基于卡尔曼滤波的动态地质模型导向方法

陆自清

陆自清. 基于卡尔曼滤波的动态地质模型导向方法[J]. 石油钻探技术, 2021, 49(1): 113-120. DOI: 10.11911/syztjs.2020135
引用本文: 陆自清. 基于卡尔曼滤波的动态地质模型导向方法[J]. 石油钻探技术, 2021, 49(1): 113-120. DOI: 10.11911/syztjs.2020135
LU Ziqing. Geosteering Methods of a Dynamic Geological Model Based on Kalman Filter[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2021, 49(1): 113-120. DOI: 10.11911/syztjs.2020135
Citation: LU Ziqing. Geosteering Methods of a Dynamic Geological Model Based on Kalman Filter[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2021, 49(1): 113-120. DOI: 10.11911/syztjs.2020135

基于卡尔曼滤波的动态地质模型导向方法

基金项目: 中国煤炭科工集团有限公司科研项目“矿井水文地质异常构造三维精细建模及水害辅助评价研究”(编号:2018-TD-MS072)、国家重点研发计划项目“井下随掘巷道动态超前探测技术与装备”(编号:2018YFC0807804)和天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(编号:2019-TD-ZD003,2020-TD-ZD002)联合资助
详细信息
    作者简介:

    陆自清(1984—),男,湖北黄冈人,2008年毕业于西北大学物理学专业,2014年获西安科技大学地球探测与信息技术专业硕士学位,在读博士研究生,主要从事地球物理勘探与工程应用研究。E-mail:luziqing@cctegxian.com。

  • 中图分类号: TE243+.1

Geosteering Methods of a Dynamic Geological Model Based on Kalman Filter

  • 摘要: 针对现有三维地质导向技术被动调整导向较多,利用随钻信息进行预判功能不强的问题,提出了基于卡尔曼滤波的动态地质模型导向方法。该方法利用区域地质、测井资料建立包含当前构造与属性认识的初始地质模型;基于卡尔曼滤波方法,对随钻测量和随钻测井数据进行处理,形成靶区目标地层的多个模拟结果;提取与随钻数据匹配程度最高的模拟结果,计算靶区地层真厚度、地层倾角;将其输入初始地质模型中,更新模型构造和地质属性,并在最新地质模型的控制下及时优化导向钻进策略。鄂尔多斯盆地YP油田YP1井采用该方法进行了导向钻进,根据随钻测量和测井数据及时调整井眼轨迹,使该井1 901.00 m长水平段的优质储层钻遇率达到92.1%。研究和应用结果表明,基于卡尔曼滤波的动态地质模型导向方法可利用随钻信息预判钻遇地层,主动调整导向策略,使井眼沿优质储层穿行。
    Abstract: Due to the fact that existing 3D geosteering technology requires passive adjustment, and it has poor predictive qualities with the information while drilling, the author proposed a geosteering method using the dynamic geological models based on a Kalman filter (EnKF). In doing so, the researcher established an initial geological model including the current structure and attribute understanding based on the regional geological and logging data. The data for measurement while drilling (MWD) and logging while drilling (LWD) were processed using the EnKF method to yield many simulation results for the formation in the target area. Best-fit simulation results containing the best matching with the data while drilling were extracted to calculate the true thickness and dip angle of the formation in the target area. These results were input to the initial geological model to update the model structure and geological attributes. The goal was to optimize the geosteering drilling strategies under the control of the latest geological model. This method for geosteering drilling was used in the Well YP1 of the YP Oilfield in the Ordos Basin. The borehole trajectories were adjusted in time according to the MWD and LWD data, so as to get the drilling rate of high-quality reservoirs up to 92.1% in the 1901m long horizontal section of the well. The research and application results showed that the geosteering method incorporating dynamic geological models based on EnKF can use the information while drilling to pre-assess the drilled formation and actively adjust the geosteering strategy, maintaining the borehole travel in the zone of high-quality reservoirs.
  • 目前,渤海油田有45个油田正在生产,其中35个油田以人工水驱为主要开发模式。截至2018年底,渤海油田共有注水井787口,其中分层注水井742口,占比超过90%。国内对分层注水技术进行很多研究,并取得较好的现场应用效果[110]。渤海油田常用的分层注水技术有空心集成分层注水技术、同心分层注水技术、边测边调分层注水技术等,但在测调、验封时均需要钢丝或电缆作业配合,单井测调占用平台时间长。由于海上平台作业任务重,无法为钢丝、电缆调配作业提供足够的作业时间以及作业空间,同时大斜度井、水平注水井的井斜角超过60°,钢丝、电缆作业测调实施难度较大,导致近年来渤海油田分注井测试率和分注井层段合格率偏低,影响了分层注水开发效果。针对常规分层注水技术存在的问题,自2015年起渤海油田开始进行海上油田智能测调技术攻关,研制了三通结构带自锁无级调节的大排量测调工作筒,通过预置电缆的方式,实现了海上油田大排量远程电控直读注水,配套了适用于先期防砂完井方式下分层注水的分层密封工具,设计了防砂段内一体化电缆保护方案,形成了适用于海上油田先期防砂完井方式下分层注水的电缆永置智能测调关键技术[1113]。现场应用表明,该技术可明显提高分层注水井测调效率和测调频次,为渤海油田高效开发提供了技术支持和保障。

    电缆永置智能测调分层注水技术,其井下工艺管柱主要由智能测调工作筒、过电缆插入密封、井下钢管电缆、过电缆定位密封、安全阀、滑套等组成,地面设备主要由地面控制器及控制计算机组成,如图1所示。空心集成分层注水技术等渤海油田常规分层注水技术中工作筒与配水器各自独立,调配时需通过钢丝作业逐级投放、打捞配水器并更换水嘴。电缆永置智能测调分层注水技术将工作筒与配水器合二为一,并将温度、压力、流量等测试单元集成于工作筒中随管柱一同下入井内,通过钢管电缆与地面控制器相连,地面控制器再通过无线或电缆等方式与平台中控室的控制计算机相连。采用电缆永置智能测调技术进行测调时,仅需通过控制计算机发送所需命令,地面控制器便会进行相应的编码、解码,并通过井下钢管电缆将信号传至井下智能测调工作筒,智能测调工作筒接到命令后进行相应动作并反向返回数据信息,经由地面控制器解码后反馈至控制计算机,实现远程智能测调。

    图  1  电缆永置智能测调技术原理示意
    Figure  1.  Schematic diagram of the cable implanted intelligent injection technology

    电缆永置智能测调技术适用于套管射孔完井及先期防砂完井的分层注水井,不受井斜限制,单层最大注入量800 m3/d,最大工作压力60 MPa,最高工作温度125 ℃,适用最大井深3 000.00 m。

    电缆永置智能测调分层注水的关键井下工具包括智能测调工作筒、过电缆密封工具和一体式电缆保护器,均为渤海油田自主研制。

    智能测调工作筒位于分层配水层段,其上部通过油管连接分层工具,是电缆永置智能测调技术的核心工具,其基本结构如图2所示。

    图  2  智能测调工作筒结构示意
    1.下接头;2.下流量计;3.外套管;4.一体化可调水嘴;5.线路控制部;6.中心管;7.主体部;8.水嘴;9.管外压力计;10.管内压力计;11.上流量计;12.短外套管;13.上接头;14.电缆
    Figure  2.  Schematic diagram of the intelligent monitoring/adjusting cylinder

    与常规分层注水工具相比,该智能测调工作筒内部元件繁多,在有限的空间里要集成测试、水嘴调节、线路控制、供电等功能,要实现工作筒与配水器的合二为一,需对该工具内部结构进行科学合理布局。

    智能测调工作筒上接头下部与过流通道、上流量计相连。该工作筒采用高精度双电磁流量计,注入流体通过过流通道时由上流量计计量流入总流量,下流量计计量流出总流量,两者相减得到该层的实际注入流量。智能测调工作筒上部电缆插接于上接头,为智能测调工作筒供电,并于下接头处接出。该工作筒采用双压力计,压力计与上流量计下部相连,对称分布,分别负责测试管内压力和管外压力,验封时可根据管内外压力变化实现直读验封。管内压力计下部与一体化可调水嘴相连。一体化可调水嘴的结构如图3所示。

    图  3  一体化可调水嘴结构示意
    Figure  3.  Schematic diagram of the integrated adjustable nozzle

    一体化可调水嘴为智能测调工作筒的唯一可动部件,为提高稳定性及耐久性,在其中设置了行程开关,水嘴全开或全关状态下能够自锁断电。中心过流通道在水嘴处分出支流通道,流体通过水嘴后进入地层,水嘴采用三通结构设计,选择耐冲蚀、耐震动和抗冲击性能好的氧化锆陶瓷材料,最大排量可达800 m3/d,且嘴损不超过1 MPa。为确定水嘴开度,在该水嘴磁钢下部设有一霍尔传感器。调节注水量时,电机带动丝杠转动,霍尔传感器通过计算减速器转动圈数确定水嘴开度,丝杠通过丝杠螺母副带动连杆进行直线运动,连杆带动陶瓷水嘴运动,从而改变出水孔漏出面积,最终实现注水量连续无级调节。一体化可调水嘴采用平衡压设计,试验证明在20 MPa压差下可顺利开启。线路控制部位于智能测调工作筒下流量计上部,负责数据存储和数据传输过程中的编码、解码等;同时,温度计集成于线路板上,负责环境温度测试。除可以手动测调外,智能测调工作筒还具有自动测调功能,现场应用时可根据实际需求进行选择。使用自动测调功能时,线路控制部接收地面命令确定需要的注入量,并与目前实际注入量进行比较,如超过设定的允许误差,线路控制部将控制电机转动调节一体化水嘴开度以使实际注入量符合要求,实现智能测调。

    通过结构优化与材料优选,确定智能测调工作筒的外径116.0 mm,最大内通径44.0 mm,可进行氧活化等现场测试,最大单层排量800 m3/d,最大耐温125 ℃,耐压60 MPa,最大输出扭矩为8 N·m。

    与陆地油田不同,渤海油田分层注水井多为先期防砂完井,封隔器密封筒预置于防砂段内,通过配合使用定位密封和插入密封实现层间封隔。电缆作为电能和数据的传输介质需随智能测调工作筒下至防砂段内,为保证电缆顺利下入且不造成分层密封失效,必须研制开发具有穿越通道的过电缆密封工具。

    过电缆密封工具主要由ϕ158.5 mm过电缆定位密封工具和ϕ120.7 mm过电缆插入密封工具组成,如图4所示。

    图  4  过电缆密封工具结构示意
    Figure  4.  Schematic diagram of the cable-through sealing tool

    过电缆定位密封工具的上接头、下接头分别与上、下端油管连接,定位体上设计有定位台阶,与顶部封隔器配合实现管柱定位,密封模块通过与顶部封隔器密封筒的过盈配合实现密封,隔环在密封模块之间起分隔作用,带固定螺钉的下接头用于固定定位密封本体上的密封模块组和隔环。在过电缆定位密封本体侧壁轴向设有供电缆穿过的过电缆通道,与常规定位密封不同,电缆可直接由密封本体侧壁穿过,电缆通道上、下两端分别设有NPT螺纹,与NPT扣配合可紧固电缆。设计的ϕ158.5 mm过电缆定位密封工具长1 441.00 mm,最大外径158.5 mm,最小内径76.0 mm,耐压30 MPa,上接头螺纹为ϕ88.9 mm UP TBG,下接头螺纹为ϕ73.0 mm TBG。

    过电缆插入密封工具的结构与过电缆定位密封工具相似,不同之处在于其没有定位体,其他各部件的作用与过电缆定位密封工具相同。设计的ϕ120.7 mm过电缆插入密封工具长1 448.00 mm,最大外径120.7 mm,最小内径58.0 mm,耐压30 MPa,上接头螺纹为ϕ73.0 mm TBG,下接头螺纹为ϕ73.0 mm TBG。

    防砂段内通径较小,电缆在随管柱下入过程中在油管接箍处可能会发生磕碰导致电缆损坏,同时还可能与井壁发生摩擦,导致电缆被刮伤。为了保证电缆在下入过程中可靠、安全,设计了防砂段油管一体式电缆接箍保护器,其组成如图5所示。

    图  5  一体式电缆接箍保护器
    Figure  5.  Integrated cable coupling protector

    一体式电缆保护器在本体上开有4个对称的U形槽,在使用时该接箍保护器上、下端分别与油管连接,电缆在保护槽内通过,电缆通过时需剥除电缆外胶皮并将电缆塞入U形槽内,然后在U形槽旁的圆槽内塞入铜垫固定过盈胶条,再塞入2根过盈胶条,最后拧紧螺钉压帽挤压过盈胶条使其膨胀贴紧电缆以到达固定电缆的目的。设计的一体式电缆保护器最大外径116.0 mm,内径62.0 mm,长度235.0 mm,上下扣型为ϕ73.0 mm TBG,U形槽直径6.5 mm,适用于剥去胶皮后ϕ6.0 mm的钢管电缆。

    渤海油田单井增产增注措施实施频繁,对电缆永置智能测调工具整体的耐酸、耐压性能和水嘴的耐压差、耐卡性能要求较高。为了验证研制的电缆永置智能测调工具的相关性能,进行了地面性能试验。

    现场实践发现,电磁流量计电极在酸环境中会被腐蚀,造成井下工作筒短路,从而导致电缆永置智能测调工具出现故障。为此,对研制的智能测调工作筒进行了耐酸试验。

    试验方法:按配方12.0%HCl+3.0%HF+0.5%缓蚀剂配制酸液,在模拟井内充满甘油(用于加热后油浴),将智能测调工作筒置于充满酸液的密封短节中并放入模拟井中;通过高压管线将泵与密封短节相连,用于维持系统压力;通过电缆将电源与电加热装置相连,用于维持系统温度;通过电缆将计算机与智能测调工作筒相连,用于实时监测工作筒的工作状态;做好上述工作后,保持密封短节内的压力为40 MPa,逐渐升高系统温度,对装有不同材质电极的智能测调工作筒进行耐酸试验。试验装置如图6所示,试验结果见表1

    图  6  智能测调工作筒耐酸试验装置
    Figure  6.  Acid resistance test device for intelligent measuring and adjusting cylinder
    表  1  智能测调工作筒耐酸试验结果
    Table  1.  Acid resistance test results of intelligent measuring/adjusting cylinder
    电极材料 试验压力/MPa 试验温度/℃ 试验时间/h 检测条件 结果 现象
    40 25 42 通电监测 短路 电极损坏
    哈氏不锈钢B 40 40 38 通电监测 短路 电极断裂
    哈氏不锈钢B 40 60 36 不通电监测 正常 通讯、密封良好
    哈氏不锈钢C 46 90 228 通电监测 正常 通讯、密封良好
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    由表1可知:原用纯钛材质电极在酸环境中容易损坏;当采用哈氏不锈钢B作为电极材料时,在酸环境中不通电,智能测调工作筒的电极不会损坏;当采用哈氏不锈钢C作为电极材料时,在酸环境中通电测试、调节,智能测调工作筒的电极不会损坏。因此,现场应用时,电磁流量计电极的材料建议改用哈氏不锈钢C。

    微压裂增注是渤海油田主要增注技术之一,分层微压裂作业过程中非作业层需要保持水嘴全关状态,此时工作筒内外压差高达30 MPa,在这种状态下智能测调工作筒存在进液短路风险,同时也有损坏陶瓷水嘴的风险。因此,需要进行耐微压裂性能试验,来验证智能测调工作筒在微压裂作业过程中的可靠性。试验方法:关闭智能测调工作筒水嘴,通过泵注水使密封短节两端产生压差,在此期间持续通电进行监测,将压差稳定在45.0 MPa持续4 h以上时间后调节水嘴测试水嘴的开启情况。试验装置如图7所示,试验结果见表2

    图  7  智能测调工作筒耐微压裂、耐调剖性能试验装置
    Figure  7.  Mini-fracturing and profile control resistance test device for intelligent measuring/adjusting cylinder
    表  2  智能测调工作筒耐微压裂试验结果
    Table  2.  Results of micro-fracturing resistance test of intelligent measuring/adjusting cylinder
    压力(表A)/MPa 压力(表B)/MPa 持续时间/min 流量测试功能 压力测试功能 温度测试功能
    30.2 0.3 5 正常 正常 正常
    34.9 0.3 10 正常 正常 正常
    40.1 0.4 20 正常 正常 正常
    45.4 0.4 250 正常 正常 正常
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    由表2可知:将注入压力持续升至45.4 MPa,保持45.0 MPa压差250 min后,调节水嘴并测试水嘴功能,水嘴能够正常打开并能进行正向、反向调节;智能测调工作筒在45.0 MPa压差下,持续通电测试4 h以上时间后系统稳定、正常。试验后水嘴无损坏,可正常调节开度。由此可见,智能测调工作筒可满足渤海油田微压裂作业需求。

    调剖是渤海油田提高采收率的主要增产措施之一,常用的凝胶型调剖剂黏度较大且具有弹性,通过水嘴时易堵塞水嘴造成憋压。因此,需要进行耐调剖性能试验,来验证智能测调工作筒在调剖作业过程中的可靠性。试验方法:将智能测调工作筒水嘴调至全开状态,向工作筒中持续泵注调剖剂,期间逐渐关小水嘴至30%开度,并监测智能测调工作筒电机电流是否出现异常(正常为25~40 mA,遇卡时电机电流增大),关小水嘴开度至20.0%后继续持续注入4 h以上时间,停注后测试水嘴开启情况。试验装置如图7所示,试验结果见表3

    表  3  智能测调工作筒耐微调剖性能试验结果
    Table  3.  Results of fine profile control resistance test of intelligent measuring/adjusting cylinder
    注入时间/
    min
    注入速度/
    (m3·h-1
    水嘴开度,
    %
    电机电流/
    mA
    电机
    状态
    0 5.1 100 30.9 正常
    10 5.4 85.0 30.9 正常
    20 5.6 70.1 30.9 正常
    28 5.6 46.2 30.3 正常
    35 5.4 20.0 29.5 正常
    279 5.2 20.0 29.7 正常
    286 0 30.2 29.8 正常
    291 0 50.3 30.9 正常
    296 0 70.2 30.9 正常
    304 0 91.2 30.9 正常
    307 0 100 30.9 正常
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    由表3可知,注入过程中水嘴动作灵敏正常,持续注入超过4 h后未出现卡堵现象,水嘴可正常动作,各测试模块工作状态正常。由此可见,智能测调工作筒可满足渤海油田调剖作业需求。

    截至2019年2月下旬,电缆永置智能测调技术在渤海油田累计应用38口井,最大分层数6层,最大下入深度3 333.00 m,最大井斜角87.62°,最大单层流量800 m3/d。已实施井应用电缆永置智能测调技术后,与应用常规分层注水技术相比,平均单井测调费用由十余万元降至0元,平均单井测调时间由4 d缩短至4 h,平均测调频次由不足1.0次/年提高至2.1次/年,达到了渤海油田分层注水井测试率指标要求,累计缩短平台占用时间300 d以上,节省测调费用900余万元。

    以某油田A井为例,该井所在平台作业量大,无法为A井测调作业提供足够的作业时间及作业空间,2017年该井采用常规分层注水技术注水,未进行测调。2018年1月下入电缆永置智能测调管柱后,当年完成测调4次,节省测调费用50余万元,受益油井流压回升0.11 MPa,平均含水率下降2%,取得了很好的应用效果。

    1)相较于渤海油田常规分层注水技术,电缆永置智能测调技术无需钢丝或电缆作业配合,即可通过地面控制器进行远程操作来实现井下数据实时监测和井下流量实时控制,减少了测调作业时对平台时间、空间的占用,平均单井测调时间可缩短至4 h/井次。

    2)通过持续的优化改进,电缆永置智能测调技术目前可满足渤海油田酸化、微压裂、调剖等增产增注作业需求,具有良好的适应性,为渤海油田稳油控水、改善水驱效果提供了技术保障。

    3)稳定性与可靠性是电缆永置智能测调技术的关键,建议通过持续的应用、优化和改进,使该技术的稳定性及可靠性进一步提高,并形成多尺寸系列化智能测调工具,从而实现渤海油田分层注水井全覆盖。

  • 图  1   卡尔曼滤波动态地质模型的导向流程

    Figure  1.   Geosteering flow of the dynamic geological model based on EnKF

    图  2   EnKF循环过程

    Figure  2.   EnKF cycle process

    图  3   基于目标模拟与实测间相关系数的模型优选

    Figure  3.   Model optimization based on the correlation coefficient of target simulation and measurements

    图  4   二维地层真厚度示意

    Figure  4.   Schematic of the true thickness of 2D formation

    图  5   三维地层真厚度示意

    Figure  5.   Schematic of the true thickness of 3D formation

    图  6   地层倾角变化

    Figure  6.   Change of dip angle

    图  7   初始地质模型自然伽马属性剖面

    Figure  7.   GR attribute profile of the initial geological model

    图  8   初始构造导向模型

    Figure  8.   Initial geosteering model

    图  9   初始模型正演自然伽马测井曲线与随钻自然伽马测井曲线对比

    Figure  9.   Comparison of initial model forward GR logging curve and GR logging curve while drilling

    图  10   重构模型正演自然伽马测井曲线与随钻自然伽马测井曲线对比

    Figure  10.   Comparison of reconstructed model forward logging curve and GR logging curve while drilling

    图  11   重构地层的地质导向剖面

    Figure  11.   Geosteering profile of the reconstructed formation

    图  12   更新自然伽马属性剖面

    Figure  12.   Updated GR attribute profile

    图  13   YP1井水平段完井剖面

    Figure  13.   Completion profile of the horizontal section of Well YP1

  • [1] 舒红林,王利芝,尹开贵,等. 地质工程一体化实施过程中的页岩气藏地质建模[J]. 中国石油勘探,2020,25(2):84–95. doi: 10.3969/j.issn.1672-7703.2020.02.009

    SHU Honglin, WANG Lizhi, YIN Kaigui, et al. Geological modeling of shale gas reservoir during the implementation process of geology-engineering integration[J]. China Petroleum Exploration, 2020, 25(2): 84–95. doi: 10.3969/j.issn.1672-7703.2020.02.009

    [2] 李建忠,郑民,陈晓明,等. 非常规油气内涵辨析,源-储组合类型及中国非常规油气发展潜力[J]. 石油学报,2015,36(5):521–532.

    LI Jianzhong, ZHENG Min, CHEN Xiaoming, et al. Connotation analyses source-reservoir assemblage types and development potential of unconventional hydrocarbon in China[J]. Acta Petrolei Sinica, 2015, 36(5): 521–532.

    [3] 鲜成钢,张介辉,陈欣,等. 地质力学在地质工程一体化中的应用[J]. 中国石油勘探,2017,22(1):75–88. doi: 10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.010

    XIAN Chenggang, ZHANG Jiehui, CHEN Xin, et al. Application of geomechanics in geology-engineering integration[J]. China Petroleum Exploration, 2017, 22(1): 75–88. doi: 10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.010

    [4] 苏义脑. 地质导向钻井技术概况及其在我国的研究进展[J]. 石油勘探与开发,2005,32(1):92–95. doi: 10.3321/j.issn:1000-0747.2005.01.025

    SU Yinao. Geosteering drilling technology and its development in China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2005, 32(1): 92–95. doi: 10.3321/j.issn:1000-0747.2005.01.025

    [5] 张绍槐. 现代导向钻井技术的新进展及发展方向[J]. 石油学报,2003,24(3):82–85. doi: 10.3321/j.issn:0253-2697.2003.03.018

    ZHANG Shaohuai. New progress and development direction of modern steering drilling techniques[J]. Acta Petrolei Sinica, 2003, 24(3): 82–85. doi: 10.3321/j.issn:0253-2697.2003.03.018

    [6] 中国石油勘探与生产公司, 斯伦贝谢中国公司. 地质导向与旋转导向技术应用及发展[M]. 北京: 石油工业出版社, 2012.

    PetroChina Exploration and Production Company, Schlumberger China Company. Application and development of geosteering and rotary steerable system technique[M]. Beijing: Petroleum Industry Press, 2012.

    [7] 高晓飞,闫正和,曾显磊. 新型地质导向技术在薄层油藏中的应用[J]. 石油天然气学报,2010,32(5):214–218.

    GAO Xiaofei, YAN Zhenghe, ZENG Xianlei. Application of new geosteering technology in thin reservoirs[J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2010, 32(5): 214–218.

    [8] 李一超,王志战,秦黎明,等. 水平井地质导向录井关键技术[J]. 石油勘探与开发,2012,39(5):620–625.

    LI Yichao, WANG Zhizhan, QIN Liming, et al. Key surface logging technologies in horizontal geosteering drilling[J]. Petroleum Exploration and Development, 2012, 39(5): 620–625.

    [9] 王卫,王佳琦,古茜. 井震联合构建三维地质导向模型关键技术研究[J]. 录井工程,2018,29(2):27–31. doi: 10.3969/j.issn.1672-9803.2018.02.007

    WANG Wei, WANG Jiaqi, GU Qian. Study on key technologies of constructing 3D geosteering model by integrated analysis of well logging and seismic data[J]. Mud Logging Engineering, 2018, 29(2): 27–31. doi: 10.3969/j.issn.1672-9803.2018.02.007

    [10] 高浩锋,成志刚,万金彬,等. 水平井高精度三维地质建模技术及应用[J]. 测井技术,2018,42(1):54–59.

    GAO Haofeng, CHENG Zhigang, WAN Jinbin, et al. High precision three-dimensional geological model and its application in the interpretation of horizontal well[J]. Well Logging Technology, 2018, 42(1): 54–59.

    [11] 周明晖.储层地质模型的建立及动态实时跟踪研究[D].青岛: 中国石油大学(华东), 2009.

    ZHOU Minghui. Study on reservoir geologic modeling and dynamic real-time tracking[D]. Qingdao: China University of Petroleum(East China), 2009.

    [12] 吴宗国,梁兴,董健毅,等. 三维地质导向在地质工程一体化实践中的应用[J]. 中国石油勘探,2017,22(1):89–98. doi: 10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.011

    WU Zongguo, LIANG Xing, DONG Jianyi, et al. Application of 3D geosteering in geology-engineering integration practice[J]. China Petroleum Exploration, 2017, 22(1): 89–98. doi: 10.3969/j.issn.1672-7703.2017.01.011

    [13] 文鑫,戴宗,唐辉,等. 珠江口盆地XJ油田薄油层水平井三维地质导向技术[J]. 石油钻探技术,2016,44(6):42–47.

    WEN Xin, DAI Zong, TANG Hui, et al. Three-dimensional geosteering horizontal drilling technique in thin reservoirs in the XJ Oilfield, Pearl River Mouth Basin[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2016, 44(6): 42–47.

    [14] 孙坤忠,刘江涛,王卫,等. 川东南JA侧钻水平井地质导向技术[J]. 石油钻探技术,2015,43(4):138–142.

    SUN Kunzhong, LIU Jiangtao, WANG Wei, et al. Geosteering drilling techniques of horizontal sidetracking well JA, Southeast Sichuan[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2015, 43(4): 138–142.

    [15] 陈颖杰,刘阳,徐婧源,等. 页岩气地质工程一体化导向钻井技术[J]. 石油钻探技术,2015,43(5):56–62.

    CHEN Yingjie, LIU Yang, XU Jingyuan, et al. Integrated steering drilling technology for geology engineering of shale gas[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2015, 43(5): 56–62.

    [16]

    BURGERS G, PETER J V L, EVENSEN G. Analysis scheme in the ensemble Kalman filter[J]. Monthly Weather Review, 1998, 126(6): 1719–1724. doi: 10.1175/1520-0493(1998)126<1719:ASITEK>2.0.CO;2

    [17]

    KALMAN R E, BUCY R S. New results in linear filtering and prediction theory[J]. Journal of Basic Engineering, 1961, 83(1): 95–108. doi: 10.1115/1.3658902

    [18]

    EVENSEN G. Data assimilation: the ensemble Kalman filter[M]. Berlin: Springer-Verlag, 2009.

    [19]

    REICHLE R H, MCLAUGHLIN D B, ENTEKHABI D. Hydrologic data assimilation with the ensemble Kalman filter[J]. Monthly Weather Review, 2002, 130(1): 103–114. doi: 10.1175/1520-0493(2002)130<0103:HDAWTE>2.0.CO;2

    [20]

    XIA Chuan’an, HU B X, TONG Juxiu, et al. Data assimilation in density-dependent subsurface flows via localized iterative ensemble Kalman filter[J]. Water Resources Research, 2018, 54(9): 6259–6281. doi: 10.1029/2017WR022369

    [21]

    GEIR N, JOHNSEN L M, ANONSEN S I, et al. Reservoir monitoring and continuous model updating using ensemble Kalman filter[R]. SPE 84372, 2003.

    [22]

    ANDERSON J L. An ensemble adjustment Kalman filter for data assimilation[J]. Monthly Weather Review, 2001, 129(12): 2884–2903. doi: 10.1175/1520-0493(2001)129<2884:AEAKFF>2.0.CO;2

    [23]

    CHEN Yan. Ensemble-based closed-loop production optimiza-tion[D]. Norman: The University of Oklahoma, 2008.

    [24]

    YU Hwa-Lung, KOLOVOS A, CHRISTAKOS G, et al. Interactive spatiotemporal modelling of health systems: the SEKS-GUI framework[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 2007, 21(5): 555–572. doi: 10.1007/s00477-007-0135-0

    [25]

    ALYAEV S, BRATVOLD R B, LUO Xiaodong, et al. An Interactive decision support system for geosteering operations[R]. SPE 191337, 2018.

    [26]

    SUTER E, CAYEUX E, FRⅡS H A, et al. A novel method for locally updating an earth model while geosteering[J]. International Journal of Geosciences, 2017, 8(2): 237–264. doi: 10.4236/ijg.2017.82010

    [27]

    HAMILL T M, WHITAKER J S, SNYDER C. Distance-dependent filtering of background error covariance estimates in an ensemble Kalman filter[J]. Monthly Weather Review, 2001, 129(11): 2776–2790. doi: 10.1175/1520-0493(2001)129<2776:DDFOBE>2.0.CO;2

    [28]

    ANDERSON J L, ANDERSON S L. A Monte Carlo implementation of the nonlinear filtering problem to produce ensemble assimilations and forecasts[J]. Monthly Weather Review, 1999, 127(12): 2741–2758. doi: 10.1175/1520-0493(1999)127<2741:AMCIOT>2.0.CO;2

    [29]

    LUO Xiaodong, HOTEIT I. Robust ensemble filtering and its relation to covariance inflation in the ensemble Kalman filter[J]. Monthly Weather Review, 2011, 139(12): 3938–3953. doi: 10.1175/MWR-D-10-05068.1

    [30]

    TEARPOCK D J, BISCHKE R E. Applied subsurface geological mapping with structural methods[M]. Upper Saddle Rive: Prentice Hall PTR, 2002.

  • 期刊类型引用(11)

    1. 刘刚,李海峰,阿守燕,赵艳,高腾飞. 延长油田井下分层注水管柱双通道流量智能调节方法. 自动化与仪器仪表. 2025(02): 121-125 . 百度学术
    2. 薛佺,郭永鑫,庞勇. 基于嵌入式单片机桥式同心分层注水一体化测调监测研究. 粘接. 2024(01): 165-168 . 百度学术
    3. 周军,史叶,梁光川,彭操. 分时电价下油田分压周期注水优化研究. 石油钻探技术. 2024(03): 106-111 . 本站查看
    4. 张福涛. 同心分注井在线电动验封仪研制及应用. 石油地质与工程. 2024(04): 101-104+111 . 百度学术
    5. 李石宽,牛媛,聂领,曾诚. 南堡滩海深井斜分注井测调问题原因分析及防治对策. 石化技术. 2024(12): 235-237 . 百度学术
    6. 赵洪绪,柴世超,毛敏,于伟强,李金泽,李庆庆,刘均荣. 基于长短期记忆神经网络模型的分层注水优化方法. 中国海上油气. 2023(04): 127-137 . 百度学术
    7. 葛丽珍,孟智强,祝晓林,岳宝林,朱志强. 气顶边水油藏中后期开发调整三维物理模拟研究. 石油钻探技术. 2023(06): 85-92 . 本站查看
    8. 赵广渊,王天慧,杨树坤,李翔,吕国胜,杜晓霞. 渤海油田液压控制智能分注优化关键技术. 石油钻探技术. 2022(01): 76-81 . 本站查看
    9. 张静,郑彬,李红英,刘玉娟,闫志明. 厚油层注采井间注入水纵向波及程度定量研究. 石油钻探技术. 2022(02): 118-125 . 本站查看
    10. 杨玲智,周志平,杨海恩,姬振宁. 桥式同心井下恒流分层注水技术. 石油钻探技术. 2022(04): 104-108 . 本站查看
    11. 杨玲智,周志平,杨海恩,李法龙,胡改星. 井下柔性复合管预置电缆数字式分注技术. 石油钻探技术. 2022(06): 120-125 . 本站查看

    其他类型引用(3)

图(13)
计量
  • 文章访问数:  1024
  • HTML全文浏览量:  448
  • PDF下载量:  116
  • 被引次数: 14
出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-10
  • 修回日期:  2020-12-03
  • 网络出版日期:  2020-12-08
  • 刊出日期:  2021-01-29

目录

/

返回文章
返回