煤层气联产干扰建模分析——以滇东盆地为例 科研站库

煤层气联产干扰建模分析——以滇东盆地为例

煤层气联产井层间干扰严重制约了煤层气资源的有效开发;然而,由于复杂的地质构造演化和油藏开发技术,定量干扰指标的建立至今仍存在困难。利用煤层瞬态流入动态关系(IPR)曲线推导出煤层逆流速率和产水抑制指数来表征层间干扰。以滇东盆地煤层气井为例,采用改进的储层模型计算了不同储层和含水层参数的IPR曲线。在获取层间干扰指标的数据处理中,发现煤储层之间的压力差是产生反向流体的最关键因素,差异为15%,干扰量为244.08 m3 d·KPa−1,其次是煤层厚度和渗透率(~ 18.00-25.00 m3 d·KPa−1)。含气量、朗缪尔压力和朗缪尔体积对层间干扰的影响较小。其次,含水层厚度或渗透率的增加,都会因水涌而使煤层产水率显著增加。值得注意的是,当含水层位于较高的流体压力系统中时,反向流动速率将增加。相反,在压力较低的系统中,反向流速将会降低。最后,持续的压力下降导致煤层和含水层的回灌能力高于设定的排水系统,导致煤层水不能被有效抽除。煤层产水抑制指数与含水层厚度和渗透率呈正相关,与排水强度呈负相关。研究结果弥补了识别干扰指标与可能的产层组合之间的差距,为加强滇东地区煤层气开发提供了新的思路。
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不同非均质性储层岩石破裂过程区特征 科研站库

不同非均质性储层岩石破裂过程区特征

用于油气和地热储层增产的水力压裂与I型裂缝的扩展密切相关。岩石非均匀性导致的非线性变形发生在裂纹尖端,这导致断裂过程区(FPZ)在裂纹不稳定扩展之前形成。然而,FPZ特征与岩石非均质性之间的关系仍然难以捉摸。我们使用了储层中常见的三种岩石类型进行实验研究,每种岩石类型都包括两种亚型,由于粒度或微观结构特征,它们具有不同的非均质性。根据实验结果,我们计算了每个开裂的V形缺口巴西圆盘的FPZ尺寸(由假定圆形FPZ的半径表示),并使用离散元方法再现了大理石中FPZ的形成过程。我们发现,强非均匀性有利于大的FPZ尺寸,可以增强裂纹生成能力,并使裂纹形态复杂。将威布尔分布与断裂力学相结合,可以从理论上解释FPZ尺寸对非均质性程度的依赖性,这表明岩石的固有非均质性为FPZ的形成奠定了物理基础。这些发现可以提高我们对I型裂缝扩展机制的认识,并为评估储层可压裂性提供有用的指导。
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利用微观分析技术研究砂岩矿物成分非均质性对裂纹萌生与扩展的影响 科研站库

利用微观分析技术研究砂岩矿物成分非均质性对裂纹萌生与扩展的影响

裂纹萌生和扩展是影响岩石破坏的关键科学问题。为了研究岩石破裂过程中的裂纹萌生和扩展,对砂岩样品进行了CT扫描试验。基于重建的三维裂缝结构模型,分析了砂岩裂缝的萌生和扩展阶段。采用微观分析技术研究了矿物中裂纹萌生和扩展的类型以及矿物成分不均匀性对裂纹萌生和蔓延的影响。采用统计方法分析了矿物粒度对裂纹萌生和扩展的影响。结果表明,裂纹萌生和扩展可分为四个阶段:微裂纹孕育、中裂纹萌生、中裂纹向宏观裂纹演化和宏观裂纹穿透。四条裂缝形成在不同的位置,沿着矿物边缘延伸,在矿物边缘偏转,在矿物边界分叉,并穿透矿物。石英碎屑和水泥形成的杂岩结构使得裂缝很容易沿着矿物边缘延伸。在结晶度高的石英碎屑中,裂纹倾向于在石英碎屑边缘偏转和分叉。蚀变石英和粘土矿物的共生结构很容易导致裂缝在矿物中传播。此外,矿物粒度的分布影响裂纹的萌生和扩展。矿物粒度的不均匀性容易导致裂纹的萌生和扩展。矿物粒度的大小影响二次裂纹的宽度。这些研究结果可为预测和评价岩体稳定性提供依据和参考。
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基于岩心的砂砾岩水力裂缝评价和砾石非均质性的影响 科研站库

基于岩心的砂砾岩水力裂缝评价和砾石非均质性的影响

在中国西北部准噶尔盆地马湖凹陷北坡建立了一个示范区,开展水力压裂实验,并设计了一口取芯井来研究水力裂缝。从约323.19 m的四个连续岩芯中采集了345条裂缝,包括高频裂缝、天然裂缝、岩芯处理裂缝和钻井诱导裂缝,其中包括泥岩、砂岩和砾岩。岩芯岩性以砾岩为主,砾岩的特点是砾石粒径粗、分选差和砾石支撑。首先,本文通过整合岩心观察、成像测井和CT扫描来识别不同的裂缝。根据裂缝传播路径和裂缝表面几何形状,砂砾岩储层中的HF分为穿透砾石裂缝和绕过砾石裂缝。其次,分别对HFs的发生和密度进行了表征。HF的倾角为80–90◦ 和0的两个趋势◦–20◦ 和160◦–220◦. 裂缝密度在深度上表现出强烈的非均质性,穿透砾石裂缝的数量几乎是绕过砾石裂缝的两倍。此外,在断裂面上没有观察到明显的支撑剂,而在岩屑中发现了支撑剂。第三,选择砾石尺寸和方向,研究砾石非均质性对HFs的影响。结果表明,砾石尺寸越大,砾石方向与高频波传播方向之间的锐角越大,有利于穿透性砾石裂缝的发育。最后,研究了压裂井对HFs的影响。裂缝密度与裂缝与射孔部位之间的距离、丛间距和滑水密切相关。较高的裂缝密度是由于高频波与射孔部位之间的间距更近、簇间距更小以及滑溜水的百分比更高。本文的研究成果有望为油田水力压裂作业以及当前的实验和数值研究提供参考。
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基于离散元法的割缝诱导水力裂缝定向扩展模拟 科研站库

基于离散元法的割缝诱导水力裂缝定向扩展模拟

水力压裂技术可以安全有效地提高煤层的渗透率,有利于煤层气勘探和防治煤与瓦斯突出。然而,常规HF裂缝倾向于向最大主应力方向扩展,这可能与项目要求的压裂方向不一致。因此,煤层渗透率的增加方向与预期不同。为了解决这些问题,PFC2D软件模拟被用于研究定向水力压裂(DHF),即开槽和水力压裂的组合。分析了不同开槽角度(q)、不同水平应力差系数(K)和不同注入压力对DHF裂缝扩展的影响。结果表明,当q、K和注液压力较小时,DHF方法可以克服初始地应力对水力裂缝扩展方向的主导影响,控制裂缝垂直于开槽方向的扩展。当DHF裂缝与人工开槽连接时,压力会剧烈波动,压裂曲线呈现多峰型。压裂孔周围颗粒压力的增加和减少分别反映了裂缝尖端压力积聚和裂缝扩展的过程。与常规HF相比,DHF不仅可以缩短压裂时间,而且可以使裂缝网络更加复杂,更有利于气体流动。在地应力作用下,槽间应力将增大,超过最大水平主应力。此外,随着压裂时间的变化,模型的局部应力也会发生变化。水力裂缝总是扩展到局部应力较大的区域。研究结果可为DHF的理论研究和工程应用提供一定的帮助。
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基于离散元法的割缝诱导水力裂缝定向扩展模拟 科研站库

基于离散元法的割缝诱导水力裂缝定向扩展模拟

水力压裂技术可以安全有效地提高煤层的渗透率,有利于煤层气勘探和防治煤与瓦斯突出。然而,常规HF裂缝倾向于向最大主应力方向扩展,这可能与项目要求的压裂方向不一致。因此,煤层渗透率的增加方向与预期不同。为了解决这些问题,PFC2D软件模拟被用于研究定向水力压裂(DHF),即开槽和水力压裂的组合。分析了不同开槽角度(q)、不同水平应力差系数(K)和不同注入压力对DHF裂缝扩展的影响。结果表明,当q、K和注液压力较小时,DHF方法可以克服初始地应力对水力裂缝扩展方向的主导影响,控制裂缝垂直于开槽方向的扩展。当DHF裂缝与人工开槽连接时,压力会剧烈波动,压裂曲线呈现多峰型。压裂孔周围颗粒压力的增加和减少分别反映了裂缝尖端压力积聚和裂缝扩展的过程。与常规HF相比,DHF不仅可以缩短压裂时间,而且可以使裂缝网络更加复杂,更有利于气体流动。在地应力作用下,槽间应力将增大,超过最大水平主应力。此外,随着压裂时间的变化,模型的局部应力也会发生变化。水力裂缝总是扩展到局部应力较大的区域。研究结果可为DHF的理论研究和工程应用提供一定的帮助。
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多孔岩石中裂纹成核和扩展的相场断裂模拟 科研站库

多孔岩石中裂纹成核和扩展的相场断裂模拟

本文提出了一个改进的相场模型,用于模拟多孔人造岩石和那不勒斯细粒凝灰岩中混合型裂缝和压缩驱动裂缝的演化。数值模型已经用单轴平面应变压缩下的单切口岩样的实验观测值进行了校正。为了进行验证,将数值模型的结果与单轴压缩下不同岩桥倾角的Meuwissen样本进行了比较。模拟结果与实验数据进行了定性和定量的比较。结果表明,所提出的模型能够捕捉到在那不勒斯细粒凝灰岩样品中观察到的缺口之间剪切裂纹的出现,以及在人造岩石样品中观察到的由压应力驱动的裂纹扩展模式。此外,成功地再现了实验测试中观察到的典型复杂裂纹模式,以及临界载荷。
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深度学习有限元 科研站库

深度学习有限元

本文提出了一种使用深度学习(一种人工智能技术)生成有限元刚度矩阵的方法。该方法用于开发4节点和8节点二维实体有限元。深度学习的有限元方法通过了零能模式测试。通过各种数值实例,研究了所开发单元的性能,并与现有单元的性能进行了比较,还研究了该法的计算效率。大量算例已经证实,深度学习的有限元优于现有的常规有限元。本文所提出的方法可用于生成各种类型的有限元。
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基于图像建模和深度学习的非均质材料有效力学性能预测 科研站库

基于图像建模和深度学习的非均质材料有效力学性能预测

与均质材料的组成均匀性不同,非均质材料通常由两种或多种不同的成分组成。通常认为,非均质材料的有效材料性能与机械性能和每种成型成分的分布模式有关。然而,在宏观力学性能和微观结构之间建立明确的关系似乎很复杂。具体来说,深度神经网络是用来处理输入-输出映射复杂情况的。本文提出了一种建立非均质材料有效力学性质与中尺度结构之间隐式映射的方法,以页岩为例阐述了该方法。在中尺度上,页岩样品是由多种成分组成的复杂非均质复合物,每种成分的力学性质差异很大,在页岩样品中以完全随机的方式分布。本文采用图像处理技术将页岩样品图像转换为有限元模型,利用有限元分析评估页岩样品的有效力学性质。经验证,训练后的卷积神经网络能够准确有效地预测真实页岩样品的有效模量。
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将有限元与深度神经算子相结合以实现力学问题快速多尺度建模 科研站库

将有限元与深度神经算子相结合以实现力学问题快速多尺度建模

多尺度建模是研究多物理系统的一种有效方法,该系统具有完全不同的尺寸特征。具有较低保真度(粗略)的解算器负责模拟具有均质特征的域,而昂贵的高保真度(精细)模型通过精细离散化来描述微观特征,这种模型总体成本过高,特别是对于时间依赖性问题。本文探索了使用机器学习进行多尺度建模的思想,并使用神经算子DeepONet作为昂贵求解器的有效替代。DeepONet使用从精细求解器获取的数据进行离线训练,以学习潜在的和未知的精细尺度动力学。然后将其与标准PDE解算器耦合,用于在耦合阶段预测具有新边界/初始条件的多尺度系统。所提出的框架显著降低了多尺度模拟的计算成本,DeepONet推断成本可以忽略不计,方便了多种界面条件和耦合方案的结合。
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