1. 地質云數據助推地質綜合研究提高勘探成功率
“大數據”提供的高效數據管理、數據可視化以及分析手段為地質學家提供了一個全局性的視野,為各大石油公司提供了更加經濟高效的勘探開發方式,通過公司間數據庫的交換和結合,有效深化綜合地質研究,提高勘探成功率。
地質云技術利用基于巖相顯微鏡和高分辨地球化學分析技術,研究不同地理位置采集的巖心和巖屑樣本,重點描述石油系統中不同要素特征,從而確定原油的生成、運移和成藏信息。在基礎巖相分析的基礎上將數據科學、物理學和數值方法結合在一起,創建出一套適用于研究區的基礎地質描述方法,其原理是通過對巖石碎片進行3D-X射線掃描,在虛擬實驗室中創造出用于能在線研究的“數字巖石”,能夠更真實地分析孔隙度、滲透率以及巖石與其內部流體相互作用等信息,并通過地質云技術極大地縮短了樣品分析對比周期,提高分析準確性。
2. 大型復雜油氣藏數值模擬技術取得新進展
當今油氣田開發需要更強大的精細建模技術來表征日益復雜的油氣藏。大型復雜油氣藏數值模擬技術能夠高效實現精細油氣藏模擬,有助于研究人員制定最有效的油氣田開發方案,是實現地質工程一體化技術向精準開發預測技術發展的關鍵技術。
主要技術創新包括:(1)數值模擬技術與壓裂工程設計、微地震等技術無縫鏈接,用非結構網格模型描述人工壓裂縫網的真實分布,進行精細的壓裂井油藏數值模擬計算,得到精準量化的壓裂井產能預測;(2)地質模型無需粗化,直接用精細的地質模型進行油藏數值模擬研究,突破了精細油藏描述與油氣田開發之間的技術瓶頸,極大地提高了老油田剩余油分布規律研究的精度,大大降低油氣田開發風險;(3)全新的線性解法器可以穩健、高效解決油藏數值模擬中的非線性問題,結合獨特的并行算法,能在幾十分鐘到數小時內完成數千萬甚至幾億有效網格模型的油藏數值模擬運算。
精細建模新技術在油田應用中取得了良好效果,完成了全球規模最大的油藏數值模擬研究,更準確地刻畫了水驅前緣、黏性指進和凝析油富集等復雜油藏流動特征。
3. 大數據分析技術指導油氣田開發成效顯著
大數據分析技術自動收集海量數據信息并用先進的計算機分析技術來實現這些數據的價值,可以長時間運行,降低維護需求,提高生產效率,降低成本,應用于油氣田開發中成效顯著。
創新和應用包括:(1)將大數據技術應用于數據驅動型油田建設中,收集井中各種信息和大量數據。進行大數據分析和可視化,研究剩余油分布;通過虛擬云Hadoop框架,研究規劃1萬口井的應用規模;監測生產設備的性能和工況;優化油氣集輸和銷售流程。(2)在頁巖開發中利用大數據分析進行資源“甜點”分析,大大增加優質井位部署,在美國鷹灘、巴肯、特拉華盆地、DJ盆地和汾河盆地應用中,從1.25萬口目標井位中優選出3200口優質井位,資源潛力達70億桶油當量。(3)建立協同、集成工作流,利用綜合儲層信息和數據指導精確布井、高效鉆井和壓裂設計優化,實現地質科學、油藏研究、鉆井和完井工程協作,為全油田建立一個可以互動的地質模型,通過模型進行甜點識別、油藏模擬和鉆完井優化。
4. STRONG沸騰床渣油加氫技術工業試驗取得成功
STRONG沸騰床渣油加氫成套技術具有較強的原料適應性、操作靈活性,轉化率可達60%-75%;與同類技術相比,沒有高溫高壓循環泵,消除了因循環泵引起的裝置停工,提高了反應系統的可靠性。現已完成5萬噸/年工業示范裝置試驗驗證,并已具備百萬噸級工業化應用的條件。
該技術核心是STRONG沸騰床反應器。其工作原理是氣液兩相從反應器底部經分配器均勻分配后進入反應器,反應器內部的催化劑在氣液兩相的攪拌及攜帶下發生流化,氣、液、固三相隨之在反應器內部發生反應;反應產物通過反應器頂部的三相分離器進行氣、液、固的分離,分離后的催化劑返回反應區,氣體和液體產品則離開反應器進入到分離系統部分。該技術獨有的優點:(1)取消了高溫高壓循環油泵,提高了系統的穩定性,取消了循環油泵,有利于反應區氣液固混合均勻,提高了反應器的利用率;(2)使用微球催化劑,有利于流化沸騰,一方面提高了催化劑的利用率,另一方面也方便了催化劑的加排;(3)無需控制催化劑床層料面,省去了復雜的催化劑料面控制系統,減少了設備投資,簡化了操作。
5. 二氧化碳加氫制低碳烯烴取得突破
大連化物所在CO2催化加氫制備低碳烯烴方面取得了新進展,采用串聯式催化劑體系直接將CO2高選擇性地轉化為低碳烯烴。
實現CO2高效轉化為低碳烯烴的關鍵是串聯催化劑體系的構建。研究團隊構建的ZnZrO固溶體氧化物/Zn改性SAPO分子篩串聯催化劑,在接近工業生產的反應條件下,烴類中低碳烯烴的選擇性達到80%-90%,并具有較好的穩定性和抗硫中毒性能。研究發現,在ZnZrO固溶體氧化物上,CO2加氫可高選擇性地合成甲醇,在此基礎上將ZnZrO固溶體氧化物與SAPO催化劑串聯,即可實現CO2直接加氫制備低碳烯烴。紅外光譜和同位素實驗表明,CO2和H2在ZnZrO固溶體氧化物上被活化生成CHxO中間物種,中間物種從ZnZrO表面遷移到分子篩孔道中,進而完成碳碳鍵的生成。串聯催化劑之間的協同機制以及關鍵中間物種CHxO的表面遷移,實現了CO2加氫直接到低碳烯烴反應在熱力學和動力學上的耦合。隨著新能源的發展,氫源可以通過太陽能、風能、生物質能等清潔能源制得,具有良好的經濟社會效益和發展前景。
6. 壓縮感知地震勘探技術降本增效成果顯著
近年來,針對地震采集成本高的難題,業內利用壓縮感知技術對稀疏信號結構進行非規則采樣,再對信號進行優化重建,實現高效低成本地震采集。國外公司及研究機構通過對壓縮感知地震采集、處理和成像的多項研究,開發出一系列關鍵技術——非規則優化采樣技術(NUOS)和壓縮地震成像技術(CSI)。
NUOS技術是在壓縮傳感采樣理論的基礎上提出來的,通過優化閉合循環設計而不是依靠隨機方法建立最佳震源和檢波器定位,減少震源和檢波器的數量,并減少傳感過程中的假頻。CSI技術對非規則采樣信號進行重建,在滿足處理成像、AVO分析、時移地震分析的基礎上, 改進了混采數據分離質量。和傳統的地震勘探方法相比,采用NUOS技術和CSI技術進行地震勘探,能夠大幅提高數據采集與處理的效率,縮短施工周期。此外,壓縮感知地震勘探技術將促進同步混合震源采集的發展,將成為推動混采地震勘探的主要技術。
目前,應用這套技術在北海、阿拉斯加和澳大利亞成功完成了地震勘探項目,克服了冬季可施工窗口小、項目規定施工期過短等難題,降本增效成果顯著。
7. 多功能脈沖中子測井儀實現高質量套管井儲層監測
2017年,一種新的多功能脈沖中子測井儀——Pulsae問世,首次實現了與裸眼井測井質量相當的套管井地層評價和儲層飽和度監測。
該儀器包括脈沖中子發生器、中子監測器、長源距深探測器、遠近探測器等。高輸出脈沖中子發生器和多個探測器,大大提高了數據采集精度、測量分辨率和測井速度;遠、近探測器及長源距深探測器配置了耐高溫的光電倍增管和集成的低噪聲電源。新一代儀器外徑4.37cm、長度5.58m,比上代儀器體積大幅縮減。儀器提供3種測井模式:非彈俘獲模式、非彈氣體-西格瑪-含氫指數模式和西格瑪巖性模式,測井速度分別為61m/h、1097 m/h 和305m/h;輸出包括:西格瑪、孔隙度、快中子截面(FNXS)、元素非彈和俘獲產額、碳氧比(C/O)和總有機碳含量(TOC);孔隙度測量范圍0~60pu,耐溫175攝氏度、耐壓103.4MPa。
通過配套算法對鉆井液和完井變化進行補償,該儀器可完成復雜井眼條件下的儲層監測服務,得出可靠的解釋成果。該儀器的測井資料成功應用于北美各主要頁巖油氣田60多口井的開發決策,同時在全球近500口井中,提供了儲層監測服務,識別出漏失的產層。
8. 鉆井參數優化助力實現油氣井整體價值最大化
為實現油氣井整體價值最大化,國外多家公司實施鉆井參數優化技術,鉆井效率大幅提升,降本增效成果顯著。
鉆井參數優化技術包括:(1)基礎數據收集。主要借助MWD/LWD等工具采集井下數據;(2)更加主動的管理系統。收集井下和地面的數據,包括振動、扭矩、鉆壓等數據,實時改善和管理鉆井參數,提高鉆井效率;(3)更高水平的系統化方法。關注于整個鉆井流程,包括鄰井數據收集、主動的參數管理、鉆前鉆后分析、正鉆井與待鉆井優化等。公司根據所鉆井的成本和復雜程度確定具體施工作業,成本越高的井,提高鉆井效率帶來的回報也越高。
目前已有多家大型服務公司推出或升級了鉆井優化系統,有公司還建立了一個全球鉆井工程與參數優化中心。更加智能化的參數優化技術使北美頁巖油氣水平井鉆井作業中的參數配置發生了革命性的變化。
9. 示蹤劑及監測系統有效提高儲運設備泄漏防治水平
隨著服役年限增加,及時準確地對管道進行泄漏檢測已成為亟待解決的問題,示蹤劑產品及配套監測系統為近年管道泄漏監測提供了良好的解決方案。
該技術基于氣相色譜分析,在油氣管道輸送介質中加入示蹤劑,通過檢測土壤的氣相色譜變化識別示蹤劑的泄漏,再通過管道外部安置的監測探頭或移動監測工具等一系列產品進行監測,泄漏檢測精度為3.8升/天。其有兩種監測方式,一是用于固定安裝的Tracer Tight 監測探頭,是與示蹤劑配套使用的在線監測工具,適用于任何儲運設備;二是移動監測Seeper Trace探頭,是一種可移動泄漏監測完整性評估工具,可用于長輸管線,實際應用過程中,可以攜帶該監測工具沿管線行走或將其安裝于車輛上沿管線行駛。
該示蹤劑及泄漏監測系統已經成功應用于埃尼集團、盧克等公司的管道上,實際應用效果良好。未來將嘗試把該系統集成到管道完整性管理系統中,利用衛星定位系統,將高危險地質環境、局部環境水文特征和風險后果區考慮到泄漏監測系統搭建中,加強管道泄漏防治管理水平。
10. 工業互聯網環境平臺創造油氣行業新紀元
數字技術的快速發展促使油氣行業發生了顛覆性的變革,近年來,國際油公司和油服公司已經將人工智能、數據分析和自動化等多個技術領域的優勢集合在一起,構建形成工業互聯網一體化平臺。例如,斯倫貝謝推出了DELFI環境平臺,BP公司正在打造數字能源平臺,GE的Predix平臺正在整合貝克休斯的上游數據。這些平臺為油氣從勘探到開發生產建立了全新的流程。這種基于海量數據和云計算,構建多專業可操作、數據共享的平臺環境,可以為各專業、多流程數據、模型和解釋建立公共工作空間,將團隊、系統、軟件、新舊數據輸入到平臺環境中,即可通過融合實現協作效果的最大化,規范、統一并整合勘探、開發、鉆井等各個領域技術人員的業務。基于多學科專業知識儲備,利用強大的數據庫,使得建模、數值模擬、數據分析和預測等復雜的計算過程變得更加智能和快捷。
油氣工業互聯網環境平臺實現多學科交互融合和勘探開發一體化,節省了各環節銜接所造成的時間與成本損耗,促進了協同創新。
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