在非传统气体储中对井刺激的数据驱动评估

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 非传统的天然气储库带来了提取挑战,需要先进的刺激技术,如液压压裂和酸化.
• 这些刺激方法的有效性是高度可变的,取决于水库特定的地质和操作因素.

研究的目的:

• 开发一个数据驱动的框架,用于评估和改进非常规天然气储库中井刺激策略.
• 利用大数据分析和机器学习来预测刺激结果和优化气体回收.

主要方法:

• 系统地收集和处理地质,运营和生产数据.
• 分析估计的最终恢复 (欧元) 使用杜昂的模型.
• 开发一个基于数据的模型来预测井处理的关键性能指标 (KPI).

主要成果:

• 在大数据中确定模式和相关性,以提高刺激结果的预测准确性.
• 建立了一种评估井刺激性能的程序.
• 开发了治疗关键关键指标的预测模型.

结论:

• 以数据为导向的方法显著改善了对非传统气体演出中井刺激的评估和优化.
• 根据水库特性定制的刺激设计可以最大限度地提高效率并最大限度地减少对环境的影响.
• 开发的框架提供了一个强大的方法来增强从紧密构成的天然气生产.