【摘 要】
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为提高海上深层砂岩储层改造效果,针对油藏埋深较深、测试产能低、储量落实程度低等问题,开展了砂岩可压裂性影响因素分析,重点基于脆性指数和断裂韧性建立了可压裂指数模型,并在现场进行了应用.研究结果表明:1)J油田储层杨氏模量约为(1.5~2.2)×104 MPa,泊松比为0.274~0.440,主要的约为0.270,岩石硬度总体适中,有利于裂缝的起裂.2)研究区归一化后的脆性指数为25%~45%,水平应力差异系数0.19~0.22,有利于压裂改造,具备形成复杂缝基础条件.3)基于J油田测井数据绘制了砂岩可压裂
【机 构】
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中海油田服务股份有限公司,天津300459
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为提高海上深层砂岩储层改造效果,针对油藏埋深较深、测试产能低、储量落实程度低等问题,开展了砂岩可压裂性影响因素分析,重点基于脆性指数和断裂韧性建立了可压裂指数模型,并在现场进行了应用.研究结果表明:1)J油田储层杨氏模量约为(1.5~2.2)×104 MPa,泊松比为0.274~0.440,主要的约为0.270,岩石硬度总体适中,有利于裂缝的起裂.2)研究区归一化后的脆性指数为25%~45%,水平应力差异系数0.19~0.22,有利于压裂改造,具备形成复杂缝基础条件.3)基于J油田测井数据绘制了砂岩可压裂性指数图版,可压裂指数约为0.2~0.4;结合可压性分类标准在J-1井目标层共识别出4个优良压裂段,压后增油效果明显好于邻井压裂段.以上成果认识,对于海上深层砂岩储层压裂选层具有借鉴意义.
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基于家庭智能电能表采集数据,构建居民需求响应样本库.基于该样本库,开展特征工程,充分挖掘响应用户的家庭属性、响应行为、用电行为等特征.在此基础上,构建居民电力需求响应神经网络自学习优化模型,根据不同家庭标签与历史响应结果数据,预测居民需求响应参与情况,随着典型场景下需求响应的不断开展,对模型进行循环迭代与优化.最终,依据调节目标,智能化制定需求响应调控策略.算例结果表明,所提的需求响应策略能够准确识别居民需求响应参与度,降低需求响应激励成本.
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