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公开(公告)号：CN118090727B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410225780.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 宋岩 , 王雪莹 , 蒋恕 , 牛虎林 , 丁熊 , 袁雪皎 , 韩凤丽 , 姜林 , 姜振学 , 姜巍 , 黎菁 , 伍翊嘉 , 高智 , 唐田 , 杨成 , 彭军 , 李斌 , 陈雷 , 杨雪飞 , 刘依芃 , 李林涛 , 刘平
IPC: G01N21/84 , G06F17/10 , G06F17/16 , G01N27/626
Abstract: 本发明公开了一种碎屑岩物源定量识别方法，包括以下步骤：S1：确定研究区、目的层位、潜在物源区，并在所述目的层位的已知井和所述潜在物源区均匀取样，获得各取样地的岩石样品；S2：测定所述岩石样品的轻矿物含量、重矿物含量以及微量元素含量，并根据所述潜在物源区的测定结果建立标准模糊集，根据所述已知井的测定结果建立待识别模糊集；S3：对轻矿物、重矿物以及微量元素三种指标赋予其关于物源判别重要性的权重系数；S4：根据所述权重系数，计算所述待识别模糊集与所述标准模糊集之间的加权贴近度；S5：根据所述加权贴近度，按照择近原则确定所述目的层位的物源。本发明能够定量识别碎屑岩物源，有利于指导下一步油气勘探部署。
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公开(公告)号：CN117349579B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311277481.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种孔隙结构联合表征方法，首先根据实际测量数据绘制CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线；然后对CO2表征曲线和N2表征曲线的重叠区域的两条曲线数据求平均值，拟合得到函数y’i＝f(x)；计算得到每个孔径xi对应的孔隙体积y’i，以xi为横坐标，y’i为纵坐标绘制曲线，即得到CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线；同样的方法对N2表征曲线和高压压汞表征曲线的重叠区域进行数据处理，得到N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线；将CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线和N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线与原来的CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线进行拼接得到联合表征曲线。
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公开(公告)号：CN117349579A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311277481.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种孔隙结构联合表征方法，首先根据实际测量数据绘制CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线；然后对CO2表征曲线和N2表征曲线的重叠区域的两条曲线数据求平均值，拟合得到函数y’i＝f(x)；计算得到每个孔径xi对应的孔隙体积y’i，以xi为横坐标，y’i为纵坐标绘制曲线，即得到CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线；同样的方法对N2表征曲线和高压压汞表征曲线的重叠区域进行数据处理，得到N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线；将CO2吸附与N2吸附的重叠区域表征曲线和N2吸附与高压压汞的重叠区域表征曲线与原来的CO2表征曲线、N2表征曲线、高压压汞表征曲线进行拼接得到联合表征曲线。
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公开(公告)号：CN112862280B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110105897.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 西南石油大学 , 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司
Abstract: 本发明公开了一种油气井未来产量估计方法及系统。其中，油气井未来产量估计方法包括四个步骤，分别为建立递减率函数模型库；收集历史产量数据，建立历史产量数据集；根据所述历史产量数据集建立递减率数据集；获取当前产量数据参数，根据所述当前产量数据参数和递减率数据集计算获得油气井的未来产量。油气井未来产量估计系统包括数据接收模块、递减率计算模块、递减率转换模块、数据输入模块和未来产量计算模块。本发明实现当获取的当前产量数据参数的时间单位与递减率的时间单位不匹配时，进而利用产量估算公式进行计算得到未来产量，可满足不同的时间单位不匹配的情况，提升油气井未来产量估算方法的灵活性。
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公开(公告)号：CN113011735A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110287020.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 西南石油大学 , 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司
Abstract: 本发明公开了基于静态分析的获取油气井储量起算标准的方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：获取单井经济极限产量的指标信息作为输入，根据输入的所述单井经济极限产量的指标信息，按照时间尺度计算单井经济极限产量；S2：基于所述单井经济极限产量，根据静态储量起算标准计算模型计算收回单井投资初始产量，所述收回单井投资初始产量即储量起算标准并输出。本发明充分考虑油气井自然递减这一特性，以指数递减为约束模型，根据经济极限年产量，倒推求得经济极限初始产量(储量起算标准)；还充分考虑到原油、天然气两种产出物的经济价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862280A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110105897.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 西南石油大学 , 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司
Abstract: 本发明公开了一种油气井未来产量估计方法及系统。其中，油气井未来产量估计方法包括四个步骤，分别为建立递减率函数模型库；收集历史产量数据，建立历史产量数据集；根据所述历史产量数据集建立递减率数据集；获取当前产量数据参数，根据所述当前产量数据参数和递减率数据集计算获得油气井的未来产量。油气井未来产量估计系统包括数据接收模块、递减率计算模块、递减率转换模块、数据输入模块和未来产量计算模块。本发明实现当获取的当前产量数据参数的时间单位与递减率的时间单位不匹配时，进而利用产量估算公式进行计算得到未来产量，可满足不同的时间单位不匹配的情况，提升油气井未来产量估算方法的灵活性。
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公开(公告)号：CN111921961A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010895942.6
申请日：2020-08-31
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明涉及页岩加工技术领域，具体是页岩岩芯清洗烘干装置，包括装置本体，所述装置本体的内部用于放置页岩岩芯的岩芯承载架。本发明通过装置本体的内部设置页岩岩芯的岩芯承载架，并在岩芯承载架的上端分别设有清洗管和烘干管，先通过清洗管将水箱内的水喷淋在页岩岩芯上，对页岩岩芯上的泥土和杂物进行冲洗干净，并通过排水管将泥水排出，再有风机将加热器内的热空气从烘干管吹入，热风从烘干管上的出风孔均匀的吹向页岩岩芯上，使得页岩岩芯上的水分快速蒸发烘干，从而达到页岩岩芯的清洗和烘干同步完成，这种方式耗费人力小，节约了工作时间，提高了工作效率，且晾干的时间的不受天气的影响。
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公开(公告)号：CN118609696B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410696142.X
申请日：2024-05-31
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 牛虎林 , 魏祥峰 , 吴伟 , 刘伟伟 , 刘若冰 , 蒋恕 , 丁熊 , 韩凤丽 , 王雪莹 , 郝景宇 , 陈斐然 , 王道军 , 杨雪飞 , 陈雷 , 程四洪 , 伍代禹 , 职天佑 , 魏富斌 , 杨一茗 , 徐亮 , 李勇军 , 袁雪皎 , 阮靖茹 , 唐维诗 , 苟珩峰 , 肖懿 , 彭军 , 李斌 , 刘金华 , 郑斌嵩 , 刘平 , 刘依芃 , 李林涛
Abstract: 本发明公开了一种富有机质页岩自封闭性定量评价方法，步骤S1、选择评价富有机质页岩自封闭性的地质参数；S2、取若干个富有机质页岩样本，测量每个样本的地质参数；S3、计算各地质参数的权重系数ωj′；S4、计算自封闭性评价系数S，并对S进行校正，得到校正的自封闭性评价系数S'，S5、根据S'建立富有机质页岩自封闭性评价标准如下：若S'≥0.6，代表自封闭性等级为极好；若0.45≤S'＜0.6，代表自封闭性等级为好；若0.3≤S'＜0.45，代表自封闭性等级为中；若S'＜0.3，代表自封闭性等级为差。本发明的方法定量评价页岩的自封闭性，可以更准确地预测页岩层系中页岩气的保存状况，从而提高对页岩气资源量的评估精度，降低勘探风险。
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公开(公告)号：CN118090727A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410225780.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 西南石油大学
Inventor： 何鑫洋 , 张昆 , 宋岩 , 王雪莹 , 蒋恕 , 牛虎林 , 丁熊 , 袁雪皎 , 韩凤丽 , 姜林 , 姜振学 , 姜巍 , 黎菁 , 伍翊嘉 , 高智 , 唐田 , 杨成 , 彭军 , 李斌 , 陈雷 , 杨雪飞 , 刘依芃 , 李林涛 , 刘平
IPC: G01N21/84 , G06F17/10 , G06F17/16 , G01N27/626
Abstract: 本发明公开了一种碎屑岩物源定量识别方法，包括以下步骤：S1：确定研究区、目的层位、潜在物源区，并在所述目的层位的已知井和所述潜在物源区均匀取样，获得各取样地的岩石样品；S2：测定所述岩石样品的轻矿物含量、重矿物含量以及微量元素含量，并根据所述潜在物源区的测定结果建立标准模糊集，根据所述已知井的测定结果建立待识别模糊集；S3：对轻矿物、重矿物以及微量元素三种指标赋予其关于物源判别重要性的权重系数；S4：根据所述权重系数，计算所述待识别模糊集与所述标准模糊集之间的加权贴近度；S5：根据所述加权贴近度，按照择近原则确定所述目的层位的物源。本发明能够定量识别碎屑岩物源，有利于指导下一步油气勘探部署。
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公开(公告)号：CN117710743A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311764967.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶深度学习法的深层固体沥青识别分类方法，步骤S1、获取取芯井测井数据、岩石薄片图像数据以及固体沥青反射率R，并对岩石薄片图像数据进行预处理，形成原始数据集；将原始数据集分为训练集和测试集；S2、计算深度学习值fi，然后根据固体沥青反射率R和深度学习值fi建立的固体沥青识别分类模型。S3、搭建神经网络模型，然后将训练集的数据作为输入层输入神经网络模型对模型进行训练。S4、将测试集数据输入训练后的神经网络模型中测试该模型的固体沥青识别准确率；S5、根据固体沥青识别分类模型来确定固体沥青类型。本发明通过神经网络算法完成固体沥青的识别，使得识别标准更加客观、真实、快速、准确。
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