姬塬油田黄57区块精细分层注水技术研究与效果评价

黄57区块长8油藏是姬塬油田近年来重点产建区块,产量所占比例大。储层物性整体较好,但砂体展布规律较难把握,储层非均质性较强,局部微裂缝发育,开发矛盾逐渐暴露,需要实时对油田开发进行动态分析,不断调整工作部署,进一步改善油田开发效果。主要从开发形势,地层压力保持水平和水驱程度等问题进行研究,得出目前整体注水开发水平相对较低,储层非均质性强,需要进一步研究分层注水技术政策,实现3层及以上分注,提升油藏开发水平,为增储上产提供有力支撑。     

低渗透油田超前注水开发技术分析

现代社会的发展,各个行业对于能源的消耗量极大,因此石油的开采事业得到了长足的发展,对于油田的勘探及研究正在深入发展。现代科学技术的发展,油田的勘探技术、油层改造技术不断提高,勘探出较多性质特殊的油田,该类油田具有渗透率低、面积大、数量多等特点。也由于其具有该类特征,其地质的天然能量较少,原油渗流时受到较大的阻力,且能量消耗极快。在开采的初期虽产能较高,但是到后期产量会逐渐下降,且十分不稳定性,对于低渗透油田的开发造成了严重的影响。现代的超前注水技术即是针对该情况所研究的新型油田开发技术。本文简单的分析了超前注水技术的基本情况;运作机理,包括减少启动压力梯度、改善渗透率、提升驱油效率等,为从事低渗透油田开发事业的人员提供一定的参考与借鉴。     

基于膨胀卷积迭代与注意力机制的实体名识别方法

针对传统实体名识别方法无法兼顾文本序列提取特征的有效性和神经网络模型训练速度的问题,提出一种基于迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)与注意力机制(ATT)的实体名识别方法。IDCNN可利用GPU并行计算的优化能力,保留长短期记忆神经网络的特性,即用简单的结构记录尽可能多的输入信息,并在准确提取文本序列特征的同时加快神经网络模型的训练速度。通过引入ATT运用文本语法信息和单词词性信息,从众多文本特征中选择对实体名识别更关键的特征,从而提高文本特征提取的准确性。在新闻数据集和微博数据集上的实验结果表明,神经网络模型的训练速度比传统的双向长短期记忆神经网络有显著提升,基于注意力的实体名识别方法的评价指标比传统的无注意力机制方法提高2%左右。     

油田水平井修井工艺技术研究

本文简单的说明了水平井修井的基本情况,并分析了各项水平井修井技术,包括方向水平井落物打捞技术、水平井冲砂技术、井筒修井技术等,为从事水平井管理的人员提供一定的参考与借鉴。