油井地热开发的数值模拟与回归预测研究

【摘要】：在常规资源匮乏情况日益加重的今天，清洁、绿色、可再生能源的使用成为新一轮能源调整的重点，受到世界各国的重视。其中，地热资源以其资源储备量雄厚，方便开发利用，可持续性，而受到人们的高度关注。我国油田的油井伴生地热资源丰富，目前主要的采热手段为注水采热，二氧化碳羽流系统作为一种新的采热方法，以其更强的采热效果和对于二氧化碳地质封存的潜在能力，一经提出就成为研究的热点。但不论是哪种注入流体采热的方式，部分储层参数和注入条件对于采热效果的影响和原因，以及智能算法对采热效果的回归预测，尚未见详细报导。 本文首先利用数值模拟的方法，分别对注入水和超临界二氧化碳开采油井地热进行建模，通过改变相应的储层参数和注入条件，分析其对采热效果的影响，并根据影响的时间、大小、方式分析成因。根据数字模拟的结果，找出对于注入不同流体采热的相应影响因子，通过智能算法中的深度学习方法对多井采热、单井采热和采热趋势变化进行回归预测。通过上述模拟和回归预测实验，得到以下几点的认识： 1.通过对注水采热和注入超临界二氧化碳采热系统的数值模拟，可以看出后者在井下具有超强的流动性，虽然热晗值低于水，但总体的采热效果将近注水采热的一倍。 2.对注水地热开采来说，储层温度、注水量、注水速度、储层岩石比热容、注入井和生产井井径、流体注入温度的升高，会提高注水采热的效果；储层初始盐度的升高会降低注水采热的影响效果；储层岩石渗透率、储层岩石导热系数和储层压力对采热效果影响不大。 3.对于注入超临界二氧化碳采热来说，储层温度、储层岩石渗透率、注入量、注入速度、储层岩石导热系数、储层岩石比热容、初始注入温度的升高能够提高采热效果。该方法对储层压力变化非常敏感，会使得采热效率发生很大变化。储层初始盐度在水和二氧化碳两相流阶段的升高会降低采热效果，注入井和生产井井径对于采热的作用需根据地层压力来确定。 4.经过实验和与传统人工神经网络的比较，采用DBNs+SVM模型，对多井采热、单井采热和采热变化趋势进行回归预测的效果相对较好，能够从样本数据的抽象特征中找出规律，并进行回归预测，预测数据与原始数据的拟合效果良好。从实验结果来说，该方法比较灵活，能够自适应的建立网络模型，适合于储层条件和初始注入条件的随时变化，相对于传统数值模拟软件来说，具有一定的优势。 【关键词】：油井地热 二氧化碳羽流系统 数值模拟 DBNs 回归预测
【学位授予单位】：中国地质大学（北京）
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TE34
【目录】：

• 中文摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-24
• 1.1 研究目的及意义10-14
• 1.2 国内外研究现状14-20
• 1.2.1 中低温地热开发和研究现状14-15
• 1.2.2 国内外油井地热开发现状和现存问题15-16
• 1.2.3 国内外注水地热开发和数值模拟研究现状和存在问题16-17
• 1.2.4 超临界二氧化碳羽流地热系统国内外研究现状和存在的问题17-19
• 1.2.5 深度学习研究现状和现存问题19-20
• 1.2.6 深度学习理论在注入流体进行油井地热开采方面的研究现状20
• 1.3 研究内容与技术路线20-23
• 1.3.1 研究内容20-21
• 1.3.2 技术路线21-23
• 1.4 论文主要创新点23-24
• 第2章 采热流体特性与采热数值模拟24-57
• 2.1 采热流体特性24-31
• 2.1.1 水24
• 2.1.2 超临界二氧化碳24-27
• 2.1.3 两种采热流体的比较27-31
• 2.2 注入流体开采油井地热的数值模拟31-55
• 2.2.1 研究区域的选取31-33
• 2.2.2 注水采热数值模拟33-44
• 2.2.3 注入超临界二氧化碳热采的模拟44-54
• 2.2.4 不同注入流体采热影响因子的选取54
• 2.2.5 数值模拟结果讨论54-55
• 2.3 本章小结55-57
• 第3章 深度学习理论与算法57-92
• 3.1 基本理论57-66
• 3.1.1 机器学习57-60
• 3.1.2 浅层学习60
• 3.1.3 深层学习产生60-62
• 3.1.4 深层学习主体思想62-63
• 3.1.5 深度学习训练机制63-64
• 3.1.6 深度学习分类64-66
• 3.2 Deep Learning 的常用模型或者方法66-73
• 3.2.1 自动编码器（AutoEncoder）66-68
• 3.2.2 稀疏编码（Sparse Coding）68-69
• 3.2.3 限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）69-72
• 3.2.4 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）72-73
• 3.3 RBM 模型及其训练和评估73-83
• 3.3.1 RBM 模型73-74
• 3.3.2 RBM 模型训练74-82
• 3.3.3 RBM 模型评估方法82-83
• 3.4 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）模型和训练83-90
• 3.4.1 DBNs 模型83
• 3.4.2 DBNs 训练83-84
• 3.4.3 Softmax 回归84-85
• 3.4.4 支持向量机（SVM）85-90
• 3.5 本章小结90-92
• 第四章 两种流体注入采热的回归预测92-113
• 4.1 地热预测深度学习网络模型92-94
• 4.1.1 深度学习网络模型92-93
• 4.1.2 模型的参数设置93-94
• 4.2 预测热采效率94-106
• 4.2.1 多井采热预测模型95-104
• 4.2.2 单井预测模型104-106
• 4.3 预测热提取率的变化范围106-111
• 4.3.1 模糊集和信息粒化106-108
• 4.3.2 利用模糊集的信息粒化对采热效果变化趋势进行预测108-111
• 4.4 结果与分析111-112
• 4.5 本章小结112-113
• 第五章 结论与展望113-116
• 5.1 结论113-116
• 5.1.1 油井地热开采113
• 5.1.2 对于油井注水采热和注入超临界二氧化碳采热的数值模拟113-114
• 5.1.3 采用深度学习对注入流体采热进行回归预测114-116
• 致谢116-117
• 参考文献117-127
• 附录127

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