大数据-算法-特低滲储层物性参数测试方法及应用研究.pdf

【大数据在特低渗储层物性参数测试中的应用】 大数据技术在当今的科研领域扮演着至关重要的角色，尤其在石油工程和地质科学中，它为处理和分析海量的复杂数据提供了有效工具。特低渗储层物性参数的测试是石油开采中的一项关键任务，涉及到诸如渗透率、岩石润湿性、孔隙结构等多个方面。传统的测试方法可能无法满足特低渗储层的精确需求，而大数据与算法的应用则能对此提供新的解决方案。 【非稳态渗流理论与脉冲渗透率测试】 非稳态渗流理论是理解复杂渗流过程的重要理论基础，它在特低渗储层物性测试中展现出优势。脉冲衰减法渗透率测试技术就是基于这一理论，通过非稳态流动状态下的压力变化来评估岩石的渗透性能。相比于稳态法，脉冲法能更准确地测试微小渗透率的岩样，揭示出常规方法难以捕捉的细节。然而，这种方法的结果受到多种因素影响，如仪器参数、实验操作方法和有效应力条件等，需要通过大数据分析来优化和标准化测试流程。 【核磁共振技术在评价岩石润湿性中的作用】 核磁共振（NMR）技术是一种无损、非侵入式的检测手段，尤其适用于评价特低渗储层的润湿性。传统的自吸法在特低渗储层中可能存在效率低和误差大的问题，而NMR技术则能提供更准确、更快速的分析。通过大数据处理NMR信号，可以获取岩石内部的孔隙分布、流体饱和度等信息，从而更精确地评估润湿性，这对优化油藏开发策略至关重要。 【综合应用与研究】 在特低渗储层的开发中，结合大数据算法和先进的测试技术，可以构建更全面、更精细的储层模型。通过对大量实验数据的分析，可以揭示储层参数与开发效果之间的关系，发现潜在的优化措施，提高采收率。此外，大数据还可以用于模型验证和预测，提高油藏工程计算和数值模拟的精度。 【结论】 大数据和高级算法的结合，不仅革新了特低渗储层物性参数的测试方法，也推动了油藏管理的科学化。通过非稳态渗流理论的脉冲渗透率测试和NMR技术的润湿性评价，科研人员能够更深入地理解特低渗储层的特性，从而制定更有效的开发策略。这一领域的研究将持续深化，为石油行业的可持续发展提供强大的技术支持。