简介：1956年美国计算机科学家约翰麦卡锡组织召开了达特茅斯会议，会议上首次提出“ArtmcialInteuigence”一词，也就是我们沿用至今的“人工智能”一词。直到最近十几年，随着计算机计算能力越来越强大以及互联网的普及，巨大的流量数据成为孕育人工智能领域快速发展的肥沃土壤。石油勘探开发过程中也伴随了庞大数据的产生，对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切，建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。早在上世纪80年代中期，人工智能技术与计算机硬件体系结构的密切结合，出现了一批适应勘探开发需要的实用技术。这些技术发展到今天，以人工神经网络技术、模糊逻辑、专家系统作为人工智能的典型代表技术应用较为活跃，已渗透到石油勘探开发的各个环节，对石油工业产生了重要的影响。

简介：目前低渗透致密油气藏开发主要采用体积压裂技术,形成的大规模缝网中有相当部分次级裂缝未被填砂,在地层受力不均的情况下会发生闭合或者剪切滑移,对储层渗透率改善具有重大影响。采用实验方法研究致密砂岩岩心人工闭合裂缝渗透率随覆压增大的变化规律,结果表明：人工裂缝即使在完全闭合的情况下仍然可以比岩心基质渗透率平均增大950.4倍;裂缝错位后的渗透率也比闭合时的渗透率有所增加,其增大程度与错位程度和裂缝壁面的粗糙度有关,错位程度和粗糙度越大,渗透率增加幅度就越大。实验还表明,覆压增大对人工裂缝闭合和错开时的岩心渗透率影响均不大,在6%范围以内。

简介：工作经验表明，开发期间原油和凝析气井的实际产能会明显降低。当井底压力（Pp）低于泡点压力（Pbp）时油藏的产量就会降低。凝析气井中的产能下降主要是由于近井地带中的反凝析引起的。在原始凝析油含量高，尤其是带有残余油的油气藏中，这种效应是非常显著的。该研究的实验结果证明，在孔隙表面最初为部分非水湿（疏水），或者原油和凝析油在多孔介质中渗滤期间变为疏水的油藏中，产量降低就会发生。本文概述了用于实际油气井产能恢复的方法。其基础是用各种化学品将孔隙表面从完全或部分非水湿（疏水）改变为水湿（亲水）。该过程称之为亲水化，它可以恢复初期产能，降低水驱期间可动水层水锥进和水侵的可能性。介绍了亲水化的实际效果及现场应用情况。

简介：通过监测诱发的微地震事件可以描述水力裂缝的分布，这些裂缝一般沿着垂直于区域最小应力的方向生长发育。然而，在较小的规模上，岩石矿物成分的变化以及现有的断层和裂缝网络会影响人工裂缝网络的发育。我们把微地震事件的位置与由多道反射地震资料提取的地震属性进行了综合，这些地震资料包括波阻抗反演结果、拉梅参数以及地震曲率属性。研究发现，微地震事件位置与波阻抗低值以及入ρ和μρ低值区段具有很好的相关性，这些参数可以描述北得克萨斯州巴尼特组下段和上段页岩中易破裂层段的典型物理性质。此外，微地震事件位置与根据体积曲率（volumetriccurvature）确定的背斜构造的关联性比较弱。我们认为，波阻抗以及入ρ和μρ低值区与充填有方解石的裂缝和围岩之间的界面具有关联性。