Research on Segmented Pressure Prediction and Drilling Boundary of Encrypted Horizontal Wells in Water Drive Ultra-low Permeability Reservoirs—Taking Oil Fields as an Example
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a comprehensive prediction method that combines precise geological modeling of the target area for accurate quality control and precise numerical simulation of key parameter differentiation zoning to address the difficulty of predicting formation pressure in the development of encrypted horizontal wells in ultra-low permeability reservoirs in oil fields. By establishing a three-dimensional fine geological model and combining reservoir engineering theory with numerical simulation technology, the formation pressure at the horizontal well finger, root, and middle positions was displayed with an error control of 2%, achieving high-precision prediction of the formation pressure in encrypted horizontal wells. Research has shown that the heterogeneity of ultra-low permeability reservoirs is significant, and the anisotropy of permeability has a controlling effect on pressure distribution. By fitting and predicting differentiated zones such as oil-water interface, reserves, relative permeability, and measures, the prediction error is reduced compared to traditional reservoir engineering methods; Based on the pressure prediction results and combined with the pilot well field test, the shut in pressure of the water wells around the encrypted horizontal well in the ultra-low permeability reservoir was optimized, and the pressure limit was raised by 3MPa; After optimization, the drilling time is shortened, the block pressure is maintained at a good level, the drilling effect of the block is better than expected, and the production loss of old wells is reduced. The overflow flow caused by drilling is also reduced, and the overall operating cost is lowered. The technical research results provide reference for the encryption adjustment of similar oil fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».