检索结果-内蒙古大学图书馆

天然气工业 2025年第1期45卷 25-36页

作者：董宏丽孙桐王闯杨帆商柔东北石油大学三亚海洋油气研究院东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江省网络化与智能控制重点实验室

准确的泄漏检测对维护天然气管道运行安全至关重要。近年来,深度学习已成为天然气管道泄漏检测的常用方法,但由于天然气管道数据具有复杂的时间动态特性,进而导致大多数深度学习方法在识别泄漏类型方面难以取得优异的性能。此外,检测模... 详细信息

准确的泄漏检测对维护天然气管道运行安全至关重要。近年来,深度学习已成为天然气管道泄漏检测的常用方法,但由于天然气管道数据具有复杂的时间动态特性,进而导致大多数深度学习方法在识别泄漏类型方面难以取得优异的性能。此外,检测模型的初始超参数选择通常是随机的,这也可能会导致识别性能不稳定。为了提升天然气管道泄漏检测的准确性,提出一种基于麻雀搜索算法的门控注意网络模型(Sparrow Search Algorithm-based Gate Attention Network, SGAN)。首先,为了提取有效且具有鲁棒性的数据特征,采用带交叉熵函数的麻雀搜索算法对门控循环单元的初始超参数进行全局搜索;然后,设计了一种异常注意力机制,通过对数据特征进行加权来放大正常和泄漏数据之间的区分差异;最后,将所提算法应用于天然气管道的泄漏检测。研究结果表明:(1) SGAN模型能够实现模型超参数的自适应优化,并加快了模型的收敛速度,使模型性能更加稳定;(2) SGAN模型通过对正常与泄漏特征进行加权处理,显著提升了数据特征的区分效果;(3) SGAN模型的学习表示能力和泛化能力得到了明显加强,以此提高了对数据的分类性能;(4) SGAN模型能够显著提高天然气管道泄漏检测的准确率和召回率,可减少误报率和漏报率,并且其性能明显优于常规分类算法。结论认为,SGAN模型通过自适应优化和异常注意力机制结合,能精准识别泄漏特征,并快速响应天然气管道中的泄漏情况,有效提升了检测的准确性和可靠性,显著降低了安全事故风险,为天然气管道泄漏检测提供了一种高效、智能的解决新方案。

关键词：天然气管道泄漏检测麻雀搜索算法门控循环单元异常注意力机制自适应优化智能

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陆相湖盆细粒沉积岩有机质富集影响因素与模式研究进展

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地质论评 2025年第2期71卷 421-438页

作者：周杰孙雨吴科睿闫百泉杨大明于涛徐梓轩白仕鑫东北石油大学地球科学学院黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572024

高含量有机质是陆相湖盆细粒沉积岩油气富集的物质基础,而有机质的富集通常具有层状和带状的特征,在空间分布上展现出明显的非均质性,对陆相页岩油勘探、页岩油成藏机理的研究及开发成本控制带来了重大挑战。因此,陆相页岩油气储层有机... 详细信息

高含量有机质是陆相湖盆细粒沉积岩油气富集的物质基础,而有机质的富集通常具有层状和带状的特征,在空间分布上展现出明显的非均质性,对陆相页岩油勘探、页岩油成藏机理的研究及开发成本控制带来了重大挑战。因此,陆相页岩油气储层有机质富集机理与非均质分布等关键科学问题仍然需要进一步阐明。通过综述有机质的来源、沉积与埋藏过程,强调该过程的复杂性受到有机质类型多样性的控制。整个过程涉及复杂的生物化学与电化学反应。进一步分析了古气候、古介质和古地理等因素对有机质生产、分解、保存和稀释的重要影响。结合我国陆相含页岩油气盆地的地质特征,总结并划分了3类陆相湖盆细粒沉积岩有机质富集模式,即咸水坳陷型“生产力”模式、咸水断陷型“混合”模式和淡水坳陷型“保存”模式。

关键词：细粒沉积岩有机质富集陆相页岩油陆相湖盆

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纹层状湖盆细粒沉积岩储集物性及油气富集特征研究进展

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沉积学报 2025年第1期43卷 20-38页

作者：吴科睿孙雨闫百泉杨佳奇马志强于利民王鑫锐东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572024 东北石油大学地球科学学院黑龙江大庆163318 中国石油吉林油田分公司吉林松原138000

【目的】强非均质性是陆相页岩层系的主要特征,其特性成因于湖盆细粒沉积岩(后文简称为“细粒岩”)的沉积环境距物源区较近且水深较浅,受水动力、气候、构造、生物扰动等因素的控制更加明显,尤其是纹层状湖盆细粒沉积岩(后文简称为“纹... 详细信息

【目的】强非均质性是陆相页岩层系的主要特征,其特性成因于湖盆细粒沉积岩(后文简称为“细粒岩”)的沉积环境距物源区较近且水深较浅,受水动力、气候、构造、生物扰动等因素的控制更加明显,尤其是纹层状湖盆细粒沉积岩(后文简称为“纹层状细粒岩”)在毫米尺度下,垂向上的成分、形态、结构等特征均可表现出较大的差异。通过文献统计和前人研究成果分析,发现纹层状细粒岩的储集物性及油气富集的能力明显优于不发育/弱发育的纹层状细粒岩,并且与发育程度具有极好的正相关性,但相关差异性的总结仍不清晰且有待揭示。【方法】聚焦近十年内的国内外相关文献,综述纹层状细粒岩的孔隙、裂缝类型与成因,并将纹层序列划分为砂质纹层—泥质纹层序列与泥质纹层—泥质纹层序列,分别阐述不同纹层序列的储集物性及油气富集的特征与机理。【结论与展望】纹层结构具有物质成分在垂向上频繁更替、内部微裂缝异常发育、内部有机质分布较为集中共三个优势特征,使其在细粒岩的基础上进一步提升了油气富集的能力。总结了影响其储集物性和油气富集的五个主要控制因素:纹层成分、纹层连续性、纹层序列组合、有机质丰度、有机质热演化程度。今后,应将纹层状细粒岩的无机成因机制与有机演化模式相结合,建立微观纹层类型及组合与宏观油气甜点区、优质储层评价的对应关系。

关键词：纹层细粒沉积岩储集物性油气富集页岩储层

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一种基于机器学习的井间水驱优势通道识别方法

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钻采工艺 2025年第1期48卷 157-164页

作者：杨二龙陈柄君董驰曾傲张梓彤东北石油大学·提高油气采收率教育部重点实验室东北石油大学三亚海洋油气研究院

井间优势渗流通道的形成受多方面的因素综合影响,识别过程中需要分析的因素众多、过程复杂,最直观可靠的做法是通过剖面测试数据结合生产动态分析来判定,或者通过措施见效井来验证是否存在优势渗流通道,但是实际生产中剖面测试数据量不... 详细信息

井间优势渗流通道的形成受多方面的因素综合影响,识别过程中需要分析的因素众多、过程复杂,最直观可靠的做法是通过剖面测试数据结合生产动态分析来判定,或者通过措施见效井来验证是否存在优势渗流通道,但是实际生产中剖面测试数据量不足,措施见效井分析结果又属于后验知识,时效性差,导致识别的精度和效率较低。因此,本文以大庆油田特高含水典型区块M区块为例,结合主控因素分析方法构建特征参数集,应用粒子群算法(PSO)优化深度置信神经网络(DBN)的结构参数,通过逐层递推和全局优化融合、有监督和无监督学习算法融合提升模型性能,形成了一种基于机器学习算法的注采井间优势通道识别的方法。构建的优势通道识别PSO-DBN模型应用于典型区块,识别准确率比未经过优化的DBN神经网络模型预测准确率提高了2.8%,比MLP神经网络模型预测准确率提高了8.6%,通过增补无标注样本、实现有监督和无监督学习算法融合,可以进一步提升识别精度。

关键词：特高含水油藏井间优势通道深度置信神经网络算法融合机器学习

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基于波动方程的地震波数值模拟研究综述

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吉林大学学报(地球科学版) 2025年第2期55卷 627-645页

作者：李航孙宇航李佳慧李学贵董宏丽东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室东北石油大学三亚海洋油气研究院

地震波场数值模拟在地震勘探、地震资料处理和地球构造研究等方面发挥着重要的作用。波动方程数值模拟方法充分考虑了地震波传播的动力学特征和几何学特征,可以为地震波传播机理的研究和复杂地层的解释提供强有力的理论支持,是目前应用... 详细信息

地震波场数值模拟在地震勘探、地震资料处理和地球构造研究等方面发挥着重要的作用。波动方程数值模拟方法充分考虑了地震波传播的动力学特征和几何学特征,可以为地震波传播机理的研究和复杂地层的解释提供强有力的理论支持,是目前应用较为广泛的地震波场数值模拟方法之一。本文调研了五种基于波动方程的数值模拟方法:有限差分法易于理解,但数值频散问题明显;伪谱法精度高,但计算效率低;有限元法适用于复杂模型,但计算资源消耗大;谱元法适合高精度问题,但对计算内存需求较高;基于物理信息神经网络的深度学习法具有较强的适应性,但训练成本较高。并分别叙述了这五种数值模拟方法的理论基础、适用条件和最新进展。未来,地震波场数值模拟方法应结合深度学习等最新技术,优化边界条件模拟真实的边界反射情况,提高模拟的精度和效率。

关键词：波场模拟有限差分法伪谱法有限元法谱元法物理信息神经网络

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多期裂陷盆地斜向伸展变形主控因素分析--来自砂箱物理模拟实验的启示

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石油实验地质 2025年第2期47卷 441-450页

作者：王琦孙永河巩磊王有功常德双张万福东北石油大学秦皇岛校区河北秦皇岛066004 重庆科技大学石油与天然气工程学院重庆401331 东北石油大学环渤海能源研究院河北秦皇岛066004 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 中国石油东方地球物理公司研究院河北涿州072751

为了探讨多期裂陷盆地中先存断裂及其与不同伸展方向之间夹角(斜度α)对斜向伸展变形和洼槽结构的影响,利用砂箱物理模拟实验,基于相似性原理,设计了三组物理模拟实验,即不同斜度(α)斜向伸展物理模拟实验和两组斜向伸展—走滑叠加变形... 详细信息

为了探讨多期裂陷盆地中先存断裂及其与不同伸展方向之间夹角(斜度α)对斜向伸展变形和洼槽结构的影响,利用砂箱物理模拟实验,基于相似性原理,设计了三组物理模拟实验,即不同斜度(α)斜向伸展物理模拟实验和两组斜向伸展—走滑叠加变形物理模拟实验。实验结果表明:(1)多期裂陷盆地中,伸展方向与先存断裂之间的夹角变化控制着走向滑动分量和倾向滑动分量的比例,影响洼槽结构,夹角越大,倾向滑动分量越大,洼槽宽度越大;反之,洼槽宽度减小。(2)受先存断裂分布的影响,不同演化阶段,先存断裂再活动方式不同,对于斜向伸展—走滑叠加变形过程,先存走滑断裂与边界断裂之间的距离较大时,洼槽呈单断半地堑特征;二者间距较小时,走滑断裂也控陷,洼槽呈现双断地堑结构。(3)多方位展布的先存边界断裂再活动控制形成的洼槽深度和压扭褶皱幅度也受二者距离的影响,随着先存边界断裂与走滑断裂距离的增加,张扭区洼槽深度逐渐增大,压扭区褶皱幅度逐渐增加;反之,洼槽深度越小,褶皱幅度越低。

关键词：斜向伸展变形断裂变形盆地构造物理模拟多期裂陷盆地

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稠油催化火驱动力学及燃烧实验

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大庆石油地质与开发 2025年第2期44卷 119-126页

作者：杨潇张弦董驰罗鹏飞东北石油大学提高油气采收率教育部重点实验室黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 中国石油辽河油田公司勘探开发研究院辽宁盘锦124010

针对稠油在火驱过程中原油燃烧量大,火驱前缘推进不稳定的问题,选取金属氧化物(α-Fe_(2)O_(3))开展稠油催化火驱实验。采用动力学实验管,测定动力学参数,计算反应阶段的活化能,通过一维燃烧管实验,分析α-Fe_(2)O_(3)对燃烧前缘推进和... 详细信息

针对稠油在火驱过程中原油燃烧量大,火驱前缘推进不稳定的问题,选取金属氧化物(α-Fe_(2)O_(3))开展稠油催化火驱实验。采用动力学实验管,测定动力学参数,计算反应阶段的活化能,通过一维燃烧管实验,分析α-Fe_(2)O_(3)对燃烧前缘推进和峰值温度的影响。结果表明:添加α-Fe_(2)O_(3)催化剂后,稠油火驱过程中氧气利用率从0.75增加至0.8,驱油效率从85.1%增至88.0%,燃烧前缘趋于均匀地向前推进,燃烧效果有所改善,火线温度普遍高于500℃,α-Fe_(2)O_(3)是一种适用于火烧油层开采稠油的催化剂,值得进一步研究完善及应用。

关键词：稠油火烧油层催化动力学燃烧管

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基于遗传算法的深层钻井参数多目标优化方法

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能源与环保 2025年第2期47卷 89-94,100页

作者：闫铁何颖许瑞候兆凯冯金禹林智斌东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 东北石油大学石油工程学院黑龙江大庆163318

深层钻井过程中,钻井参数优选是影响钻井成本高低、钻井速度快慢、破岩能耗大小的重要因素,合理优选钻井参数是提高油气开采效率的关键。为了有效提高深层钻井效率,以机械钻速和机械比能为优化目标,钻压、转速和排量为优化参数,综合考... 详细信息

深层钻井过程中,钻井参数优选是影响钻井成本高低、钻井速度快慢、破岩能耗大小的重要因素,合理优选钻井参数是提高油气开采效率的关键。为了有效提高深层钻井效率,以机械钻速和机械比能为优化目标,钻压、转速和排量为优化参数,综合考虑机械能量、水力能量以及钻压能量损失对钻井效率的影响,建立了钻井参数综合优化模型,并通过遗传算法对模型智能求解。将模型应用于目标区域2口井的钻井参数优选,得到机械钻速最大、机械比能最低情况下钻压、转速以及排量的最优参数组合,分析评价了钻井参数优化前后目标井段机械钻速和机械比能的变化情况。研究表明,使用提出的钻井参数优化方法,目标井平均机械钻速分别提升了1.05倍和0.53倍,平均机械比能分别减小了13.11%和1.60%。该方法能够在钻井施工中对机械钻速和机械比能双目标协同优化,实时智能得到最优钻井参数组合推荐值,有效提高了钻井效率,有助于降低钻井成本。

关键词：遗传算法机械钻速机械比能钻井参数多目标优化

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基于VMD-1DCNN-GRU的轴承故障诊断

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吉林大学学报(信息科学版) 2025年第1期43卷 34-42页

作者：宋金波刘锦玲闫荣喜王鹏路敬祎东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 东北石油大学人工智能能源研究院黑龙江大庆163318 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572024

针对滚动轴承信号含噪声导致诊断模型训练困难的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)和深度学习相结合的轴承故障诊断模型。首先,该方法通过VMD对轴承信号进行模态分解,并且通过豪斯多夫距离(HD:Hausd... 详细信息

针对滚动轴承信号含噪声导致诊断模型训练困难的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)和深度学习相结合的轴承故障诊断模型。首先,该方法通过VMD对轴承信号进行模态分解,并且通过豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance)完成去噪,尽可能保留原始信号的特征。其次,将选择的有效信号输入一维卷积神经网络(1DCNN:1D Convolutional Neural Networks)和门控循环单元(GRU:Gate Recurrent Unit)相结合的网络结构(1DCNN-GRU)中完成数据的分类,实现轴承的故障诊断。通过与常见的轴承故障诊断方法比较,所提VMD-1DCNN-GRU模型具有最高的准确性。实验结果验证了该模型对轴承故障有效分类的可行性,具有一定的研究意义。

关键词：故障诊断深度学习变分模态分解一维卷积神经网络门控循环单元

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车镇凹陷大王庄地区沙四段H_(2)S成因机理及富集规律

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断块油气田 2025年第2期32卷 227-233页

作者：韩带董春梅马鹏杰林承焰包长甲李晓庆中国石油大学(华东)深层油气全国重点实验室山东青岛266580 中国石油大学(华东)山东省油藏地质重点实验室山东青岛266580 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580 东北石油大学三亚海洋油气研究院海南三亚572025 中国石化胜利油田分公司河口采油厂山东东营257299

硫化氢(H2S)是一种与油气伴生的有毒气体,严重影响着油气安全生产和有效开采,因此有效评估H2S的成因及分布具有重要意义。车镇凹陷大王庄地区沙四段(Es4)湖相碳酸盐岩中发现了高含H2S油气藏。为明确该区H2S的形成机理和富集规律,文中综... 详细信息

硫化氢(H2S)是一种与油气伴生的有毒气体,严重影响着油气安全生产和有效开采,因此有效评估H2S的成因及分布具有重要意义。车镇凹陷大王庄地区沙四段(Es4)湖相碳酸盐岩中发现了高含H2S油气藏。为明确该区H2S的形成机理和富集规律,文中综合分析了天然气与地层水地球化学特征、储层固体沥青元素特征以及膏盐岩、原油、干酪根硫同位素特征,认为大王庄北部深洼带热化学硫酸盐还原作用(TSR),是该区油气藏中H2S来源的主要成因。馆陶组成藏期及之后的继承性断层活动,导致沙四段碳酸盐岩储层中H2S大量富集。该认识将为今后大王庄地区富硫油气藏的开发及规避H2S风险提供借鉴意义。

关键词： H2S 热化学硫酸盐还原反应成因机理富集规律车镇凹陷

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