本文選題：煤層氣產(chǎn)能　切入點：數(shù)值模擬　出處：《中國礦業(yè)大學》2015年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：煤層氣產(chǎn)能是衡量煤層氣井優(yōu)劣的重要指標,而煤層氣井產(chǎn)能的高低直接影響著經(jīng)濟效益。那么如何準確預測煤層氣產(chǎn)能,是煤層氣田為了進行高效開發(fā)而急需要解決的關(guān)鍵問題。煤層氣產(chǎn)出機理有別于傳統(tǒng)油氣藏,探索建立適合煤層氣藏特點的數(shù)值模擬技術(shù)對煤層氣開發(fā)具有重要意義,因此建立有效的煤層氣產(chǎn)能數(shù)值模擬模型,對煤層氣勘探開發(fā)有著重要的實際價值。煤巖體的復雜結(jié)構(gòu),特別是斷層等結(jié)構(gòu)體的影響,常規(guī)規(guī)則差分技術(shù)難以適應。有限體積法(Finite Volume Method簡稱FVM)具有適應復雜邊界和非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的優(yōu)點。另外該方法積分守恒不管對于整個計算區(qū)域還是控制子區(qū)域都能得到滿足,即使在粗網(wǎng)格條件下,也能夠顯示出準確的積分守恒,其計算結(jié)果比較精確;能避免有限差分(FDM)中常出現(xiàn)的數(shù)值振蕩及數(shù)值彌散現(xiàn)象;積分網(wǎng)格劃分比較靈活,故在復雜的邊界條件上的積分網(wǎng)格劃分也較為方便。FVM不僅具有有限元法(FEM)的精確性又保持了FDM的簡單性。本文在綜合前人大量研究成果的基礎(chǔ)上,在煤層氣產(chǎn)能數(shù)值模擬及預測方面主要完成了以下研究工作:(1)運用滲流力學、煤層氣地質(zhì)學等學科的理論知識,對煤層氣的儲集、運移和產(chǎn)出機理進行了研究,概化出了煤層氣儲層模擬的地質(zhì)模型;以數(shù)值模擬方法為工具,建立了擬穩(wěn)態(tài)條件下關(guān)于三維、氣水兩相、雙孔隙、非平衡吸附的煤層氣產(chǎn)能模擬模型。(2)引入計算流體力學中的FVM方法來求解煤層氣運移控制方程,并且給出了相應的單元中心格式的FVM計算公式。煤層氣運移的非線性方程的離散選取的是全隱式格式,并采用FLUENT軟件對煤層氣運移計算求解。(3)把煤層氣產(chǎn)能數(shù)值模擬模型運用于沁水盆地實際工程中,運用該井的氣、水排采資料,經(jīng)過對氣、水產(chǎn)量進行歷史擬合,對影響該井煤層氣產(chǎn)出的主要參數(shù)進行了校正,在此基礎(chǔ)上對煤層氣井產(chǎn)能變化趨勢進行了預測,并對影響產(chǎn)出的主要參數(shù)進行了敏感性分析,獲得了較好效果。(4)應用相空間重構(gòu)理論和貝葉斯證據(jù)框架理論,提出了一種基于混沌時間序列和貝葉斯證據(jù)框架下最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine,LS-SVM)的煤層氣產(chǎn)能預測的新方法。本模型解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型中存在的局部最優(yōu)問題,比SVM模型速度更快,故更便于使用。由于SVM確定模型參數(shù)耗時較長,還較易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象,所以利用貝葉斯證據(jù)三層推斷尋找到模型的最佳參數(shù),實現(xiàn)預測輸入變量的自適應選擇,以減少預測模型建立過程中對經(jīng)驗的依賴,并提高模型的適應性。應用相空間重構(gòu)理論研究了煤層產(chǎn)氣量時間序列的混沌特性,運用貝葉斯證據(jù)框架下的LS-SVM方法對重構(gòu)相空間后的時間序列進行預測,并與SVM預測方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法進行對比,實例驗證表明,該方法具有計算速度快、擬合精度高、結(jié)構(gòu)靈活、泛化能力強等優(yōu)點。也為煤層氣產(chǎn)能預測研究提供了一種新的思路。
[Abstract]:Coalbed methane production is an important index to measure the quality of coalbed gas, and coalbed gas productivity directly affects the economic benefits. So how to accurately predict coalbed methane production, is a key problem for the efficient development of CBM and needs to be solved. Different from the traditional oil and gas accumulation mechanism of coalbed methane production, explore the establishment of suitable numerical characteristics coalbed gas reservoir simulation technology has important significance for the development of coal-bed gas, so the establishment of simulation model of coalbed methane production value effectively, it has great practical value for the exploration and development of coalbed methane. Complex coal and rock mass structure, especially the effect of fault structure, the general rule of differential technology is difficult to adapt to the finite volume method. (Finite Volume Method referred to as FVM) has the advantage of boundary and unstructured grid. In addition, the method for the calculation of integral conservation regardless of region or control sub area The domain can be satisfied, even in the coarse grid condition, also can show the accuracy of flow, the result is very accurate; can avoid the finite difference (FDM) numerical oscillation and numerical dispersion phenomena often occur; integral mesh is more flexible, so the integral mesh in complex boundary conditions on the it is convenient to.FVM not only has the finite element method (FEM) accuracy while maintaining the simplicity of FDM. Based on the previous research results, the numerical simulation and prediction of coalbed methane production mainly completed the following research work: (1) using percolation mechanics theory knowledge of coalbed gas geology, the coalbed gas reservoir, migration and production mechanism of generalized geological model of coalbed gas reservoir simulation; by numerical simulation method, a quasi steady state conditions on the three-dimensional, gas and water two Phase, dual porosity, simulation model of non equilibrium adsorption capacity of coalbed gas. (2) the introduction of FVM method in computational fluid dynamics to solve the coalbed gas migration control equation, and gives the corresponding formula of unit center format FVM calculation. Coalbed methane migration and nonlinear equations of discrete selection is fully implicit format. And using FLUENT software to calculate CBM migration. (3) the numerical simulation of coalbed methane production model used in the Qinshui Basin in the actual project, the use of gas wells, water drainage data, after the amount of gas, aquatic history matching, the main parameters which influence the production of coalbed methane wells was corrected. On the basis of the prediction of coalbed gas productivity trends, and the main parameters influencing the output of sensitivity analysis, obtained better results. (4) reconstruction theory and Bias evidence framework theory of the phase space is put forward A chaotic time series and Bias evidence framework based on least squares support vector machine (Least Square Support Vector Machine, LS-SVM) a new approach to predicting the coalbed methane production. This model solves the problem of the local optimal BP neural network model, the SVM model is faster than the speed, so it is more convenient to use. The SVM model parameter determination long, also more prone to overfitting, so the use of Bias three layer evidence to find the best parameter inference model, realize the adaptive prediction of the selection of input variables, the dependence on experience to reduce the prediction model in the process, and improve the adaptability of the model. The application of the theory of phase space reconstruction of chaotic characteristics of coalbed gas production time sequence, time series based on phase space reconstruction method after LS-SVM Bias evidence under the framework of the forecast and prediction method and SVM neural BP Compared with the network prediction method, the example shows that the method has the advantages of fast computation speed, high fitting accuracy, flexible structure and strong generalization ability. It also provides a new idea for the prediction of coalbed methane productivity.

【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TE37

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