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公开(公告)号:CN108756854A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810711850.0
申请日:2018-07-03
Applicant: 常州大学
IPC: E21B47/009
CPC classification number: E21B47/0008
Abstract: 本发明涉及一种基于示功体的有杆泵工况智能监测方法,所述的监测方法包括以下步骤:a、有杆泵工况监测示功体样本集合的构建;b、有杆泵工况监测卷积神经网络的构建;c、有杆泵工况监测卷积神经网络的实际应用;d、有杆泵工况监测卷积神经网络的强化学习与更新。本发明基于示功体对有杆泵工况进行智能监测,解决了现有技术难以在短时间内对发生渐变性故障的抽油井识别诊断,以及由于样本数据与实际数据对比误差造成的诊断准确率提升空间不大的问题,实现了在短时间内提供诊断识别并发出预警,从而提高了有杆泵工况监测的正确率以及神经网络使用的智能性和有效性。
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公开(公告)号:CN108266184A
公开(公告)日:2018-07-10
申请号:CN201810033152.X
申请日:2018-01-14
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及油气井储量评价技术领域,特别涉及一种基于生产数据的气井单井控制储量估算方法,包括如下步骤:(1)、收集并整理气井生产数据、储层参数及流体物性参数;(2)、拟压力及拟时间的计算;(3)、基于拟压力及产量数据,计算单位拟压力差下的累计产气量;(4)、利用Iψ指数及拟压力,绘制Iψ指数与拟压力之间的关系曲线,从而获得Iψ曲线;(5)、基于Iψ曲线回归得到趋势线,识别趋势线的拐点位置,利用拐点所对应的Iψ指数值,计算获得气井单井控制储量的估算结果。本发明可以实现在仅有少量数据的情况下,简单快速且较为准确地估算气井单井控制储量,可广泛用于气井生产能力评价。
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公开(公告)号:CN108226397A
公开(公告)日:2018-06-29
申请号:CN201810033149.8
申请日:2018-01-14
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及一种模拟主分支管比可变的水合物生成的实验装置及方法,包括:实验模拟系统、压力控制系统、流体注入系统、压力测量系统、管径调节系统、温度控制系统、循环系统、进排水系统和监控存储系统,管径调节装置同轴设置在分支管内,管径调节装置包括N个三棱体,分支管的内壁上圆周均布有N个推动缸,N个所述推动缸同时推动三棱体逐渐远离分支管内壁时,相邻的两个所述三棱体相互靠近,滑动贴合的两个侧面的重叠面积逐渐增大,流体通道横截面边长逐渐减小。本发明通过控制主管和分支管的流动速度,以及通过调节分支管直径控制主管道和分支管道内径比,研究汇流流动的机理,并模拟研究水合物形成后在金属管道粘附聚集的形成机理。
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公开(公告)号:CN108150151A
公开(公告)日:2018-06-12
申请号:CN201810033130.3
申请日:2018-01-14
Applicant: 常州大学
IPC: E21B47/00
CPC classification number: E21B47/00
Abstract: 本发明涉及气井生产动态分析技术领域,特别涉及一种产水气井长期产水量估算方法,包括如下步骤:(1)、建立待研究井周围储层的初始假设气-水相渗曲线;(2)、整理该产水气井生产数据及单次产水量测试数据;(3)、基于测试所得的储层基本参数,结合初始假设气-水相渗曲线,构建产水气井数值模型;(4)、模拟获得模拟井底流压及模拟产水量数据,并分别与实际井底流压及单次产水量测试结果进行对比,调整相渗曲线直至完成拟合。本发明的产水气井长期产水量估算方法可以在未进行相渗曲线测试且仅具备单日产水量测试结果的情况下,估算产水气井的长期产水量。
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公开(公告)号:CN107101903A
公开(公告)日:2017-08-29
申请号:CN201710407058.1
申请日:2017-06-02
Applicant: 常州大学
CPC classification number: G01N3/567 , G01N17/02 , G01N2203/0226 , G01N2203/0232 , G01N2203/024
Abstract: 本发明公开了一种高温高压多相流喷射式冲刷腐蚀实验装置,具有依次连接的混合单元、加压单元以及测试单元,混合单元:包括砂桶、砂浆泵,砂桶内安装有将注入砂桶的固体颗粒与液体搅拌混合的螺旋片;加压单元:包括对实验介质加压的往复柱塞泵、对往复柱塞泵增压的双柱塞泵,测试单元:包括具有高压内腔的釜体、釜盖,釜体内侧壁上设有连接往复柱塞泵出口端的喷头,正对喷头的釜体中央设有夹持金属试样的试样夹具,喷头上设有对实验介质加热的加热元件。本发明可进行高温高压多相流条件下的喷射实验,模拟实际井下多种开采状态下油套管和多相流对过流部件的冲刷腐蚀情况,对各种过流部件的材质和不同表面防护措施的腐蚀速率进行测试。
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公开(公告)号:CN102392646B
公开(公告)日:2013-06-19
申请号:CN201110402033.5
申请日:2011-12-07
Applicant: 常州大学
IPC: E21C50/00
Abstract: 本发明公开一种海底天然气水合物电喷泵组合开采方法及装置,多相分离与储存系统通过采气管道连接海底天然气水合物与泥沙混合层,采气管道上串有海面下的喷射泵;电动离心泵通过动力液管道连接喷射泵且动力液管道空套在采气管道中;由电动离心泵从动力液管道注入加压后的海水作为动力液,动力液从喷射泵的喷嘴入口进入,在喷嘴出口造成低压区;天然气水合物、海水及泥沙的混合物被吸入,经过采气管道到喷射泵被吸入喷嘴出口的低压区与动力液混合形成混合液体,混合液体经喷射泵的出液口进入采气管道并沿采气管道与动力液管之间的环形空腔向上流动直至多相分离与储存系统,能提高海底水合物分解的效率、节约分解天然气水合物所需的能量。
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公开(公告)号:CN118296398A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410348296.X
申请日:2024-03-26
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于历史数据的油井时序数据预测方法,包括:从历史油井数据库中获取油井多种不同指标的历史生产数据;对历史生产数据进行预处理,得到待预测数据,并将待预测数据保存至新油井数据库;根据指定的时间窗口,将历史油井数据库中的历史生产数据和新油井数据库中的待预测数据划分成多个数据段;在新油井数据库中选取某一指标在同样时间窗口大小的数据段,在历史油井数据库该指标的数据段中寻找与之相似的数据段;根据历史油井数据库找到的多段相似数据段相邻的后一个数据段,生成待预测数据的预测结果。本发明的基于历史数据的油井时序数据预测方法充分利用了石油领域的实测数据,可以进行快速、准确地油井数据预测。
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公开(公告)号:CN117743879A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311583965.3
申请日:2023-11-24
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的油井压裂措施适用性分析方法,涉及油气田开发技术领域,包括制备油井压裂措施开发效果参数数据样本集;使用K‑means聚类算法对油井压裂措施开发效果参数数据样本集进行分析,以确定聚类参数和效果的质心;通过切比雪夫距离公式计算待措施井与历史油井在开发参数上的相似度,以获取高相似度油井;使用KNN分类算法对高相似度油井进行分类分析,并根据投票法确定分类数量;基于待措施井相似井的分类效果确定其压裂措施的适用性。本发明通过分析海量的压裂措施井监测数据,将措施效果与措施参数紧密联系起来,并通过结合多种的机器学习方法帮助我们能够更准确、更高效地判断出油井压裂措施适用性。
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公开(公告)号:CN117288650A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311154867.8
申请日:2023-09-08
Applicant: 常州大学
IPC: G01N15/08
Abstract: 本发明公开了一种人工裂缝区多阶段流体渗流状态判定分析方法,涉及采油工程技术领域,包括建立高速非达西渗流等效公式,确定流体从高速非达西渗流状态转变成达西渗流状态的判断条件;建立达西渗流公式,确定流体从达西渗流状态变成拟线性渗流状态的判断条件;判定流体处于拟线性渗流状态,分析拟线性渗流公式计算得出剩余时间步长后,进行渗透率校正直至含水率拟合与实际值相符。本发明考虑了人工裂缝中流体的三种渗流状态,分别建立高速非达西渗流公式、达西渗流公式和拟线性渗流公式,并确定渗流状态转变的条件,更准确的模拟人工裂缝中流体的真实渗流状态,解决了现有数值模拟软件中拟合准确度较低的问题。提高油藏历史拟合精确度。
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公开(公告)号:CN117036771A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310747344.8
申请日:2023-06-25
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的示功图特征提取方法及系统,涉及石油开采故障诊断技术领域,包括构建示功图图像数据集;构建全卷积神经网络模型,模型输入和输出均为示功图图像;对模型进行预训练,训练的评价指标为判断模型输出和输入的示功图图像之间的相似性;采用网格搜索对模型进行超参数优化,优化模型的提取能力;截取模型的卷积阶段作为示功图特征提取器。本发明示功图特征提取方法,避免了大量样本直接学习的性能差、速度慢,模型优化难度大的问题。在后续建立依据示功图进行油井故障诊断的问题中只需要依靠少量标记样本就可以满足模型学习的需求,降低了样本标记和模型优化时一定的人力和时间成本并提高了示功图识别的准确率。
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