CN107818379A - 吸附气量确定方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种吸附气量确定方法和装置。所述方法包括：基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控因素；在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型；使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
Description
技术领域
本申请涉及石油天然气技术领域，特别涉及一种吸附气量确定方法和装置。
背景技术
页岩气作为一种新型非常规天然气能源其勘探开发越来越受重视，页岩气的赋存形式包括：游离态、吸附态、溶解态和固溶态等。吸附气作为主要的组成部分，直接影响到总的页岩气含量。因此，预测吸附气量对评价页岩气的资源潜力具有重要的意义。
目前主要采用Langmuir吸附模型、DR吸附模型、DA吸附模型、BET吸附模型等，对页岩气的吸附气量进行定量预测。页岩气的主要气体成份为甲烷，但上述吸附模型均有不适合模拟页岩气中甲烷的弊端。具体地，Langmuir模型仅考虑了甲烷的单层吸附，而未表现出页岩中存在的甲烷多层吸附。DR吸附模型、DA吸附模型、BET吸附模型等虽然反映出甲烷的多层吸附，但模型中涉及到了饱和蒸汽参数，如饱和蒸汽压参数，这些参数在实际地质环境下无法实现。
目前的吸附气量预测方法的准确性不高，难以有效地指导实际生产。针对上述问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种吸附气量确定方法和装置，以准确地对页岩气中的吸附气量进行定量预测。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种吸附气量确定方法，包括：基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控因素；在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型；使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
为实现上述目的，本申请实施例提供一种吸附气量确定装置，包括：第一确定单元，用于基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；相关性分析单元，用于将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控影响因素；第二确定单元，用于在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型；第三确定单元，用于使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例中，用于确定绝对吸附量预测模型的样本岩心的绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数等模型参数容易获得；在确定绝对吸附量预测模型的过程中，考虑了页岩储层的地质因素；确定的绝对吸附量预测模型，符合实际页岩储层中甲烷的赋存机理。因此，本实施例可以对页岩气中的吸附气量进行准确的定量预测，具有广泛的适用性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例一种吸附气量确定方法的流程图；
图2为本申请实施例一种吸附气量确定装置的功能结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
请参阅图1。本申请实施例提供一种吸附气量确定方法。所述吸附气量确定方法可以包括以下步骤。
步骤S11：基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数。
在本实施例中，可以从页岩气储层中选取一个或多个具有代表性的岩心，作为样本岩心；可以对每个样本岩心进行等温吸附实验，得到每个样本岩心的多个实测吸附量和气体的吸附参数。其中，样本岩心吸附的气体可以包括甲烷。所述气体的吸附参数可以包括甲烷的最大吸附相摩尔密度和甲烷分子与孔隙表面的接触势能。
具体地，可以设定一个或多个实验压力；可以设定一个或多个实验温度。每个实验压力与一个或多个实验温度可以组合形成一个实验条件。如此，对于每个样本岩心，可以分别在每个实验条件下对该样本岩心进行等温吸附实验，得到该样本岩心在该实验条件下的实测吸附量。
在本实施例中，可以根据实测吸附量预测模型，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数。所述实测吸附量预测模型可以满足如下表达式。
上述公式(1)中，nexc可以表示样本岩心的实测吸附量，单位为mmol/g；no可以表示样本岩心的单层饱和吸附量，单位为mmol/g；ρf可以表示甲烷的摩尔密度，单位为mol/L；ρad可以表示甲烷的最大吸附相摩尔密度，单位为mol/L；εs可以表示甲烷分子与孔隙表面的接触势能；T可以表示绝对温度；k可以表示玻尔兹曼(Boltzmann)常数，具体大小为1.38×10-23J/K。
具体地，上述公式(1)中，未知参数包括：no、ρad和εs。已知参数包括nexc、ρf和T。通过将已知参数代入上述公式(1)进行拟合，可以获得未知参数。
需要说明的是，nexc具体可以表示某一实验条件下样本岩心的实测吸附量；ρf可以表示该实验条件下甲烷的摩尔密度。鉴于nexc的数量可以为多个，ρf的数量也可以为多个。ρf的大小具体可以通过气体状态方程求取。
在本实施例中，所述实测吸附量预测模型可以基于Ono–Kondo吸附模型和吸附平衡模型得到。
所述Ono–Kondo吸附模型中的参数容易获得，并且能够反映页岩气中甲烷的多层吸附。所述Ono–Kondo吸附模型的前提假设是基于页岩气中甲烷的赋存是吸附与游离的动态平衡过程，这符合实际页岩气储层中甲烷的赋存机理。所述Ono–Kondo吸附模型可以满足如下表达式。
上述公式(2)中，nabs可以表示岩心的绝对吸附气量。
所述吸附平衡模型可以满足如下表达式。
将上述公式(3)代入上述公式(2)，可以得到实测吸附量预测模型的表达式(1)。
步骤S12：将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控因素。
在本实施例中，所述地质参数可以包括地化参数、无机矿物参数和孔隙结构参数中的至少一个。例如，所述地化参数可以包括有机质丰度参数TOC和有机质成熟度参数Ro等；所述无机矿物参数可以包括粘土矿物含量和脆性矿物含量等；所述孔隙结构参数可以包括比表面积BET和孔隙度等。
在本实施例中，单因素相关性分析可以理解为：逐个确定每个因素对吸附气量的影响。具体地，可以确定每个样本岩心的单层饱和吸附量随每个地质参数变化的散点图；可以将所述散点图进行拟合，得到该样本岩心的单层饱和吸附量按该地质参数变化的关系曲线和拟合度。继而，可以筛选出拟合度大于预定值的地质参数，作为为吸附量的主控因素。所述预定值例如可以为0.5。例如，可以确定每个样本岩心的单层饱和吸附量分别随有机质丰度参数TOC、有机质成熟度参数Ro、粘土矿物含量、脆性矿物含量、表面积BET、孔隙度变化的散点图。
其中，所述对地质参数进行筛选的原则可以包括：
1)选取比较常规而且容易获得的地质参数；
2)选取数据量多的地质参数，更能反应准确的规律；
3)彼此相关的地质参数选择其中与含气量关系更加明显的。
步骤S13：在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型。
在本实施例中，可以通过吸附平衡模型，将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量。所述吸附平衡模型的表达式可以为上述公式(3)。具体地，经过步骤S11，可以获得参数ρad。从而，可以将已知参数ρad、ρf和nexc代入公式(3)，计算得到nabs。
在本实施例中，可以基于所述吸附量的主控因素，构建绝对吸附量理论预测模型；可以基于样本岩心的多个绝对吸附量和气体的吸附参数，对所述绝对吸附量理论预测模型进行多元回归分析，确定所述吸附量的主控因素的系数；可以将所述吸附量的主控因素的系数和吸附量和气体的吸附参数，代入所述绝对吸附量理论预测模型，得到所述储层的绝对吸附量预测模型。
在本实施例中，所述绝对吸附量理论预测模型可以满足如下表达式。
上述公式(4)中，X1～Xi可以表示吸附量的主控因素；A1～Ai可以表示吸附量的主控因素的系数。
具体地，基于吸附量的主控因素，可以构建回归模型；可以基于所述回归模型和所述Ono–Kondo吸附模型，构建绝对吸附量理论预测模型。
所述回归模型可以满足如下表达式。
no＝A0+A1·X1+A2·X2+…+Ai·Xi (5)
将上述公式(5)代入上述公式(2)，可以得到绝对吸附量理论预测模型的表达式(4)。
在本实施例中，多元回归分析，就是当某一个特定地质变量Y与其它多个地质变量Xi(i＝1，2，…，m)间存在一定的依赖性，而它们之间的数量关系却是不确定的情况下，需要通过这些相关变量间的观测值，建立出一个可以表达其相关关系的数学表达式，这一统计分析方法即为多元回归分析。
在地质勘探研究过程中，多元回归分析总体上可以解决三方面难题：
1)确定特定地质变量Y与其它变量Xi(i＝1，2，…，p，其中，p≤m)是否存在相关关系；若存在，寻求彼此间相关关系的数学表达式；
2)根据相关变量Xi(i＝1，2，…，p，其中，p≤m)的观测值，利用确定的数学表达式可以预测该特定变量的估计值，同时也可以确定出其结果的精确度；
3)通过多元回归分析也可以优选出对该特定变量Y作用大的相关地质变量，剔除对其影响无足轻重的地质变量，从而简化地质研究。
多元回归分析可以包括线性回归分析和非线性回归分析。在本实施例中，采用了非线性回归分析，建立了相关变量的回归方程为：
Y＝A0+A1f(X1)+A2f(X2)+… (6)
上述公式(6)中，Y表示因变量；f(X1)、f(X2)为选出的自变量参数；A0、A1、A2、A3为回归系数。
在本实施例中，基于已知参数nabs、ρad、ρf、εs、T，对公式(4)进行多元回归分析，确定出系数A0～Ai；继而可以将A0～Ai、ρad和εs代入公式(4)，得到所述储层的绝对吸附量预测模型。
步骤S14：使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
在本实施例中，所述储层的绝对吸附量预测模型可以用于确定所述储层内岩心的吸附气量。从而，使用储层的绝对吸附量预测模型，可以准确地对页岩气中的吸附气量进行定量预测。
在本实施例中用于确定绝对吸附量预测模型的样本岩心的绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数等模型参数容易获得；在确定绝对吸附量预测模型的过程中，考虑了页岩储层的地质因素；确定的绝对吸附量预测模型，符合实际页岩储层中甲烷的赋存机理。因此，本实施例可以对页岩气中的吸附气含量进行准确的定量预测，具有广泛的适用性。
另外，本实施例中储层的绝对吸附量预测模型的确定基于了Ono–Kondo吸附模型，模型中的参数易获得，能够反映页岩中的甲烷多层吸附，同时该模型的前提假设是基于页岩中甲烷的赋存是吸附与游离的动态平衡过程，这也符合实际页岩储层中甲烷的赋存机理。同时，本实施例不仅考虑了实际页岩储层的温度、压力等地层环境因素，还考虑了页岩储层本身的内部因素对吸附能力的影响，结合优选的页岩储层内部因素，建立综合的页岩气绝对吸附量模型。
请参阅图2。本申请实施例还提供一种吸附气量确定装置。所述装置包括：
第一确定单元21，用于基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；
相关性分析单元22，用于将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控影响因素；
第二确定单元23，用于在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型；
第三确定单元24，用于使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。
Claims (10)
1.一种吸附气量确定方法，其特征在于，包括：
基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；
将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控因素；
在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型；
使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气体包括甲烷；所述气体的吸附参数包括甲烷的最大吸附相摩尔密度和甲烷分子的接触势能。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述样本岩心的单层饱和吸附气量和气体的吸附参数，包括：
根据实测吸附量预测模型，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；其中，所述实测吸附量预测模型满足如下表达式：
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其中，nexc表示样本岩心的实测吸附量，单位为mmol/g；no表示样本岩心的单层饱和吸附量，单位为mmol/g；ρf表示甲烷的摩尔密度，单位为mol/L；ρad表示甲烷的最大吸附相摩尔密度，单位为mol/L；εs表示甲烷分子的接触势能；T表示绝对温度；k表示玻尔兹曼常数，具体为1.38×10-23J/K。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地质参数包括地化参数、无机矿物参数和孔隙结构参数中的至少一个。
5.如权利要求1所述的方法，所述将样本岩心的单层饱和吸附量与储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控因素，包括：
确定样本岩心的单层饱和吸附量随地质参数变化的散点图；
将所述散点图进行拟合，得到样本岩心的单层饱和吸附量按地质参数变化的关系曲线，将拟合度大于预定值的地质参数确定为吸附量的主控因素。
6.如权利要求5所述的方法，所述预定值为0.5。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量，包括：
通过吸附平衡模型，将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量；其中，所述吸附平衡模型满足如下表达式：
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其中，nexc表示样本岩心的实测吸附量，单位为mmol/g；nabs表示样本岩心的绝对吸附量，单位为mmol/g；ρf表示甲烷的摩尔密度，单位为mol/L；ρad表示甲烷的最大吸附相摩尔密度，单位为mol/L。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定储层的绝对吸附量预测模型，包括：
基于所述吸附量的主控因素，构建绝对吸附量理论预测模型；
基于样本岩心的多个绝对吸附量和气体的吸附参数，对所述绝对吸附量理论预测模型进行多元回归分析，确定所述吸附量的主控因素的系数；
将所述吸附量的主控因素的系数和吸附量和气体的吸附参数，代入所述绝对吸附量理论预测模型，得到所述储层的绝对吸附量预测模型。
9.如权利要求2所述的方法，所述储层的绝对吸附量预测模型满足如下表达式：
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</mrow>
其中，nabs表示储层内岩心的绝对吸附量，单位为mmol/g；X1～Xi表示吸附量的主控因素；A1～Ai表示吸附量的主控因素的系数；ρf表示甲烷的摩尔密度，单位为mmol/g；ρad表示甲烷的最大吸附相摩尔密度，单位为mmol/g；εs表示甲烷分子的接触势能；T表示绝对温度；k表示玻尔兹曼常数，具体为1.38×10-23J/K。
10.一种吸附气量确定装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，用于基于储层内样本岩心的多个实测吸附量，确定样本岩心的单层饱和吸附量和气体的吸附参数；
相关性分析单元，用于将样本岩心的单层饱和吸附量和储层的地质参数进行单因素相关性分析，得到吸附量的主控影响因素；
第二确定单元，用于在将样本岩心的每个实测吸附量校正为绝对吸附量以后，基于样本岩心的多个绝对吸附量、样本岩心的单层饱和吸附量、气体的吸附参数和吸附量的主控因素，确定储层的绝对吸附量预测模型；
第三确定单元，用于使用储层的绝对吸附量预测模型，确定储层内岩心的绝对吸附量。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109101728A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-28 | 温州大学 | 一种预测多孔SiCO陶瓷气敏性能模拟方法 |
| CN109799164A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 吸附气量的确定方法及装置 |
| CN111008483A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-14 | 中国石油大学(北京) | 一种模型构建方法、装置及设备 |
| CN111307652A (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-19 | 中国石油天然气股份有限公司 | 吸附气量的确定方法及装置 |
| CN113762660A (zh) * | 2020-06-04 | 2021-12-07 | 中国石油化工股份有限公司 | 海相页岩吸附气含量评价方法、装置、电子设备及介质 |
| CN114166723A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-03-11 | 中国石油大学(华东) | 纳米多孔介质中气体的量子物理吸附行为预测方法及*** |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104458489A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-25 | 中国石油大学(北京) | 泥页岩吸附气含量预测方法和装置 |
| CN104573344A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-29 | 中国海洋石油总公司 | 一种通过测井数据获取页岩储层含气量的方法 |
| CN105184106A (zh) * | 2015-10-19 | 2015-12-23 | 中国石油大学(北京) | 一种确定泥页岩储层中吸附气含量的方法及装置 |
| CN106251232A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定页岩含气量的方法和装置 |
-
2017
- 2017-09-28 CN CN201710894128.0A patent/CN107818379A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104458489A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-25 | 中国石油大学(北京) | 泥页岩吸附气含量预测方法和装置 |
| CN104573344A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-29 | 中国海洋石油总公司 | 一种通过测井数据获取页岩储层含气量的方法 |
| CN105184106A (zh) * | 2015-10-19 | 2015-12-23 | 中国石油大学(北京) | 一种确定泥页岩储层中吸附气含量的方法及装置 |
| CN106251232A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定页岩含气量的方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 严帅 等: "基于格子理论模型页岩储层气－固吸附分子动力学分析", 《地质科技情报》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109101728A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-28 | 温州大学 | 一种预测多孔SiCO陶瓷气敏性能模拟方法 |
| CN109101728B (zh) * | 2018-08-13 | 2023-06-27 | 温州大学 | 一种预测多孔SiCO陶瓷气敏性能模拟方法 |
| CN111307652A (zh) * | 2018-12-11 | 2020-06-19 | 中国石油天然气股份有限公司 | 吸附气量的确定方法及装置 |
| CN111307652B (zh) * | 2018-12-11 | 2022-07-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 吸附气量的确定方法及装置 |
| CN109799164A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-24 | 中国石油天然气股份有限公司 | 吸附气量的确定方法及装置 |
| CN109799164B (zh) * | 2018-12-21 | 2021-08-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 吸附气量的确定方法及装置 |
| CN111008483A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-14 | 中国石油大学(北京) | 一种模型构建方法、装置及设备 |
| CN113762660A (zh) * | 2020-06-04 | 2021-12-07 | 中国石油化工股份有限公司 | 海相页岩吸附气含量评价方法、装置、电子设备及介质 |
| CN113762660B (zh) * | 2020-06-04 | 2024-05-10 | 中国石油化工股份有限公司 | 海相页岩吸附气含量评价方法、装置、电子设备及介质 |
| CN114166723A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-03-11 | 中国石油大学(华东) | 纳米多孔介质中气体的量子物理吸附行为预测方法及*** |
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