摘要：烃类气体含量的有效监测是油气勘探开采过程中安全保障的重要环节。红外光谱法作为一种安全高效的检测方法,受到现场工程师的关注,但主要采用离线模型进行测量,无法较好应对现场复杂的工况及变化多样的非线性影响因素,导致离线模型不更新而难以维持较高的预测精度。为此,提出了一种融合相似性度量加权核偏最小二乘的即时学习建模策略。首先设计了一种多相似性度量准则融合的样本相似性判别依据,有效筛选历史样本用于在线建模,其次在局部PLS模型中引入非线性核函数,实现非线性特征的有效提取,弥补线性偏最小二乘模型的非线性处理能力。在构建的多组分混合气体红外光谱数据上的实验结果验证了该方法的有效性,拟合优度R2达到0.994 1,RMSE和MRE相比PLS模型分别提升了43.6%和85.8%,可有效用于烃类气体红外光谱定量分析模型的在线更新与高精度预测。

摘要：浅层气在我国东部、东北部油田分布广泛,埋深主要在1 500 m以内。浅层气给油田钻井带来了诸多影响,钻井过程中会引发井涌、气侵、井眼垮塌甚至井喷等复杂情况。文中首先研究了我国油田浅层气的分布特征、甲烷与碳同位素特征及浅层气藏识别特征,然后分析了浅层气引起井喷的原因,提出先通过钻井过程中的气测显示异常及测井曲线"快起快降"特征进行浅层气的识别,再设计合理井身结构、调配合适的钻井液以及完善工程作业流程(如减小起钻抽吸压力及杜绝长时间停泵等措施)来预防浅层气对钻井的危害。