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智能压裂GPTs
在已知地层参数情况下,根据压裂参数智能优化模型评价工程参数适应性,并给出工程参数优化方向
*油气人工智能模型的泛化能力有限,实际应用中可能需根据具体场景和需求进行适配和优化。如您有合作意向或产品咨询,请随时与我们联系。
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智能压裂模型架构
在地质资料和地质模型的基础上,通过大数据智能模型动态化、智能化识别压裂过程中的施工风险,优化并调整施工参数,从而智能化控制压裂风险、提升压裂改造效果
智能压裂GPTs
1    压裂施工参数设计与优化
压裂措施的增产效果,以尽可能小的投资获得最大的回报,就需要对影响压裂井的因素进行分析。以理论油藏模型和油田实际油藏模型为基础引进敏感系数,通过比较敏感系数绝对值的大小,对压裂井增产效果影响因素进行分析判断。
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2   压裂施工风险精准识别
压裂砂堵是压裂施工中,压裂支持剂聚集堵塞井底或裂缝,使施工压力升高的现象。砂堵若未及时处理,易致压裂施工失败,浪费资源,需额外冲砂解堵或大修,增加成本,严重时可能报废井并导致人员伤亡。该方法基于时间循环神经网络,能够处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的砂堵风险,通过压裂现场采集端实时采集仪表车泵注数据和压裂设计参数,通过网络传输至云服务,实现前后方压裂施工监控和砂堵风险预警。
3   人工裂缝改造体积动态评价
以各平台各井各段实际的天然裂缝响应、地应力、脆性情况;定性及定量描述的人工裂缝复杂性程度;定性定量的压窜程度等开展综合对比评估。
成功案例
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