摘要：近期中石化、中石油相继在四川盆地侏罗系湖相页岩中取得了油气勘探突破,泰页1井、平安1井、龙安1井均在页岩段获得工业油气流,进一步展示了湖相页岩的油气勘探开发潜力。四川盆地湖相页岩是我国页岩油气勘探的重点方向,但页岩水平井井壁失稳风险较高,容易发生井壁坍塌、卡钻和埋钻事故,严重制约了水平井钻井提速提效和安全钻井。为了厘清湖相页岩的井壁稳定机理,以四川盆地侏罗系大安寨段湖相页岩为研究对象,系统开展了页岩矿物组成、微观结构、理化性能、岩石力学等测试分析,建立了钻井液安全密度窗口评价模型,分析了大安寨段页岩地层的井壁稳定性,并在N2H井验证了井壁稳定机理和钻井液安全密度窗口评价结果的准确性。研究结果表明:①大安寨段湖相页岩主要是应力集中过高、强度各向异性及钻井液穿透进入弱面造成的力学失稳,需要重视钻井液物理封堵性能;②直井和小角度定向井稳定性最好,井斜角超过45°后坍塌压力急剧增加;③沿最大水平地应力的水平井坍塌压力低、破裂压力高,井壁稳定性好,但不利于压裂;④沿最小水平地应力的水平井坍塌压力高、破裂压力低,井壁稳定性差,但有利于压裂。结论认为,N2H井安全密度窗口下限和上限分别为1.91~1.98 g/cm^(3)(均值为1.94 g/cm^(3))、2.37~2.55 g/cm^(3)(均值为2.45 g/cm^(3)),推荐油基钻井液密度介于2.05~2.30 g/cm^(3),预测结果与实钻情况吻合较好;该研究成果可以为大安寨段湖相页岩水平井井壁失稳防治、水平井钻井设计和施工提供有效的指导。

摘要：油气田开采建设了信息管理系统,但却没有达到预期效果,需要根据实际情况,开展针对性设计,减少不必要的资源浪费。文章研究了动液面自动监测系统的研究与现场应用,在确定油气井动液面测量方法的基础上,分析了自动监测系统核心需求,从系统总体设计、数据采集设计、数据处理设计、数据存储设计、数据管理设计等方面出发,研究了动液面自动监测系统设计要点,强调了现场应用测试的重要性,促进理论与实践的有效结合,更好地发挥自动监测系统功能。

摘要：针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法与支持向量机(support vector machines, SVM)相结合的主轴热误差预测模型(以下简称热误差模型)。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明:当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000,4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。