Geomechanics in Energy, Geology and Oil-Gas Exploration

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Study on the Remodeling Process of Marl Reservoirs

   Hancheng Wang, Yucheng Jia, Miao Yang, Ruoyu Yang, Xi Zhu, Yan Fu

   Dieses Kapitel taucht ein in die komplexe Welt der Mergelreservoirs in der Perm-Maokou-Formation des Sichuan-Beckens und beleuchtet ihr enormes Potenzial trotz ihrer dünnen, porenarmen Natur. Sie werden herausfinden, warum traditionelle Kalk- und Dolomitklüfte die Erkundung dominieren - bis jetzt. Der Schwerpunkt verlagert sich auf die übersehenen Mergelreservoirs, die trotz ihres Überflusses an Kohlenwasserstoffen und organischen Poren aufgrund ihrer schlechten physikalischen Eigenschaften und ihres anspruchsvollen Stimulationsbedarfs lange vernachlässigt wurden. Das Kapitel seziert minutiös die geologischen und technischen Hürden, von der Dominanz säureunlöslicher Mineralien wie Talk und Quarz bis hin zum starken Kontrast der Säure-Gestein-Reaktionsraten im Vergleich zu konventionellen Karbonaten. Laborexperimente zeigen die starke Plastizität des Mergels und den niedrigen Young's-Modul, die die Bruchausbreitung behindern, während in-situ-Stressexperimente überschaubare Stressgrößen bestätigen, aber die Notwendigkeit einer Frakturierung mit hoher Verdrängung hervorheben. Der wirkliche Durchbruch kam durch die Säure-Gestein-Reaktion und die Leitfähigkeitsexperimente, die die Ineffizienz des Säurefrakturierens im Mergel offenbaren - glatte geätzte Oberflächen können ihre Leitfähigkeit unter hohem Verschlussdruck nicht aufrechterhalten. Dies schafft die Voraussetzungen für einen Paradigmenwechsel: die Einführung eines Sandfrakturierungsprozesses mit glattem Wasser und Hilfsmitteln, der auf die einzigartige Mineralzusammensetzung des Mergels zugeschnitten ist. Feldtests in Well XT1 zeigen den Erfolg der Methode und erreichen Bruchlängen von 106-142 Metern und eine atemberaubende tägliche Produktion von über 100.000 Kubikmetern. Das Kapitel schließt mit der Aufforderung, die Stimulationsparameter weiter zu optimieren und dabei die wirtschaftliche Lebensfähigkeit mit den hohen Kosten großflächiger horizontaler Brunneninterventionen in Einklang zu bringen. Für Fachleute, die das ungenutzte Potenzial von Mergelreservoirs erschließen wollen, ist dieses Kapitel ein unverzichtbarer Leitfaden, um geologische Herausforderungen in technische Triumphe zu verwandeln.

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3. Study on the Configuration and Characterization Methods of Single Sand Bodies in the Chang 2 Oil Reservoir of Block Xue 3

   Ying Zhao, Qi Yang, Hang Li, Yidan Zhang, Xinlei Zhang

   Tauchen Sie ein in eine bahnbrechende Studie, die neu definiert, wie einzelne Sandkörper im Chang 2-Ölreservoir von Block Xue 3 kartiert und charakterisiert werden. Entdecken Sie, wie sedimentäre Mikrofazies-Analysen, Kerndaten und dynamische Validierungstechniken kombiniert werden, um drängende Herausforderungen bei der Effizienz von Wasserüberflutungen und der Verteilung von Restöl zu bewältigen. Der Artikel beginnt mit einer Skizze des geologischen und betrieblichen Kontextes des Reservoirs Xue 3 Chang 2 und beleuchtet dessen Entwicklungsgeschichte, aktuelle Produktionskennzahlen und die wichtigsten Widersprüche, die fortgeschrittene Charakterisierungsmethoden erfordern. Anschließend untersucht sie die Charakterisierung sedimentärer Mikrofazies, wobei sie Kernanalysen und Logging Fazies anwendet, um unterschiedliche Ablagerungsumgebungen zu identifizieren, von Verteilungskanälen bis hin zu interdistributiven Buchten. Die Studie stellt innovative Kartierungstechniken für kontinuierliche und schmale Sandkörper vor und bietet Schritt-für-Schritt-Workflows zur Abgrenzung von Einkanalgrenzen und planaren Verteilungen. Ein Höhepunkt ist die quantitative Kenntnisbasis für Parameter, in der Trefferraten, Sandsteindicke und Dicke-zu-Dicke-Verhältnisse analysiert werden, um die Modellierung von Reservoirs zu leiten. Die dynamische Validierung durch Tracer-Monitoring unterstreicht die entscheidende Rolle von Sandkörpergrenzen bei der Reaktion auf Überschwemmungen. Durch den Aufbau einer quantitativen Beziehung zwischen Kanalbreite und Dicke bietet die Studie ein leistungsstarkes Werkzeug zur Vorhersage der Geometrie von Sandkörpern in spärlich gebohrten Gebieten. Die Ergebnisse gipfeln in einer Reihe diagnostischer Kriterien und praktischer Empfehlungen zur Optimierung von Wasserüberschwemmungsstrategien, wodurch sichergestellt wird, dass diese Forschung als unverzichtbare Ressource für Fachleute dient, die die Kohlenwasserstoffrückgewinnung in ähnlichen geologischen Gegebenheiten verbessern wollen.

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4. CO₂ Corrosion Rate Prediction Model for Well Tubing in CCUS Process

   Huaizhu Liu, Haopeng Li, Jinping Xiong, Liangchao Chen

   In diesem Kapitel wird ein innovatives Modell zur Vorhersage der CO ₂ -Korrosionsrate vorgestellt, das speziell auf Brunnenrohre in Verfahren zur Kohlenstoffabscheidung, -nutzung und -speicherung (CCUS) zugeschnitten ist, in denen überkritische CO ₂ -Emissionen und Hochdruckumgebungen einzigartige Bedingungen schaffen. Das Modell basiert auf elektrochemischen Korrosionsmechanismen und konzentriert sich auf die Beziehung zwischen Eisenionenkonzentration und Korrosionsrate. Es enthält einen dynamischen Synergiekorrekturmechanismus, der die Arrhenius-Gleichung verwendet, um Temperaturschwankungen zu berücksichtigen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die auf idealisierten Annahmen beruhen, führt dieser Ansatz ein Rahmenwerk mit zwei Temperaturzonen ein - niedrigen und hohen Temperaturen -, um das Korrosionsverhalten in Bohrlochumgebungen präzise zu simulieren. Die Studie validiert das Modell anhand von Felddaten aus einem CCUS-Demonstrationsblock in der chinesischen Provinz Hebei, wo neun Förderbrunnen und vier CO ₂ -Injektoren unter hohem Wasserschnitt und erhöhtem Formationsdruck betrieben werden. Schlüsselergebnisse zeigen, dass das Modell einen mittleren relativen Fehler (Mean Relative Error, MRE) von 0,23 und einen durchschnittlichen Quadratfehler (Root Mean Square Error, RMSE) von 0,0067 mm / a erreicht, was eine hohe Genauigkeit und Robustheit demonstriert. Das Kapitel beleuchtet auch kritische Einsichten in die Beschränkungen bestehender Modelle, wie ihre geringe Anpassungsfähigkeit an extreme Bedingungen und ihre unzureichende Sensitivität gegenüber niedrigen Korrosionsraten, und schlägt gezielte Empfehlungen für zukünftige Forschungen vor. Fachleute werden ein umfassendes Verständnis davon gewinnen, wie dieses Modell die Vorhersagegenauigkeit für die Korrosion von CCUS-Rohren erhöht und damit ein besseres Integritätsmanagement und eine bessere operative Entscheidungsfindung bei der Kohlenstoffspeicherung und verbesserten Projekten zur Ölgewinnung ermöglicht.

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5. Distribution Characteristics of Pre-Accumulated Oolitic Shoal of Feixianguan Formation in Kaijiang-Liangping Trough

   Jiaying Cai

   Tauchen Sie ein in die sedimentären Geheimnisse der Feixianguan-Formation in der Kaijiang-Liangping-Mulde des Sichuan-Beckens, wo vorakkumulierte oolitische Schwärme den Schlüssel zur Erschließung riesiger Erdgasreserven bergen. Dieses Kapitel seziert die geologische Geschichte des Talkessels von seinen Ursprüngen im späten Mittelperm bis zu seiner Umwandlung in eine begrenzte Verdunstungsplattform während des frühen Trias. Entdecken Sie, wie regressive Ablagerungen und hochfrequente Schwingungen des Meeresspiegels die vertikale und horizontale Verteilung oolitischer Schwärme mit einem Kalkgehalt von bis zu 70% formten. Die Analyse zeigt ein auffälliges Muster: Diese Schwärme wanderten im Laufe der Zeit nach Südosten und dominierten zunächst das Jiange-Jiulongshan-Gebiet während der Ablagerung des ersten Gliedes (T1f1), bevor sie sich im zweiten Glied (T1f2) in die Yuanba-Pingchang-Region verlagerten. Die Studie unterstreicht auch die entscheidende Rolle der Paläogeomorphologie und zeigt, wie energiegeladene, flache Gewässer in der Nähe von Wellenbasen ideale Bedingungen für die Entwicklung oolitischer Schwärme schufen. Da seismische Daten das Rückgrat dieser Forschung bilden, bieten die Ergebnisse einen soliden Rahmen für die Ermittlung von Bohrstellen mit hohem Potenzial. Egal, ob Sie nach neuen Reservoirs suchen oder bestehende optimieren: Dieses Kapitel bietet umsetzbare Einblicke in die Sedimentarchitektur einer der vielversprechendsten Gasprovinzen Chinas.

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6. Logging-Core Coupling Technology for High-Precision ‘Four-Property’ Characterization of High-Clay Low-Maturity Shale Oil Reservoirs: A Case Study of D Oil Group in a Oilfield

   Guilei Wang

   Dieses Kapitel präsentiert eine innovative Methodik zur Bewertung von Schieferölreserven mit hohem Tongehalt und niedriger Reife, wobei der Schwerpunkt auf der D-Ölgruppe in einem bestimmten Ölfeld liegt. Der Ansatz beginnt mit der Bewältigung der zentralen Herausforderungen hohen Tongehalts (40% -45%), niedriger Reife (Ro < 0,75%) und starker Heterogenität (5% -10% vertikale Porositätsschwankungen), die die traditionelle Abholzungsgenauigkeit erschweren. Die Autoren entwickeln eine Methode zur Feincharakterisierung von vier Eigenschaften durch einen systematischen Prozess der Datenstandardisierung, des Modellbaus und der Parameterverifizierung. Beginnend mit der Standardisierung der Logging-Kurve korrigiert die Studie Abweichungen, die durch Instrumentierung und Bohrlochbedingungen verursacht werden, durch eine stabile Referenzschicht und gezielte Korrekturtechniken, wodurch Parameterfehler um über 30% reduziert werden. Als Nächstes wird ein Mineralzusammensetzungsmodell erstellt, das Röntgenbeugedaten und empfindliche Protokollierungsparameter verwendet, um eine hohe Genauigkeit für spröde Mineralien wie Quarz und Feldspat zu erreichen, was für die Frakturierung von entscheidender Bedeutung ist. Das Kapitel beschäftigt sich auch mit der Berechnung der Porosität mittels Mehrmethodenfusion, wobei die Kernspinresonanz (NMR) genutzt wird, um komplizierte Porenstrukturen in Schieferreservoirs zu erfassen. Schließlich wird die Wirksamkeit der Methode durch Fallstudien bestätigt, die ihr Potenzial zur Verbesserung der Sweet-Spot-Vorhersage und zur Optimierung der Entwicklungsplanung in schwierigen Schieferölumgebungen aufzeigen.

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7. A Mesh Surface Smoothing Optimization Method Based on Kriging Interpolation and Adaptive Midpoint Subdivision

   Zhiyun Wei, Jianping Yuan, Bo Zheng, Guoguang Wang, Zhen Xu, Fan Yang

   Dieses Kapitel stellt eine innovative Methode zur Glättung von Gitterflächen vor, die die Kriging-Interpolation mit adaptiver Mittelpunktunterteilung integriert, um die 3D-geometrische Modellierung zu revolutionieren. Die Kerninnovation liegt in einem verfeinerten Bowyer-Watson-Algorithmus, der durch einen minimalen Mechanismus zur Beschränkung der Hohlräume erweitert wird, der die topologische Integrität gewährleistet und gleichzeitig die Netzqualität optimiert. Die Methode passt sich dynamisch an komplexe geometrische Merkmale an, indem sie Mittelpunkte entlang der längsten Kanten einfügt, wodurch ein minimaler Hohlraum entsteht, in dem sich die ursprünglichen Datenpunkte befinden - wodurch die Probleme der traditionellen Delaunay-Triangulation mit Selbstüberschneidungen beseitigt werden. Grenzbeschränkungen werden durch ein duales Terminierungssystem akribisch aufrechterhalten, was automatische oder benutzerdefinierte Maschenlängenbegrenzungen ermöglicht, die Präzision und Recheneffizienz ins Gleichgewicht bringen. Das Kapitel stellt auch eine praktische Umsetzung innerhalb des GeoStation-Systems vor und zeigt, wie dieser Ansatz im Vergleich zu herkömmlichen Kriging + Grid-Methoden eine höhere Interpolationsgenauigkeit und ästhetische Maschenunterteilung erreicht. Zu den wichtigsten Schwerpunkten zählen der verbesserte Bowyer-Watson-Algorithmus, die Kriging-Interpolation, Strategien zur Grenzerhaltung und Fallanwendungen in der geologischen Oberflächenmodellierung. Fachleute werden Einblicke erhalten, wie diese Methode kritische Herausforderungen bei der Netzglättung unter Beibehaltung der Recheneffizienz und geometrischen Genauigkeit bewältigt.

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8. Rearch of Deep Tight Sandstone Reservoir Identification Method Based on Artificial Intelligence Recognition

   Haiqing Niu, Ying Wang, Xuyang Wu, Zhuoyue Meng, Zhen Li

   Tiefe, enge Sandsteinreservoirs, die über 3.000 Meter tief vergraben sind, sind aufgrund ihrer geringen Porosität, geringen Durchlässigkeit und hohen Heterogenität bekanntermaßen schwierig zu erforschen. Herkömmliche Methoden zur Identifizierung potenzieller "Sweet Spots" - Gebiete mit hoher Porosität, Durchlässigkeit und Gassättigung - stützen sich auf qualitative seismische Analysen und Logging-Analysen, die häufig nicht präzise und effizient genug sind. Dieses Kapitel stellt einen transformativen Ansatz des tiefen Lernens vor, der geologische Rahmenbedingungen mit seismischen Vorkenntnissen kombiniert, um Reservoir-Parameter quantitativ vorherzusagen. Die Methode adressiert die zentrale Herausforderung widersprüchlicher Stichprobendaten, indem sie stratigraphische Rahmen- und seismische Faziesinformationen in ein maßgeschneidertes Deep-Learning-Netzwerk integriert und so die Vorhersagegenauigkeit deutlich verbessert. Ein zentraler Schwerpunkt ist die Entwicklung einer geologisch geführten Auslesestrategie, die eine vielfältige Probenabdeckung über sedimentäre Mikrofazies und lithologische Kombinationen sicherstellt. Die Ergebnisse zeigen bemerkenswerte Verbesserungen: Porositätsprofile, die von diesem Deep-Learning-Modell vorhergesagt werden, zeigen eine höhere Auflösung und eine bessere Ausrichtung an den Logging-Daten im Vergleich zu herkömmlichen Prestack-Inversionsmethoden. Mit relativen Fehlern in Bezug auf Porosität, Durchlässigkeit und Gassättigung, die alle unter 10% liegen, erreicht das Modell eine Konformitätsrate von 85% - was die Genauigkeit konventioneller Methoden von 69% bei weitem übertrifft. In diesem Kapitel wird auch untersucht, wie diese hochpräzisen Vorhersagen die wahre Verteilung ertragsstarker Reservoirs offenbaren, die mit geologischen Gesetzen wie der Sedimentation von Delta-Verteilungskanälen in Einklang steht. Für Fachleute, die das verborgene Potenzial tiefer, enger Sandsteinreservoirs erschließen wollen, bietet dieses Kapitel eine datengestützte, künstliche Lösung, die Explorationsgenauigkeit und Effizienz neu definiert.

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9. A Study of the Application of the Hydraulic Fracturing Process in the Deep Layers of the South China Sea Shale Gas Reservoir

   Yangyang Li, Cong Lu, Hao Yang, Zhiling Song, Jingchi Xiao

   Tiefe Schiefergasreservoirs im Südchinesischen Meer, insbesondere im Sichuan-Becken, stellen aufgrund ihrer extremen Tiefe, komplexen geologischen Strukturen und hohen tektonischen Spannungen einzigartige Herausforderungen für das hydraulische Fracking dar. Dieses Kapitel geht den Beschränkungen traditioneller Frakturierungsmethoden nach, bei denen natürliche Brüche, Verwerfungen und Stressanomalien zu unkontrollierbarer Bruchausbreitung und Flüssigkeitsmigration führen, was letztlich die Produktionseffizienz verringert und die Kosten erhöht. Im Mittelpunkt der Diskussion steht ein neuartiges temporäres Verbundblockmaterial - eine synergistische Mischung aus Hilfsstoffen, temporären Blockiermitteln und Fasern -, das diese Herausforderungen löst, indem es adaptive Sandstopfen innerhalb von Brüchen bildet. Diese Stopfen erhöhen die Komplexität von Frakturen, verbessern die Bereitstellung von Hilfsmitteln über größere Entfernungen und ermöglichen eine präzise Durchflusskontrolle während des Frakturierungsprozesses. Das Kapitel beschreibt eine Reihe von Laborexperimenten, die darauf ausgelegt sind, die Sandtragfähigkeit, Dichtungsleistung und Fließfähigkeit dieses Verbundwerkstoffs zu bewerten. Anhand einer Kombination aus selbst entwickelten Versuchsgeräten und Standardprüfprotokollen zeigt die Forschung, wie unterschiedliche Faserlängen, -konzentrationen und -formulierungen die Wirksamkeit des temporären Blockierungsprozesses beeinflussen. Schlüsselergebnisse zeigen, dass kürzere Fasern dichte, lokalisierte Netzwerke bilden, die unterstützende Partikel mechanisch einfangen, während längere Fasern ausgedehnte, flexible Strukturen bilden, die die Suspension und Stabilität in komplexen Bruchumgebungen verbessern. Die Studie stellt auch ein mathematisches Modell vor, um die Bedingungen zu beschreiben, die für eine effektive Verstopfung der Brücke erforderlich sind, und betont die entscheidende Rolle von Partikelgröße und Bruchbreite beim Erreichen einer optimalen Abdichtung. Durch die Optimierung dieser Parameter ermöglicht das Verbundmaterial die Bildung hochdruckbeständiger Sandstopfen, die in großräumigen Klüften eingesetzt werden können, was die Effizienz der Schiefergasförderung deutlich verbessert. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial dieses innovativen Ansatzes zur Überwindung der wirtschaftlichen und technischen Barrieren, die die Erschließung tiefen Schiefergases in der Region derzeit behindern.

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10. Real-Time Compression and Edge Computing Processing Method for Dynamic Monitoring Data of Reservoir Development

    Simo Wang

    In der sich schnell entwickelnden Landschaft der Ölfeldentwicklung erzeugen verteilte Sensornetzwerke atemberaubende Mengen an Überwachungsdaten - bis zu 8 TB pro Tag für ein einziges mittelgroßes Reservoir - und stellen entscheidende Herausforderungen bei Übertragung, Speicherung und Echtzeitverarbeitung dar. Dieses Kapitel taucht in ein neuartiges Rahmenwerk ein, das diese Probleme direkt in Angriff nimmt, indem es räumlich-zeitliche Korrelationen in Reservoir-Daten nutzt, um Kompression und Verarbeitung zu optimieren. Sie werden erforschen, wie ein integriertes Modell, das verbesserte ARMA für zeitliche Trends und modifizierte Kriging-Interpolation für räumliche Korrelationen kombiniert, eine gezielte Redundanzreduzierung ermöglicht und eine durchschnittliche Kompressionsrate von 32,6 erreicht, während die Datengenauigkeit gewahrt bleibt. Die adaptive Kompressionsstrategie passt Schwellenwerte dynamisch an und setzt Hybridcodierungen ein, um Effizienz und Genauigkeit auszugleichen, wodurch sichergestellt wird, dass kritische Anomalien wie Druckspitzen ohne Verzerrungen erhalten bleiben. Ein zentrales Highlight ist die Edge-Cloud-Collaborative-Architektur, die Daten in Echtzeit am Netzwerkrand verarbeitet und so die Komprimierungszeit auf nur 0,8 Millisekunden und die Übertragungslatenz auf 12 Millisekunden reduziert - weit mehr als herkömmliche cloudzentrierte Modelle. Durch rigorose Tests auf einer 12-Knoten-Kantenplattform mit 1,2 TB Felddaten zeigt die Studie nicht nur eine überlegene Leistung in Bezug auf Kompressionsrate, Latenz und Genauigkeit, sondern auch bemerkenswerte Robustheit gegen Rauschen, wobei ein Kompressionsverhältnis von 26,8 beibehalten wird, selbst wenn 10% Gaußrauschen eingeführt wird. Egal, ob Sie sich mit Datenüberschwemmungen, steigenden Speicherkosten oder der Notwendigkeit von Entscheidungen in Sekundenbruchteilen auseinandersetzen: Dieses Kapitel bietet umsetzbare Einblicke in eine Lösung, die die Grenzen der Überwachung von Reservoirs in Echtzeit neu definiert.

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11. Identification Characteristics, Genesis, and Development Impact of Reservoir Interlayers

    Sui Liu

    Dieses Kapitel taucht tief in die Rolle von Zwischenschichten ein - dünnen, oft undurchlässigen Schichten innerhalb von Ölreservoirs -, die die Strömungsdynamik und die verbleibende Ölverteilung während der Phase hoher Wasserverluste bei der Erschließung von Ölfeldern beeinflussen. Es beginnt mit der Erforschung der geologischen Ursprünge dreier unterschiedlicher Schichtzwischenschichten: toniger (schlammreicher), kalkhaltiger (durch Karbonate zementierter) und physikalischer Natur (abgebauter Sandstein) Zwischenschichten, von denen jede einzigartige Signaturen und räumliche Verteilungsmuster aufweist. Der Text wechselt dann zu praktischen Anwendungen und demonstriert, wie diese Zwischenschichten mithilfe fortschrittlicher Logging-Techniken identifiziert und klassifiziert werden können, einschließlich einer neuartigen Spinnenplotmethode, die elektrische Reaktionen zur schnellen Differenzierung visualisiert. Eine Fallstudie aus der Fuyu-Ölschicht im Toutai-Ölfeld zeigt, wie Messgrößen für Häufigkeit und Dichte der Zwischenschichten die Heterogenität der Reservoirs quantifizieren und ihre entscheidenden Auswirkungen auf die Effizienz der Injektion und die verbleibende Anreicherung von Öl aufzeigen. Das Kapitel schließt mit der Hervorhebung der doppelten Rolle von Zwischenschichten als Fließbarrieren oder Leerrohre, je nach ihrer Stabilität, und liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung von Strategien zur Wasserüberflutung und Brunnenplatzierung, um die Ölförderung zu maximieren. Für Fachleute, die ihr Verständnis der Abschottung von Reservoirs und ihrer Auswirkungen auf eine verbesserte Ölförderung verfeinern wollen, bietet diese Analyse eine umfassende, datengestützte Perspektive, die durch reale Felddaten gestützt wird.

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12. Brittleness Evaluation of Carbonate Rock in the Dengying Reservoir Considering Compressive-Tensile-Fracture Characteristic

    Han-Cheng Wang, Wei-Hua Chen, Yu-Cheng Jia, Yun-Qi Jiang, Ruo-Yu Yang, Zi-Chu Guo, Jun-Yuan Wang, Liang Liu, Ya-Ding Li, Jue-Hao Wang

    Tiefe Karbonatreservoirs wie die im chinesischen Sichuan-Becken stellen aufgrund ihrer geringen Porosität, geringen Durchlässigkeit und extremen geologischen Bedingungen eine einzigartige Herausforderung für das hydraulische Fracking dar - sie sind über 7.000 Meter tief unter hohen Temperaturen und Drücken vergraben. Dieses Kapitel befasst sich mit einer bahnbrechenden Studie, die neu definiert, wie Brüchigkeit in diesen komplexen Formationen gemessen wird, und einen vielschichtigen Ansatz bietet, der Druck-, Zug- und Brucheigenschaften kombiniert. Sie werden erforschen, wie Labortests an Karbonatgesteinen der Dengying Formation - die unter simulierten Bedingungen in der Tiefe durchgeführt werden - entscheidende Einblicke in ihr mechanisches Verhalten liefern. Die Forschung geht über herkömmliche Sprödlichkeitsindizes hinaus, indem sie die Auswirkungen von Temperatur, Porendruck und sogar Versauerung - einem gängigen Vorbruchschritt - auf die Festigkeit und Verformung des Gesteins berücksichtigt. Ein herausragendes Merkmal ist die Entwicklung eines neuen Sprödlichkeitsindex, der diese vielfältigen mechanischen Eigenschaften harmonisiert und ein präziseres Werkzeug zur Vorhersage der Bruchausbreitung in ultratiefen Bohrlöchern bietet. Darüber hinaus führt die Studie einen Plastizitätsindex ein, um die Widerstandsfähigkeit des Gesteins gegen plastische Verformungen zu quantifizieren, was ein differenziertes Verständnis dafür bietet, warum einige Karbonatgesteine trotz ihrer spröden Beschaffenheit einem Bruch widerstehen. Dieses Kapitel, das Auswirkungen auf die Optimierung von Hydraulic Fracturing Designs in anspruchsvollen Reservoirs hat, stattet Fachleute mit dem Wissen aus, datengesteuerte Entscheidungen in einem der anspruchsvollsten Umgebungen für die Energiegewinnung zu treffen.

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13. Numerical Simulation of Transient Multiphase Flow in Annular with Dynamic Boundary Parameters

    Xiaodong Gao

    Dieses Kapitel präsentiert ein modernes transientes Zwei-Phasen-Strömungsmodell, das speziell für ultratiefe Bohrungen entwickelt wurde, bei denen traditionelle Annahmen über den stationären Zustand das dynamische Verhalten von Gas-Flüssigkeits-Gemischen in der Bohrung nicht erfassen. Das Modell koppelt dynamisch zeitlich variierende Bohrspülströme mit transientem Gaszufluss, eine entscheidende Weiterentwicklung für die Echtzeit-Brunnensicherheit in Formationen mit engen Schlammgewichtsfenstern und Mehrdrucksystemen. Durch umfassende Experimente mit zweiphasigen Durchflussschleifen bestätigt die Studie die Genauigkeit des Modells und erreicht einen maximalen relativen Fehler von nur 7,3% während Gaskick-Szenarien. Das Kapitel untersucht die wichtigsten Einflussfaktoren, einschließlich der Auswirkungen dynamischer Gaseinbrüche und Bohrspülverdrängungsraten auf den Bohrlochdruck (BHP) und den Bohrlochkopfdruck (WHP). So kann beispielsweise eine dynamische Gasinvasion einen plötzlichen Anstieg der BHP um 4,1 MPa auslösen, während Schwankungen bei den Bohrspülströmen die WHP um bis zu 0,16 MPa erhöhen können, was die Fähigkeit des Modells demonstriert, transientes Druckverhalten mit hoher Präzision vorherzusagen. Darüber hinaus analysiert die Studie die Verteilung des Gasrückhalts und die Geschwindigkeitsprofile der Flüssigphasen entlang der Bohrlochtiefe und enthüllt kritische Tiefenschwellen, an denen Gasausdehnung und Phasenübergänge auftreten. Diese Erkenntnisse liefern den Ingenieuren umsetzbare Daten, um Bohrparameter zu optimieren, die Risiken der Brunnensteuerung zu verringern und die betriebliche Effizienz in schwierigen geologischen Umgebungen zu steigern. Durch die Überbrückung der Kluft zwischen theoretischer Modellierung und praktischem Engineering bieten diese Arbeiten ein robustes Rahmenwerk für eine sicherere und effektivere Exploration ultratiefer Kohlenwasserstoffe.

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14. Application of Convolutional Neural Network to Extract the Boundary Characterization of Fault-Controlled Reservoirs and Gas Reservoirs

    Hang Gong, Bohan Zhang, Haowei Fu

    Dieses Kapitel vertieft sich in die Anwendung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken (CNNs) zur Gewinnung von verwerfungskontrollierten Gasreservoirgrenzen, eine entscheidende Aufgabe bei der Kohlenwasserstoffexploration. Zunächst werden die geologischen Merkmale skizziert, die diese Reservoire definieren, darunter Störungsabstände, Eintauchwinkel und akustische Impedanzkontraste, die als Schlüsselfaktoren für das Modell dienen. Der Text stellt dann eine spezielle CNN-Architektur vor, die für die Verarbeitung seismischer und geologischer Profile konzipiert wurde, wobei die Extraktion von Features in mehreren Maßstäben genutzt wird, um sowohl hochfrequente Details als auch niederfrequente tektonische Strukturen zu erfassen. Die Leistung des Modells wird streng im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie Canny und Sobel Edge Detection sowie Deep-Learning-Modellen wie U-Net und ResNet bewertet, was seine überlegene Präzision, Robustheit bei niedrigen Signal-Rausch-Verhältnissen und schnellere Inferenz-Zeiten offenbart. Bemerkenswert ist, dass CNN eine Genauigkeit von 92,15% und einen F1-Score von 0,908 erreicht, während die Rechenleistung mit weniger Parametern und geringerem Speicherverbrauch aufrechterhalten wird. Das Kapitel diskutiert auch praktische Überlegungen, einschließlich Datenvorverarbeitungstechniken wie Denoising und Hilbert transformationsbasierte sofortige Attributextraktion, sowie Strategien für die Echtzeitbereitstellung durch Beschneidung und Quantifizierung. Darüber hinaus werden die Grenzen des Modells hervorgehoben, wie etwa Herausforderungen mit steiler Fehlererkennung und die Notwendigkeit einer umfassenderen Validierung von Datensätzen über verschiedene tektonische Systeme hinweg. Für Fachleute, die die Charakterisierung von Reservoirs und die Analyse der Integrität von Fallen verbessern möchten, bietet dieses Kapitel einen umfassenden Leitfaden zur Nutzung von CNNs für genauere und effizientere geologische Interpretationen.

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15. Research on Shale Gas Wellbore Stability Prediction Method Based on Improved BP Neural Network

    Bohan Zhang, Hang Gong, Haowei Fu, Xueqin Li, Jie Liu

    In diesem Kapitel wird ein neuartiger Ansatz zur Vorhersage der Stabilität von Schiefergasbohrlöchern anhand eines verbesserten neuronalen Netzwerkmodells von BP vorgestellt, das die Beschränkungen traditioneller mechanischer Modelle überwinden soll. Das Modell integriert geologische Parameter wie Gesteinsstärke, Porendruck und Spannungsfeldentwicklung und adressiert die nichtlineare Abschwächung der Lithologie und komplexe Spannungskopplungen, die Stabilitätsprognosen erschweren. Zu den wichtigsten Schwerpunkten zählen die Struktur des Netzwerks, die durch ReLU-Aktivierung und Batch-Normalisierung optimiert wurde, um die Gradientenausbreitung und -konvergenz zu verbessern, sowie fortschrittliche Techniken zur Datenvorverarbeitung wie Z-Score-Standardisierung und gegenseitige informationsbasierte Featureauswahl, um Rauschen und Redundanz zu reduzieren. Die Studie führt außerdem Focal Loss und AdamW-Optimierung ein, um die Empfindlichkeit gegenüber niederfrequenten instabilen Proben zu verbessern und die Konvergenz in hochdimensionalen Räumen zu stabilisieren. Experimentelle Ergebnisse zeigen die Robustheit des Modells über verschiedene geologische Bedingungen hinweg, wobei die Formel 1-Werte je nach tektonischer Komplexität zwischen 0,75 und 0,86 liegen, obwohl Herausforderungen in stark gestörten, von Verwerfungen betroffenen Gebieten bestehen bleiben. Das Kapitel schließt mit Empfehlungen für zukünftige Verbesserungen, wie Zeitreihenmodellierung und multimodale Datenfusion, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu verfeinern und dynamische Downhole-Reaktionen zu erfassen.

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16. Research on the Construction of Fracture Prediction Model of Tight Oil Reservoir Based on Improved Particle Swarm Algorithm

    Haowei Fu, Hang Gong, Bohan Zhang

    In diesem Kapitel wird ein bahnbrechendes Modell zur Bruchvorhersage für enge Ölreservoirs vorgestellt, das sich der entscheidenden Herausforderung stellt, Bruchnetzwerke genau zu identifizieren, die für die Optimierung der Öl- und Gasgewinnung unverzichtbar sind. Das Modell integriert einen verbesserten Algorithmus zur Optimierung von Partikelschwärmen mit Unterstützung der Vektorregression, der dynamischen Anpassung des Trägheitsgewichts, der Störung in der Nachbarschaft und der Auswahl von Entropie-basierten Funktionen, um sowohl die globalen als auch die lokalen Suchfunktionen zu verbessern. Es wird ein hierarchisches Rahmenwerk vorgeschlagen, in dem die obere Ebene Parameter in einem hochdimensionalen Suchraum optimiert, die mittlere Ebene Schlüsselfunktionen aus Protokollierung, Seismik und Kerndaten extrahiert und verfeinert und die untere Ebene Unterstützungsvektorregression anwendet, um präzise Vorhersagen zu treffen. Der Ansatz reduziert 68 anfängliche Merkmale auf 25 hochkorrelierende Indikatoren, wobei maximaler Informationskoeffizient und Hauptkomponentenanalyse verwendet werden, wodurch Robustheit und Effizienz gewährleistet sind. Experimentelle Ergebnisse zeigen eine signifikante Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit, wobei das verbesserte Modell einen RMSE von 0,128 und einen R ² von 0,957 erreicht und damit die traditionellen SVR- und PSO-SVR-Methoden übertrifft. Die Anpassungsfähigkeit des Modells wird über unterschiedliche Bedingungen in den Reservoirs, einschließlich Zonen mit hoher und niedriger Abholzungsdichte, weiter validiert, wo es eine überlegene Leistung aufweist. Allerdings bleiben Herausforderungen in spärlichen Datenszenarien bestehen, was die Notwendigkeit zukünftiger Verbesserungen wie räumlicher Beschränkungen auf mehreren Ebenen unterstreicht. Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Leitfaden für die Implementierung des Modells, von theoretischen Grundlagen bis hin zu praktischen Anwendungen, und bietet Profis ein leistungsstarkes Werkzeug zur Optimierung der Entwicklung enger Ölreservoirs.

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17. Optimization of Energy Storage Fracturing and Production Scheme for Low-Permeability Oil Reservoirs

    Lanfei Yin

    Mit dieser bahnbrechenden Studie zur Frakturierung von Energiespeichern und Produktionsoptimierung lüften Sie die Geheimnisse zur Maximierung der Ölförderung in engen Reservoirs. Das Kapitel taucht tief in das Zusammenspiel zwischen Bohrlochdichtungsdauer, Tensidtypen und Bruchgeometrien ein und enthüllt, wie diese Faktoren gemeinsam die kumulative Ölförderung beeinflussen. Durch fortgeschrittene numerische Simulationen und Parametermodellierung in der realen Welt identifiziert die Forschung die optimale 25-tägige Brunnenversiegelungszeit als Sweet Spot für die Ausgleichswirkung von Druckstabilisierung und Wirtschaftlichkeit. Die Auswahl von Tensiden erweist sich als entscheidender Hebel - Laurylpolyethersulfat-Ammonium übertrifft die Alternativen und liefert über einen Zeitraum von fünf Jahren bis zu 1422 m ³ Gesamtproduktion. Die Studie stellt auch die gängige Meinung in Frage, indem sie zeigt, dass längere Versiegelungszeiträume nicht immer zu höheren Erträgen führen, während Bruchhälften von mehr als 200 Metern die Verdrängungseffizienz verringern können. Über diese Schlüsselergebnisse hinaus untersucht das Kapitel das empfindliche Gleichgewicht zwischen täglichen Förderraten und Ölgewinnung und identifiziert 240 m ³ / Tag als ideale Rate, um sowohl die Gesamtproduktion als auch den wirtschaftlichen Ertrag zu maximieren. Ingenieuren und Geowissenschaftlern, die in Umgebungen mit geringer Durchlässigkeit arbeiten, bietet diese Forschung eine Roadmap für die Umwandlung von Fracking-Operationen von einer technischen Herausforderung in einen strategischen Vorteil.

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18. Analysis of the Characteristics of Coal Powder Agglomeration and Adhesion to Walls in High-Yield Coalbed Methane Wells with Micro Liquid Films Under Gas

    Zhili Fan, Tiantian Yi, Mingwei Ma, Yujiao Wang, Hao Hu, Fenna Zhang

    In diesem Kapitel wird das komplexe Verhalten von Kohlenstaubpartikeln in kohlenstoffhaltigen Methanbohrlöchern (CBM) untersucht, in denen häufig Flüssiggas gefördert wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen Studien, die sich auf Sand oder Metallstaub konzentrieren, unterstreicht diese Forschung die entscheidende Rolle hygroskopischer Mineralien im Kohlestaub, die Feuchtigkeit absorbieren und Flüssigkeitsfilme um Partikel herum bilden. Diese Flüssigkeitsfilme beeinflussen die Partikelaggregation und Haftung an Bohrlochwänden erheblich, was häufig zu Verstopfungen führt, die die Produktion stören. Das Kapitel stellt ein ausgeklügeltes Modell vor, das theoretische Analysen mit numerischen Simulationen von CFD und DEM kombiniert, um zu untersuchen, wie Kohlenstaubpartikel unter unterschiedlichen Gasströmungsgeschwindigkeiten interagieren. Schlüsselergebnisse zeigen, dass Partikelaggregation und Wandhaftung hochempfindlich auf Gasgeschwindigkeit reagieren, wobei optimale Durchflussraten Verstopfungen verringern und die Produktionsstabilität verbessern. Das Modell führt auch kritische Bedingungen für die Partikelentfernung und die Wandentfernung ein und bietet eine theoretische Grundlage für praktische Lösungen. Durch die Untersuchung von Querschnittsdaten aus Perforationen zeigt die Forschung, wie sich Teilchenvolumenanteile und Haftungsmuster mit unterschiedlichen Strömungsbedingungen ändern. Dies bietet Ingenieuren wertvolle Erkenntnisse, die die Leistung von CBM-Brunnen verbessern wollen. Die Studie schließt, indem sie Lücken in der aktuellen Forschung identifiziert und zukünftige Richtungen vorschlägt, wie etwa die Auswirkungen flüssiger Volumenanteile und der Partikelmorphologie auf die Bewegung und Adhäsion von Partikeln.

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