大数据-算法-沁水盆地南部煤储层参数及其对煤层气井产能的控制.pdf

标题中的“大数据-算法-沁水盆地南部煤储层参数及其对煤层气井产能的控制.pdf”表明这篇论文主要探讨了大数据技术和算法在分析沁水盆地南部煤储层参数以及如何利用这些参数来预测和优化煤层气井的产能方面的作用。论文可能通过收集、处理和分析大量地质、水文和工程数据，来建立数学模型，从而揭示煤储层特性与煤层气产量之间的关系。 描述中的“大数据-算法”暗示了论文采用了现代信息技术手段，特别是大数据分析和算法设计，来处理和解析复杂的地质数据。这些技术可能包括数据挖掘、机器学习、统计建模等，用于发现隐藏的模式和趋势，以提高对煤层气资源开发的理解和预测能力。 论文的摘要部分详细介绍了研究内容，包括对煤层气开发的多学科综合分析，如煤田地质、石油天然气地质和水文地质等。通过等温吸附解吸实验，揭示了解吸过程中的“解吸滞后”现象，这对理解煤层气井的实际产能至关重要。此外，还研究了煤层渗透性随埋深和地应力变化的规律，以及水文地质参数（如煤层的贮水性、原始水头和顶底板岩性）对产能的影响。 关键词包括“煤层气”、“煤储层参数”、“产能”和“沁水盆地南部”，进一步明确了论文的核心主题。煤层气是研究的焦点，煤储层参数是影响产能的关键因素，而沁水盆地南部则是具体的地理研究区域。 这篇论文的知识点涵盖了： 1. **大数据技术**：用于收集、存储、管理和分析大量地质数据，帮助理解煤储层特性。 2. **算法应用**：通过算法设计，构建煤层气井产能与煤储层参数之间的相关关系模型。 3. **煤储层参数**：包括煤层厚度、含气量、渗透性、解吸特性、地质构造、地应力和水文条件等，这些参数直接影响煤层气井的产能。 4. **解吸滞后现象**：煤层在解吸过程中的特性，导致实际产能与理论预测可能存在差异。 5. **渗透性与地应力关系**：随地应力增加，煤层渗透率呈指数降低，这对产能预测具有指导意义。 6. **水文地质参数**：如煤层的贮水性、原始水头和顶底板岩性，它们对煤层气井的产能有重要影响。 7. **多学科综合研究**：结合煤田地质、石油天然气地质和水文地质等领域的知识，提供全面的分析框架。 这些知识点对于煤炭资源开发，尤其是煤层气的开采和优化具有深远的理论价值和实践意义。