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361.
为了深入了解塔中区块高温高压裂缝性气藏封堵层失效问题, 基于储层特征和流体特性的深入分析, 结合封堵层微尺度物理结构特征, 对高温高压裂缝性气藏封堵层失效特征进行了研究, 提出了封堵层气蚀剪切失效概念, 构建了封堵层气蚀剪切失效的物理模型, 并借助颗粒物质力学和液桥理论, 对封堵层气蚀剪切失效过程进行了深入研究, 并基于反向气蚀原理, 开展了室内反向承压实验研究。研究结果表明, 裂缝性封堵层"气蚀剪切"失效作为一种气藏封堵层特有的失效模式, 其发生过程分为3个阶段: 气体扩散降黏破坏、气蚀剪切剥离破坏和气液置换错位剪切破坏; 正向承压6 MPa的统一封堵层, 对于不同属性的流体其抗剪切破坏能力不同, 当反向驱替流体由柴油转变为氮气时, 封堵层的反向承压值由原来的2.0 MPa(22 min)和2.5 MPa(30 min)分别减小到后来的1.5 MPa(10 min)和1.0 MPa(12 min), 综合抗剪切性能降低了约50%, 表明气体具有与液体不同的破坏能力和机制。 相似文献
362.
咸化湖盆中酸性流体对碎屑岩储层的改造作用 总被引:1,自引:0,他引:1
柴达木盆地西部南区新生界主要为咸化湖盆沉积,咸化环境提高了其烃类转化率,但其对储层的控制作用尚待进一步明确。通过高温高压试验模拟了地层条件下成岩流体与岩石矿物之间的物理化学作用,进而研究咸化环境中有机质演化过程中产生的有机酸对储层的改造作用。结果表明:酸性流体对岩石矿物的溶蚀作用增加了其孔隙度,但渗透率的变化存在差异性;当岩石中含有石膏和铁白云石时,铁白云石在石膏的催化作用下极易发生溶蚀作用,反应生成的Fe2+、Mg2+促进了高岭石向针叶状绿泥石的转化,从而堵塞孔隙喉道,造成岩石渗透率的下降;岩石中石膏的发育是造成高温高压地层中方解石发生沉淀的主要原因,相同条件下石膏比方解石更易溶解,其产生的过饱和钙造成方解石的沉淀,但岩石的孔隙度有所增大,因为方解石的沉淀作用造成的储集空间减小量小于石膏和长石等易溶矿物溶解造成的储集空间增大量。 相似文献
363.
364.
莺歌海盆地X区属于高温高压气藏,水溶气含量大,水溶气释放对气水界面及水侵规律的影响不明.通过PVT物性分析仪,采用复配的天然气和地层水测试了X区不同区块水溶气溶解度变化规律.设计可视化填砂管实验,探索了水溶气释放对气水界面的影响规律.研究表明:水溶气溶解度受温度、压力、地层水矿化度和天然气组分的影响,随压力的增大逐渐增大,随温度的增大先减小后增大,拐点温度为80~90℃,地层温压条件下(145℃,54 MPa)X-1区块水溶气含量为22.5 m3/m3,X-2区块为8.7 m3/m3.可视化填砂管实验研究表明:衰竭开采过程中,水溶气不断释放且携带地层水运移,同时在地层水自身泄压及毛管力作用下,气水界面明显上升.在此基础上,数值模拟气藏衰竭开采表明:水溶气溶解度越大气水界面上升越快,气井见水越早.预测期10 a中,考虑水溶气时,X-1区要早800 d见水,平面上推进快800 m,纵向上推进快7.3 m;X-2要早300 d见水,平面上推进快近500 m,纵向上推进快7.0 m. 相似文献
365.
高温高压变形实验是研究地球深部组成矿物流变学性质的重要技术手段之一.D-DIA(deformation-DIA)装置是最近10年来兴起的一种新的高温高压变形实验设备,通常可实现的最高压力为15 GPa和温度约为2 000 K;而同步辐射X射线衍射已经广泛地应用到物质结构科学的研究中,二者相结合,能够有效原位地研究材料物质在高温高压下的流变学性质.以美国布鲁克海文国家实验室配合有同步辐射源的D-DIA装置为例,介绍该装置的基本结构、工作原理及D-DIA装置与X射线结合技术如何实现矿物高温高压下变形过程的原位观测及相关定量力学数据的获取.这一技术突破了传统流变仪的压力局限,为在更高压力(P>4 GPa)条件下研究地球深部组成物质的高温高压流变学性质提供了有效途径. 相似文献
366.
367.
研究矿物在高温高压下的结构及其物理、化学性质是了解地球内部物质组成及动力学演化的基础。实验观测和理论计算是目前最主要的两种方法,前者受技术的局限,高温高压下的数据点比较匮乏;后者容易实现高温高压,但计算精度和效率往往难以两全。基于上述问题,机器学习作为一种很有前景的工具,与第一性原理计算相结合,能够精确、高效地预测矿物结构及各种性质。本文首先介绍了构建机器学习势的一般流程,对目前应用广泛的深度势能方法进行详细阐述。然后探讨了机器学习方法在计算矿物物理领域中的应用,如矿物新相结构搜索、热力学性质和输运性质预测、元素配分及同位素分馏等,并分析了机器学习方法相比于传统方法的优势。最后对机器学习方法目前存在的不足进行了简单总结并对其应用前景提出展望。 相似文献
368.
铁(Fe)是地核中的主要元素,研究铁在地核温压条件下的状态方程及热力学性质对理解地核至关重要。为高效地构建出准确和稳健的势能面模型,本文使用第一性原理数据为初始数据,利用深度势能生成器对地核内温压下构型进行采样,通过深度神经网络训练出深度学习势,完成对大体系超胞的深度学习分子动力学高精度模拟。所构建的地核温压下铁的深度势能,与第一性原理计算结果相吻合。利用该势能,可实现内核温压下超过10000原子体系的高精度分子动力学模拟,计算出密堆六方(hcp)和体心立方(bcc)结构铁的密度和状态方程。本文利用深度势能方法提高了计算效率、保证了计算精度同时可利用于大规模体系、多晶体系,为更接近地球内部条件物质状态、性质的模拟打下基础。 相似文献