2020）在《基于深度学习的聚采井生产故障动态诊断方法研究》文中认为随着油田生产开发的不断深入,聚驱采油技术的规模逐年扩大。注聚采油井是聚驱原油生产的最基本单元,其运转情况的监控是油田安全稳产关注的重点,尤其是“在发生异常后,如何快速、准确的诊断故障原因”更是备受生产管理部门的高端关注。相比其他类型采油井,聚采井结构更加复杂、生产工艺繁琐,使得在诊断聚采井生产故障原因时需要考虑的因素更多,诊断难度极高。目前,基于油田生产数据的智能化分析和诊断故障的方法较为有效,但存在故障发生模式挖掘结果不准确、模糊和不确定性推理困难、异常数据环境适应能力差等问题,使得故障诊断率低、误诊漏诊时有发生。因此,研究高效、准确的聚采井生产故障动态智能诊断方法成为缓解聚驱原油开采矛盾、提高三次采油精细开发管理水平的迫切需要。近年来,深度学习技术得到快速发展,其在特征数量多、敏感度较低、数据类型复杂的环境下表现出极强的模式挖掘能力,并在图像识别、语音识别等领域得到广泛应用;与此同时,随着知识工程体系的不断完善,模糊推理和不确定推理方法日渐成熟。鉴于此,本文在剖析现有方法存在的问题后,深入分析聚采井自身结构、生产工艺和表征数据的特点,提出基于深度学习的聚采井生产故障动态智能诊断方法。主要研究内容如下描述。1.整体模型设计:从业务视角和数据角度分析了聚采井生产故障的成因、分类和数据变化特点,归纳了聚采井生产故障的一般诊断机制,总结了聚采井生产故障诊断的智能化工作流程,构建基于深度学习的聚采井生产故障诊断模型,并分析了模型中待解决的关键问题。2.针对关键问题展开分项研究。（1）针对表征故障因素多、诊断难度高、模式挖掘结果不准确的问题,本文遵循―数据-样本-算法‖的研究范式:首先,收集能够用于表征和描述聚采井生产故障发生特点的油田生产数据（简称:聚采井生产故障诊断数据）,深入分析了其结构、内联关系和变化规律;其次,构建了聚采井生产故障诊断样本模型,提出数据集成与整合方法;第三,以深度学习中的卷积神经网络方法为基础,引入长短期记忆网络以提高时序化数据挖掘能力,最终设计了基于CNN-BLSTM的聚采井生产故障发生模式挖掘算法;最后,通过设计一系列对比实验验证其在表达能力、运行速度等方面的明显优势。（2）针对知识推理的不确定性和模糊性问题,本文提出了聚采井生产故障智能推理与动态诊断机制:首先,采用―三元组‖结构给出知识的抽象表达方式,将知识拆解为元概念,并分别采用面向对象的OOP结构和框架结构表述知识适用范围和故障发生模式;其次,给出知识的表示模型和知识库的实体结构,设计了智能诊断与推理机制;第三,采用论据累计的贝叶斯计算方法,用于解决知识推理的不确定性;第四,针对知识表达的模糊性,设计了基于语义限制的模糊度计算方法;最后,设计实验验证了本文所述机制的有效性。（3）在完成理论方法研究后,针对油田生产数据自身存在异常的客观事实,采取―降低数据影响而非修正数据‖的研究思路,研究异常数据环境下的数据处理方法:首先,分析数据异常的成因和分类,确定了缺失数据的范围和严重影响故障诊断的数据错误类型;其次,采用马尔科夫链模型修复缺失的时序化数据,并针对不同缺失程度提出一阶MCM和高阶MCM方法;第三,针对IPR产能曲线对故障诊断过程的影响,提出一种多点产能计算方法,并以此为基础进一步提出了基于MCC的IPR曲线修正方法;最后,通过人为构建异常数据环境,分别对数据缺失和数据错误的处理方法进行实验,验证了方法的有效性。3.聚采井生产故障动态智能诊断系统研发。以聚采井生产故障动态智能诊断为应用背景,以PMP-DL模型为基础,以提高聚驱生产管理部门在实时动态分析、故障诊断等方面的智能化水平为目的,设计并开发―三次采油生产开发及异常诊断管理平台‖。详细描述了平台概况、总体设计、关键技术等内容,并通过真实环境下实际数据测试和分析,进一步论证了本文所提出方法的有效性。研究结果表明,基于深度学习的聚采井生产故障动态智能诊断方法能够较好的解决当前诊断注聚驱生产井故障所面临的问题。与此同时,通过延展性研究和分析,该方法也可用于处理油田其他类型生产井,并可以为其他工业领域的相关问题研究提供了一种新的思路。
廉培庆,计秉玉,段太忠,姜凤光[4]（2020）在《大型复杂油藏CPU与GPU混合并行数值模拟》文中认为为了实现大型复杂油藏混合并行数值模拟,通过高速InfiniBand网络连接多个机群的CPU节点,建立了新型计算平台,安装了并行油藏数值模拟软件系统,实现了大规模油藏数值模拟的并行计算。提出了不同CPU分区负载平衡优化方法,旨在研究GPU与CPU并行加速技术,提高大型复杂油藏数值模拟的时效性。以某油田为例,开展了多组分千万网格模型并行数值模拟的测试。测试结果显示:在保持各CPU分区负载平衡率高于90%的情况下,计算时间缩短了25%;随着CPU核数增加,加速比增幅逐渐减小;CPU与GPU混合并行,可比单纯CPU并行提速3.96～6.81倍,CPU核数越多,各分区数据交换量也随之增加,GPU承担的计算量增大。GPU与CPU并行加速技术及多组分千万网格模型并行数值模拟的实现,为实现复杂油藏精细地质和流体模拟提供了基础。
赵国忠,尹芝林,匡铁,何鑫,张乐[5]（2019）在《大庆油田水驱油藏模拟特色技术》文中提出针对大庆长垣高含水后期剩余油精细描述对油藏模拟的技术需求,建立了主从方式并行架构、雅可比矩阵区域分解算法、线性系统两步预处理解法,形成了超大规模分布式并行油藏模拟技术;针对大庆外围特低渗油藏的模拟问题,建立了统一的非线性渗流模型和考虑拟启动压力梯度的井—网格方程,开发了适合裂缝、压敏和非达西的油藏模拟技术;针对大庆油田长期、大量实施分层注水措施的开发特点,建立了考虑嘴损机理的井底流动分段控制方程,形成了分层注水工艺的准确模拟技术;针对特高含水期低效、无效循环识别问题,建立了描述每口注水井注入水的浓度方程及其并行求解方法,开发了无井数限制的注水跟踪模拟技术。这些被广泛应用的特色技术,持续支撑了大庆已开发油田精细油藏描述工作的全面覆盖和质量提升,对水驱剩余油高效挖潜起到了良好作用。
王莉利[6]（2019）在《火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究》文中指出火驱是提高稠油采收率的重要方法之一,具有适用范围广、驱油效率高等优点。但是,当前国内外的火驱项目成功率低、火驱开发经济风险性较大、对火驱动态预测和分析方面的研究成果较少,特别在火驱领域采用智能分析方法的研究工作几乎是空白。因此,为了充分挖掘稠油热采潜力,实现稠油开发技术的科学化和最优化,本文深入开展了火驱油藏开发动态预测与智能分析方法应用研究,取得的新认识和主要结果如下:本文依据质量守恒和能量守恒原理,结合火驱油藏内油、水、气、温度和压力的分布规律,创新性地考虑了气相和蒸汽相重力超覆因素对火驱效果影响,建立了完整的火驱油藏开发动态预测理论模型（即FFDPM）。FFDPM模型可用于火驱油藏的筛选、开发方案的设计和火驱生产动态的实时跟踪分析,为火驱开发方案的及时调整和注采技术参数的优化确定提供了重要理论基础。研究和解决了FFDPM模型数值模拟有效运行问题。在FFDPM理论模型基础上,通过理论推导和数值分析,建立了FFDPM模型的相关物性参数的解析表达式,提出了预测模型中气相组分质量分数、凝结区三相饱和度等重要参数的获取方法,提出了参数赋值错误等因素导致数值模拟意外中断运行的处理方法,提高了火驱动态数值模拟的有效性和准确性。研究和开发了火驱动态分析和开发效果预测数值模拟系统。在火驱数学模型和相关参数确定方法基础上,研发了完善的火驱动态分析和开发效果预测数值模拟系统。该系统可以对火驱生产动态进行实时跟踪分析,模拟各种物性参数在火驱过程中的变化规律和理论最优值。本文理论模拟结果与前人的一维燃烧管实验和火驱现场试验结果对比表明,本文模拟系统输入参数少、计算速度快、模拟结果与室内实验和现场火驱实际生产结果符合度高。引入现代智能计算技术,提出了一种基于神经网络的火驱开发效果预测方法。本文新方法将自适应混沌克隆粒子群优化（ACCPSO）算法和RBF神经网络相结合,建立了基于ACCPSO算法的RBF神经网络火驱开发效果预测理论模型。文中采用国外42个火驱现场试验项目的实际数据为例进行了试算,结果表明,本文所提出的新方法收敛速度快、预测精度高,在火驱开发效果预测方面具有较高的预测能力和预测准确性。在本文中,作者还将改进的人工鱼群智能算法与本文建立的火驱数学模型结合,提出了基于自适应跳跃人工鱼群智能算法的火驱开发注采参数优化方法。文中以辽河油田杜66块为例进行了验证性试算,结果表明,引进智能计算方法对火驱注采参数进行优化是可行的,可以对火驱注采参数进行实时动态优化和调整,从而保证火驱油藏开采始终处于高效稳定的运行状态中。
张军[7]（2019）在《B3区块钻关方案优化研究》文中认为当前各大油田在实际钻关过程中普遍出现了产油量受影响程度较大、开井恢复注水时含水上升速度较快等问题,解决这些矛盾和问题成为当务之急。现阶段周期注水理论趋于完善,且进行了大量的现场实践,但钻关与周期注水相结合技术缺少可借鉴的理论和经验。因此,有必要结合周期注水的作用机理和注水方式,针对钻关过程优化进行更加深入、全面的研究。首先,选定典型钻关试验区,建立精细地质模型,包括构造模型、沉积相模型以及属性模型。对全区和单井开发指标进行了历史拟合,包括产液量、产油量、含水率等,拟合精度达到90%以上。选取合适的地层参数,抽象出物理模型。然后根据渗流力学理论,建立了多油层合采条件下钻关地层压力分布和井底压力计算数学模型,确定不同井网的单井钻关范围技术界限和钻前关井时间技术界限。通过建立钻关概念模型,开展数值模拟研究,确定了不同井网、不同油层、不同阶段钻关关井期和恢复期产液量、产油量、含水率、注水量等指标的变化规律和技术界限。确定不同井网、不同油层钻关总的关井时间界限。计算精度达到80%以上。形成钻关与周期注水有机结合起来的技术思路和方案。确定了钻关与周期注水结合选井选层原则。给出不同井网、不同油层钻关与周期注水结合技术界限,包括:平面分批停注界限、纵向分段停注界限、恢复注水方式与时间界限、不同油层产液量恢复界限。最后,基于钻关与周期注水结合技术界限,设计合理的钻关方案,开展试验区数值模拟研究,预测开发效果。截止到2017年10月,与原方案相比,结合周期注水的优化方案累计产油量增加6329.99t,含水率降低0.14个百分点。
顾少华,曾大乾,孙兵,张睿,徐中一[8]（2018）在《普光气田千万级网格超高精度数值模拟技术》文中认为普光气田不同井区、层位的水侵特征差异较大,气藏水侵规律急需深化认识。但由于原有数值模拟技术模拟效果粗糙,难以精确表征水沿裂缝非均匀突进的特征。针对该问题,本文采用双重混合介质建模技术,既保证模型地质属性的高精度刻画,又不大幅增加网格数量,将计算量控制在合理范围;对于模型计算量庞大的问题,采用先进的云计算技术,大幅提高模型运算速度,使高精度模拟满足实际工作需求;此外还采用建模数模一体化技术,精细调整模型参数,准确表征出水沿裂缝裂缝快速突进的特征,使气藏水侵模拟结果更加符合实际。该模拟技术实现了普光气田的千万级网格双重介质模型高精度模拟,精确刻画出气藏水侵特征,为该类气藏的持续高效开发提供了可靠的决策依据。
匡铁[9]（2018）在《超大规模油藏数值模拟技术》文中指出为了更准确地分析剩余油,搞好特高含水后期的调整挖潜,需要超大模型数值模拟提供技术支撑。采用两步预处理方法提高模拟器运算能力,按照模型分割与回填的方式建立超大模型历史拟合方法。应用实例表明,新构建的求解器具备了千万级节点运算能力,模型分割与回填的方法适合于超大模型的历史拟合。
董翔[10]（2018）在《七组分交联聚合物调驱数值模拟研究与应用》文中研究说明随着我国各油田基本进入开发后期,聚合物驱这种三次采油技术成为国内最主要也最成熟的提高采收率方法。随着聚合物驱的广泛应用和发展,出现了在聚驱基础上进一步提高采收率的交联聚合物调驱新技术。但有关调驱的数值模拟研究比较滞后,目前针对交联聚合物调驱的数学模型和软件还不是特别完善。因此结合交联聚合物调驱的良好现场应用效果和前景,有必要对其做数值模拟研究。本文采用扩展的黑油模型对交联聚合物调驱进行研究。在黑油模型（油、气、水）的基础上增加聚合物、盐水、交联剂、凝胶（拟）组分,建立起三维三相七组分交联聚合物调驱模型。模型综合考虑了聚合物凝胶体系的增粘、吸附滞留、不可及孔隙、渗透率下降、交联反应动力学及老化降解等物理化学现象,并建立了相应的物理化学参数方程,其中粘度模型提供了多种选择。全隐式方法求解数学模型,离散化处理建立全隐式的差分离散格式。在黑油模拟器的基础上扩展化学剂计算模块,编写出交联聚合物调驱数值模拟模块。选用较简单的机理模型和渤海湾大型油田实际模型对数值模拟模块进行验证和测试。机理模型验证结果表明,建立的七组分交联聚合物模型正确,能够反映交联聚合物调驱的核心驱油调剖机理。模拟器计算结果同商业软件计算结果一致,表明研制的模拟器模拟结果准确性、可靠性较高。大型油田实际模型的测试结果表明,聚合物调驱数值模拟模块具备了模拟典型黑油、聚合物、交联聚合物流动的功能,能够正确离散模型基本方程,求解线性代数方程组,功能完善,可应用于油田现场的数值模拟工作。
二、大庆油田PC集群大规模油藏数值模拟（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、大庆油田PC集群大规模油藏数值模拟（论文提纲范文）
（1）非均质厚油层挖潜剩余油有效驱动单元渗流理论研究及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 非均质厚油层研究现状 |
| 1.2.2 非均质厚油层剩余油形成机理研究现状 |
| 1.2.3 流动单元法研究非均质厚油层剩余油分布现状 |
| 1.2.4 剩余油挖潜方法研究现状 |
| 1.3 课题研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容和研究目标 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 2 非均质厚油层剩余油受控因素实验研究 |
| 2.1 实验模型设计原理 |
| 2.2 实验设备与实验步骤 |
| 2.2.1 实验设备 |
| 2.2.2 实验步骤 |
| 2.3 不同非均质条件水驱特征研究 |
| 2.3.1 正韵律非均质模型水驱特征 |
| 2.3.2 反韵律非均质模型水驱特征 |
| 2.3.3 含夹层非均质模型水驱特征 |
| 2.3.4 夹层和韵律双非均质模型水驱特征 |
| 2.4 基于机器学习方法的重力对厚油层剩余油影响研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 非均质厚油层三维有效驱动单元渗流数学模型研究 |
| 3.1 有效驱动单元的定义 |
| 3.2 三维有效驱动单元数学模型建立 |
| 3.2.1 三维油水两相流动的模型 |
| 3.2.2 三维流函数法研究流体在驱动单元中流动 |
| 3.2.3 有效驱动单元三维流函数法的饱和度模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 有效驱动单元确定非均质厚油层剩余油分布特征方法研究 |
| 4.1 韵律条件下储层流线表征模型及剩余油饱和度分布特征 |
| 4.1.1 单韵律储层流线及饱和度分布 |
| 4.1.2 复合韵律流线及饱和度分布 |
| 4.2 夹层条件下储层流线表征模型及剩余油饱和度分布特征 |
| 4.2.1 夹层存在条件下储层有效驱动单元理论模型 |
| 4.2.2 注水井钻遇夹层时储层流线及饱和度分布 |
| 4.2.3 注水井未钻遇夹层储层流线及饱和度分布 |
| 4.3 注采不完善条件下储层流线表征模型及饱和度分布特征 |
| 4.3.1 注采完善程度对储层流线及饱和度分布的影响 |
| 4.3.2 井网完善程度对储层流线及饱和度分布的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于有效驱动单元的流场重构及剩余油挖潜方法研究 |
| 5.1 构型影响下剩余油分布特征 |
| 5.2 构型影响下厚油层剩余油挖潜方法 |
| 5.2.1 韵律型剩余油挖潜方法 |
| 5.2.2 夹层遮挡型剩余油挖潜方法 |
| 5.2.3 井网未控制型剩余油挖潜方法 |
| 5.2.4 其他类型剩余油挖潜方法 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 有效驱动单元理论在实际矿场中的应用及分析 |
| 6.1 区块地质特征 |
| 6.2 区块开发现状 |
| 6.3 开发存在的主要问题 |
| 6.3.1 无效驱替情况严重,开发效益差 |
| 6.3.2 综合含水高、剩余油分布高度零散,控水挖潜难度大 |
| 6.4 有效驱动单元理论在实际区块应用分析 |
| 6.4.1 三维有效驱动单元渗流模型在典型井组中的应用验证 |
| 6.4.2 实际区块整体挖潜方案设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论及创新点 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 存在的问题及展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 目标区块有效驱动单元分区、分井划分结果 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于深度学习的聚采井生产故障动态诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的目的及意义 |
| 1.2 聚采井生产故障诊断方法研究现状 |
| 1.2.1 传统聚采井生产故障诊断方法 |
| 1.2.2 现有聚采井生产故障智能诊断方法 |
| 1.2.3 当前聚采井生产故障诊断方法存在的问题 |
| 1.3 凝练的关键问题描述 |
| 1.3.1 关键科学问题 |
| 1.3.2 场景应用问题 |
| 1.4 面向故障诊断与健康管理的机器学习方法 |
| 1.4.1 面向PHM的机器学习方法研究 |
| 1.4.2 机器学习理论与聚采井生产故障诊断的融合 |
| 1.4.3 深度学习与聚采井生产故障诊断问题 |
| 1.5 本文研究内容与结构安排 |
| 第二章 基于深度学习的聚采井生产故障诊断模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 聚采井生产故障的分类和成因 |
| 2.2.1 业务视角的聚采井生产故障分类 |
| 2.2.2 数据视角的聚采井生产故障分类 |
| 2.2.3 聚采井生产故障发生特点分析 |
| 2.3 聚采井生产故障诊断流程分析 |
| 2.3.1 真实场景下的故障诊断工作过程分析 |
| 2.3.2 聚采井生产故障诊断的智能化工作流程设计 |
| 2.4 PMP-DL模型设计 |
| 2.4.1 PMP-DL模型设计思路 |
| 2.4.2 PMP-DL模型的框架与组成 |
| 2.4.3 PMP-DL模型的工作机制 |
| 2.5 PMP-DL模型的可行性分析 |
| 2.5.1 模型涉及的理论方法及可行性分析 |
| 2.5.2 模型在真实场景中的应用可行性分析 |
| 2.5.3 PMP-DL模型的关键技术难点及存在问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于CNN-BLSTM的故障发生模式挖掘算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 聚采井生产故障诊断数据分析 |
| 3.2.1 聚采井生产故障诊断数据结构 |
| 3.2.2 聚采井生产故障诊断数据关系 |
| 3.2.3 聚采井生产故障诊断数据变化规律 |
| 3.3 聚采井生产故障诊断样本模型 |
| 3.3.1 基于诊断数据的样本表达方式 |
| 3.3.2 数据集成与整合方式 |
| 3.4 基于CNN-BLSTM的聚采井生产故障发生模式挖掘算法 |
| 3.4.1 场景模型的定义 |
| 3.4.2 算法核心技术支撑与融合 |
| 3.4.3 基于CNN的故障发生模式挖掘框架 |
| 3.4.4 CNN-BLSTM算法设计与分析 |
| 3.5 CNN-BLSTM算法性能测试 |
| 3.5.1 实验环境、参数设置及概况描述 |
| 3.5.2 敏感特征提取效果分析 |
| 3.5.3 有效性对比实验 |
| 3.5.4 执行效率对比实验 |
| 3.5.5 稳定性对比实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 聚采井生产故障智能推理与动态诊断机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 聚采井生产故障诊断知识的表达方式 |
| 4.2.1 知识的抽象表达及元概念 |
| 4.2.2 基于OOP的知识使用范围表达方式 |
| 4.2.3 基于框架结构的故障发生模式表达方式 |
| 4.3 聚采井生产故障诊断知识库实体结构 |
| 4.4 智能推理与诊断机制研究 |
| 4.4.1 推理诊断流程与推理机设计 |
| 4.4.2 模糊语义限制词计算与自适应机制 |
| 4.4.3 不确定性推理的计算及自调整过程 |
| 4.5 实验与测试验证 |
| 4.5.1 实验环境设置 |
| 4.5.2 知识的表达方式 |
| 4.5.3 知识的实例表达 |
| 4.5.4 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 面向PMP-DL模型的聚采井生产异常数据处理方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 聚采井生产故障诊断数据异常的成因和分类 |
| 5.3 数据缺失的修复方法 |
| 5.3.1 缺失数据的描述和影响分析 |
| 5.3.2 测试样本缺失数据生成方法 |
| 5.3.3 缺失数据修复的有效性校验 |
| 5.4 IPR曲线修正方法 |
| 5.4.1 IPR曲线及其影响分析 |
| 5.4.2 多点产能计算方法(MCC) |
| 5.4.3 基于MCC的 IPR曲线修正方法 |
| 5.5 异常数据环境下的性能测试 |
| 5.5.1 实验环境设置 |
| 5.5.2 少量数据点缺失条件下的数据修复能力测试 |
| 5.5.3 连续数据点缺失条件下的数据修复能力测试 |
| 5.5.4 MCC修正方法的性能测试实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 聚采井生产管理与故障诊断平台设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统概述 |
| 6.2.1 应用现状分析 |
| 6.2.2 系统总体设计 |
| 6.2.3 系统研发与部署信息 |
| 6.3 实例化平台的关键技术 |
| 6.3.1 数据集成技术 |
| 6.3.2 多Agent的数据预处理和异常数据处理技术 |
| 6.3.3 反射机制 |
| 6.4 真实应用案例分析 |
| 6.4.1 案例背景及样本抽取 |
| 6.4.2 数据预处理与样本形成过程 |
| 6.4.3 生产异常模式挖掘与故障诊断效果分析 |
| 6.4.4 附表-诊断测试报告 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 致谢 |
（4）大型复杂油藏CPU与GPU混合并行数值模拟（论文提纲范文）
| 1 并行油藏数值模拟实现方法 |
| 1.1 并行计算环境 |
| 1.2 区域分解方法 |
| 1.3 CPU分区优化 |
| 1.4 CPU与GPU混合加速 |
| 2 模拟实例 |
| 2.1 油藏数值模拟模型 |
| 2.2 CPU并行测试 |
| 2.3 CPU+GPU并行测试 |
| 3 结 论 |
（5）大庆油田水驱油藏模拟特色技术（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 超大规模分布式并行油藏模拟 |
| 1.1 2步预处理方法 |
| 1.2 构建新解耦矩阵 |
| 1.3 分布式并行实现 |
| 1.4 实际应用 |
| 2 特低渗油藏的渗流模拟 |
| 2.1 低渗透储层非达西渗流方程 |
| 2.2 数学模型及其差分离散 |
| 2.3 井—网格方程的建立 |
| 2.4 势梯度模的合成 |
| 2.5 低渗透非达西模拟实例 |
| 3 分层注水的准确模拟 |
| 3.1 分层注水数学模型 |
| 3.1.1 分注井各层段嘴前井底流压计算 |
| 3.1.2 嘴损方程与井—网格压力方程的耦合 |
| 3.2 分层注水模拟实例 |
| (1)应用分层注水准确模拟之后(图5),分注井各层段注水量的精度大大提高。 |
| (2)分层注水数值模拟提高了各层采出程度的模拟精度。 |
| 4 注入水的跟踪模拟 |
| 4.1 注入水追踪模型及实现 |
| 4.2 注入水追踪模拟算例 |
| 5 主要认识和展望 |
（6）火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 火驱技术发展概况 |
| 1.3 火驱理论和数值模拟研究现状 |
| 1.4 智能计算在油田开发中的应用 |
| 1.4.1 人工神经网络在油田中的应用 |
| 1.4.2 群体智能算法在油田中的应用 |
| 1.5 论文研究内容及基本思路 |
| 第二章 火驱数学模型建立 |
| 2.1 模型建立 |
| 2.1.1 模型基本假设 |
| 2.1.2 微分质量和能量平衡方程 |
| 2.1.3 移动坐标 |
| 2.1.4 热传导 |
| 2.1.5 波动前缘两侧的质量平衡 |
| 2.2 火驱能量平衡优化和稳态热流速度分析 |
| 2.2.1 能量平衡优化 |
| 2.2.2 稳态热流速度分析 |
| 2.3 温度分布 |
| 2.3.1 燃烧温度 |
| 2.3.2 蒸汽温度 |
| 2.4 分区流体饱和度和分流量 |
| 2.5 火驱产率 |
| 2.6 压力分布 |
| 2.7 空气和水蒸汽超覆分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 火驱数学模型相关参数的求取和处理 |
| 3.1 分区参数的优化求取方法 |
| 3.2 密度计算 |
| 3.3 比热和潜热计算 |
| 3.4 温度计算 |
| 3.5 导热系数计算 |
| 3.6 相对渗透率计算 |
| 3.7 残余饱和度计算 |
| 3.8 粘度计算 |
| 3.9 波及系数计算 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 火驱数学模型验证和开发动态模拟分析 |
| 4.1 数值模拟算法与参数处理 |
| 4.1.1 数值模拟算法 |
| 4.1.2 相关参数优化处理方法 |
| 4.2 数值模拟系统设计与开发 |
| 4.2.1 系统功能设计 |
| 4.2.2 系统开发过程 |
| 4.3 FFDPM模型的验证 |
| 4.3.1 一维燃烧管室内实验验证 |
| 4.3.2 罗马尼亚Suplacu de Barcau油田火驱生产数据验证 |
| 4.4 火驱开发动态模拟与分析 |
| 4.4.1 干式燃烧油藏动态模拟分析 |
| 4.4.2 湿式燃烧油藏动态模拟分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 火驱开发指标智能预测模型研究 |
| 5.1 RBF神经网络 |
| 5.1.1 RBF神经网络结构 |
| 5.1.2 径向基函数 |
| 5.1.3 RBF神经网络的学习算法 |
| 5.2 粒子群优化算法 |
| 5.2.1 基本粒子群优化算法 |
| 5.2.2 标准粒子群优化算法 |
| 5.2.3 标准粒子群优化流程 |
| 5.3 自适应混沌克隆粒子群算法 |
| 5.3.1 混沌优化算法 |
| 5.3.2 ACCPSO算法 |
| 5.3.3 ACCPSO算法性能验证 |
| 5.4 ACCPSO-RBF神经网络预测模型 |
| 5.4.1 模型参数确定 |
| 5.4.2 模型算法流程 |
| 5.5 ACCPSO-RBF神经网络火驱开发指标预测模型 |
| 5.5.1 建立样本数据集 |
| 5.5.2 建立火驱开发指标预测模型 |
| 5.5.3 火驱开发指标预测模型性能验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 火驱注采参数智能优化方法研究与应用 |
| 6.1 火驱注采参数对开发效果的影响分析 |
| 6.1.1 注气速率对火驱开采效果的影响 |
| 6.1.2 转湿时机对火驱开采效果的影响 |
| 6.1.3 注水速率对火驱开采效果的影响 |
| 6.2 人工鱼群算法 |
| 6.2.1 人工鱼群基本思想 |
| 6.2.2 人工鱼的行为描述 |
| 6.2.3 人工鱼群的寻优原理 |
| 6.2.4 人工鱼群的算法流程 |
| 6.3 人工鱼群算法优化改进 |
| 6.3.1 算法改进思想 |
| 6.3.2 算法流程 |
| 6.3.3 算法验证 |
| 6.4 基于改进人工鱼群算法的火驱注入方案优化方法 |
| 6.4.1 火驱注入方案优化模型 |
| 6.4.2 优化模型求解算法 |
| 6.5 辽河油田杜66 块火驱注入方案优化应用实例 |
| 6.5.1 杜66 块基本概况 |
| 6.5.2 注入方案优化 |
| 6.5.3 应用效果与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 文中涉及公式附表 |
| 参考文献 |
| 读博士学位期间发表论文及授权专利 |
| 攻读博士学位论文期间参加科研项目 |
| 致谢 |
（7）B3区块钻关方案优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 绪论 |
| 1 课题研究目的及意义 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 钻关压降规律与开采特征研究 |
| 2.2 钻关过程优化研究 |
| 3 本文研究内容 |
| 第一章 研究区地质与开发概况 |
| 1.1 地质特征 |
| 1.1.1 区域概况 |
| 1.1.2 构造特征 |
| 1.2 储集空间特征 |
| 1.3 流体特征 |
| 1.4 渗流物理特征 |
| 1.5 温压特征 |
| 1.6 开发概况 |
| 第二章 精细地质建模与历史拟合 |
| 2.1 数据准备 |
| 2.2 精细地质建模 |
| 2.2.1 井模型的建立 |
| 2.2.2 断层模型 |
| 2.2.3 三维地层骨架模型 |
| 2.2.4 层面模型 |
| 2.2.5 沉积相模型 |
| 2.2.6 储层属性模型 |
| 2.3 历史拟合 |
| 2.3.1 全区产液量、注水量及含水率历史拟合 |
| 2.3.2 单井产液量及含水率历史拟合 |
| 2.3.3 单井注水量历史拟合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 关井范围与钻前关井时间界限 |
| 3.1 钻关区地层压力计算模型 |
| 3.1.1 概念模型 |
| 3.1.2 稳定渗流区 |
| 3.1.3 不稳定渗流区 |
| 3.2 钻关井底压力计算模型 |
| 3.3 单井钻关范围技术界限 |
| 3.4 钻前关井时间技术界限 |
| 3.5 不同井网对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 钻关区开采特征与总关井时间界限 |
| 4.1 建立概念模型 |
| 4.2 压降规律和开采特征 |
| 4.2.1 不同关井时间钻关动态 |
| 4.2.2 不同含水阶段钻关动态 |
| 4.2.3 不同压力条件钻关动态 |
| 4.2.4 不同油层钻关动态 |
| 4.3 总的关井时间界限 |
| 4.4 不同井网对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 钻关与周期注水结合技术界限 |
| 5.1 钻关与周期注水有机结合的可行性研究 |
| 5.1.1 周期注水的适用条件和技术参数 |
| 5.1.2 钻关与周期注水的对比分析 |
| 5.2 钻关与周期注水结合技术界限 |
| 5.2.1 周期注水选井选层原则 |
| 5.2.2 平面分批停注界限 |
| 5.2.3 纵向分段停注界限 |
| 5.2.4 恢复注水方式与时间界限 |
| 5.3 不同井网对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 钻关方案设计与开发效果预测 |
| 6.1 钻关方案设计 |
| 6.2 开发效果预测 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）普光气田千万级网格超高精度数值模拟技术（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 普光气田地质及开发概况 |
| 2 普光气田精细数值模拟模型建立 |
| 2.1 双重介质属性模型 |
| 2.2 双重混合介质建模技术 |
| 2.3 流体模型建立 |
| 3 普光气田高精度数值模拟研究 |
| 3.1 油气藏数值模拟云计算技术 |
| 3.2 建模数模一体化技术 |
| 4 模型计算结果对比 |
| 4.1 计算效率对比 |
| 4.2 水侵效果对比 |
| 5 结论 |
（9）超大规模油藏数值模拟技术（论文提纲范文）
| 1 研究思路 |
| 2 新求解器性能测试 |
| 3 分割回填方法在GTZ区块历史拟合中的实现 |
| 4 结论 |
（10）七组分交联聚合物调驱数值模拟研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交联聚合物调驱技术研究现状 |
| 1.2.2 交联聚合物调驱数值模拟研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第二章 七组分交联聚合物调驱数学模型 |
| 2.1 黑油模型 |
| 2.1.1 质量守恒方程 |
| 2.1.2 未知量及辅助方程分析 |
| 2.1.3 井的处理 |
| 2.2 交联聚合物调驱模型基本数学方程 |
| 2.2.1 质量守恒方程 |
| 2.2.2 辅助方程 |
| 2.2.3 交联聚合物调驱模型的封闭性 |
| 2.3 交联聚合物调驱模型物理化学参数方程 |
| 2.3.1 交联聚合物体系粘度模型 |
| 2.3.2 组分吸附滞留模型 |
| 2.3.3 水相渗透率下降系数 |
| 2.3.4 弥散扩散系数 |
| 2.3.5 可及孔隙体积系数 |
| 2.3.6 残余油饱和度模型 |
| 2.3.7 相对渗透率模型 |
| 2.3.8 交联反应动力学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 七组分交联聚合物调驱数值模型 |
| 3.1 数值解法 |
| 3.1.1 隐压显饱法(IMPES方法) |
| 3.1.2 顺序求解法(SEQ方法) |
| 3.1.3 联立求解法(SS方法) |
| 3.2 方程离散化与线性化 |
| 3.2.1 空间差分离散格式 |
| 3.2.2 七组分交联聚合物调驱隐式差分方程 |
| 3.2.3 牛顿线性化 |
| 3.3 线性方程组的求解 |
| 3.3.1 直接法 |
| 3.3.2 基本迭代法 |
| 3.3.3 预处理共轭梯度法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 七组分交联聚合物调驱数值模拟模块 |
| 4.1 交联聚合物调驱数值模拟模块的编制 |
| 4.1.1 数据输入 |
| 4.1.2 模拟计算 |
| 4.1.3 结果输出 |
| 4.2 交联聚合物调驱数值模拟模块功能 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 交联聚合物调驱数值模拟模块验证与测试 |
| 5.1 机理验证 |
| 5.2 计算结果验证 |
| 5.3 油田实例模型测试 |
| 5.3.1 油田概况 |
| 5.3.2 油田模型数值模拟测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、大庆油田PC集群大规模油藏数值模拟（论文参考文献）
- [1]非均质厚油层挖潜剩余油有效驱动单元渗流理论研究及应用[D]. 王九龙. 北京科技大学, 2021
- [2]大型水驱油藏数值模型劈分提高历史拟合运算效率方法研究[A]. 王言,李晓峰,曲福俊,时正理. 2020油气田勘探与开发国际会议论文集, 2020
- [3]基于深度学习的聚采井生产故障动态诊断方法研究[D]. 卢志刚. 东北石油大学, 2020(03)
- [4]大型复杂油藏CPU与GPU混合并行数值模拟[J]. 廉培庆,计秉玉,段太忠,姜凤光. 中国科技论文, 2020(05)
- [5]大庆油田水驱油藏模拟特色技术[J]. 赵国忠,尹芝林,匡铁,何鑫,张乐. 大庆石油地质与开发, 2019(05)
- [6]火驱油藏开发动态预测模型与分析方法研究[D]. 王莉利. 东北石油大学, 2019(01)
- [7]B3区块钻关方案优化研究[D]. 张军. 东北石油大学, 2019(01)
- [8]普光气田千万级网格超高精度数值模拟技术[A]. 顾少华,曾大乾,孙兵,张睿,徐中一. 2018年全国天然气学术年会论文集（02气藏开发）, 2018
- [9]超大规模油藏数值模拟技术[J]. 匡铁. 大庆石油地质与开发, 2018(04)
- [10]七组分交联聚合物调驱数值模拟研究与应用[D]. 董翔. 中国石油大学(华东), 2018(07)