重新叙述:层间渗透率级差的大小是影响开发效果的重要原因。油层渗透率不同,吸水能力、出油能力、水线推进速度、动用状况、压力水平等相差很大,同一套层系进行开发,必然因层间的干扰影响开发效果。人们在这一方面已经进行了大量的实际资料研究和理论计算。数值模拟计算结果表明,当两层进行合采时,随着两层间渗透率级差的增大,高渗透率层的采收率有所增加,而低渗透层的采收率由于层间的干扰而大幅度下降,而总采收率是下降的。
时间: 2024-03-04 20:52:26 浏览: 25
这段文字提出了层间渗透率级差对开发效果的影响。不同油层的渗透率不同,其吸水能力、出油能力、水线推进速度、动用状况、压力水平等也有所不同。因此,同一套层系进行开发时,层间的干扰会影响开发效果。人们已经进行了大量的实际资料研究和理论计算,结果表明当两层进行合采时,随着两层间渗透率级差的增大,高渗透率层的采收率有所增加,而低渗透层的采收率由于层间的干扰而大幅度下降,导致总采收率下降。
相关问题
有哪些方法可以用来测试原位渗透率?
常见的原位渗透率测试方法包括:
1. 原位渗透压力测试:通过在油田开采前后,在井口施加压力并记录压力变化来测量油层渗透率。
2. 原位渗透率测试试井:在井口施加压力并观察油层中液体的流动情况来测量渗透率。
3. 油藏测井:通过测量井内岩石物理性质,如电阻率、导电率等来估算渗透率。
4. 油藏试验:对井口进行封闭,在不同时间内观察油井的产量变化情况来估算渗透率。
5. 电缆探测:通过在油层内部进行电磁探测来测量岩石的电阻率,从而估算渗透率。
这些方法各有优缺点,在实际应用中需要结合具体情况进行选择。
双向LSTM在油层识别的优势
双向LSTM(Bidirectional LSTM)是一种常用的循环神经网络(RNN)模型,它可以同时利用前向和后向的信息,从而更好地捕捉时间序列数据中的特征。在油层识别方面,双向LSTM具有以下优势:
1. 更好的特征提取能力:传统的RNN模型只能从前往后处理时间序列数据,而双向LSTM不仅可以从前往后处理数据,还可以从后往前处理数据,从而更好地捕捉到时间序列数据中的特征。
2. 提高模型的准确性:由于双向LSTM可以利用前向和后向的信息,因此它在处理时间序列数据时通常能够取得比传统RNN模型更好的效果,从而提高模型的准确性。
3. 更好的泛化能力:在油层识别方面,双向LSTM模型可以更好地适应不同井段、不同地质条件下的数据,具有更好的泛化能力。
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