油藏仿真模型与剩余油预测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:250

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出版时间:2009-3

价格:64.00元

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isbn号码:9787502169398

丛书系列:

图书标签:

• 油藏仿真
• 剩余油预测
• 数值模拟
• 油藏工程
• 储层评价
• 油气开发
• EOR
• 机器学习
• 人工智能
• 油藏建模

探索地下世界的奥秘：岩土工程与非常规油气藏开发前沿 图书简介 本书聚焦于当代地球科学与能源工程领域的前沿挑战，旨在系统梳理和深入剖析岩土工程的复杂性、非常规油气藏的独特性，以及由此衍生的先进勘探与开发技术。全书内容摒弃对已知成熟油藏模型的简单复述，而是将视角投向那些对传统理论构成挑战的新兴领域和极端地质环境。 第一部分：岩土力学与地质工程的现代挑战 本部分深入探讨了在极端工程荷载（如深水钻井、地热开发及碳捕集封存——CCS）作用下，岩石、土壤及非固结沉积物的本构关系与蠕变特性。内容聚焦于高孔隙度、低有效应力环境下的地层稳定性分析，特别是针对软弱地基与页岩储层顶底板岩体的动态响应。 非常规地质环境下的本构模型建构： 详细论述了如何修正和发展传统的 Mohr-Coulomb 或 Drucker-Prager 准则，以更精确地描述各向异性页岩、泥岩在复杂应力路径下的损伤演化过程。重点分析了岩石微裂隙萌生、扩展及其对渗透率的耦合影响，强调了数字图像处理技术（如X射线 CT扫描）在微观结构量化中的应用。 地下空间应力场与流体耦合分析： 阐述了在深层开挖或水力压裂过程中，地应力场重分布与孔隙流体压力相互作用的耦合机理。引入了非线性有限元（FEM）和离散元法（DEM）相结合的数值模拟框架，用以预测深部岩体在长期承载下的变形与渗流失稳风险。特别关注了井周岩体破裂控制技术，以确保井壁的长期完整性。 地质灾害的早期预警与防治： 探讨了在大型基础设施建设（如深基坑、隧道）中，如何利用光纤传感、分布式声波传感（DAS）等技术，实时监测岩土体内部的微小应变和声发射事件。构建了基于多源信息融合的滑坡及边坡失稳概率预测模型，侧重于对复杂水文地质条件下的渗流-固结-蠕变耦合过程的实时反演。 第二部分：非常规油气藏的渗流特性与资源动员 本部分完全脱离了对常规砂岩、碳酸盐岩油藏的传统描述，转而深入研究页岩气、致密油及油砂等非常规储层中，油气运移的微观机制与宏观渗流规律。 微纳尺度下的多孔介质传输机理： 详尽分析了孔隙尺寸分布在纳米尺度（<100 nm）时，天然气和原油的流动行为如何偏离经典的达西定律。讨论了滑脱效应、Klinkenberg校正在超低渗透率储层中的局限性，并引入了扩展的非线性扩散方程来描述在分子扩散和表面扩散控制下的传质过程。对页岩岩石学特征（如类伊利石矿物、有机质孔隙）与有效渗透率之间的构效关系进行了定量刻画。 水力压裂的流固耦合优化设计： 摒弃简单的裂缝几何模型，本书侧重于多尺度、动态裂缝网络的形成与演化。探讨了压裂液的流变学特性（如粘弹性、粘土膨胀抑制）对裂缝导流能力和导流能力衰减的影响。分析了水平井轨迹优化与多簇穿孔设计对“甜点”选择和近场应力场调控的协同作用。引入了基于机器学习的压裂响应预测模型，以实现对注入参数的实时智能调控。 非常规油气藏的动态评估与剩余资源动员： 针对致密油藏低产且衰减快的特点，提出了超越传统递减曲线分析的方法。重点介绍了压力瞬态分析（PTA）在双重介质/多重裂缝介质中的拓展应用，包括如何通过反卷积技术从生产数据中分离出基质和裂缝的扩散贡献。此外，深入探讨了提高采收率（EOR/IOR）技术在非常规环境下的适用性，如：超临界CO2驱替在页岩气藏中的潜力分析，以及蒸汽辅助重力泄流（SAGD）在不同黏度油砂中的热力学效率优化。 第三部分：先进监测技术与数字化油田集成 本部分关注如何利用现代信息技术，实现对地下复杂系统的实时感知与精准决策。 储层动态监测与地球物理反演： 介绍了永久性井下光纤传感技术（DAS/DTS）在监测水力压裂裂缝扩展、地层响应以及井筒完整性方面的应用。详细阐述了如何利用地震属性分析（如AVO、波阻抗反演）来识别不同岩性层和流体类型，特别是针对页岩储层中脆-韧性转变区的识别方法。 油田大数据与智能决策： 论述了如何将地质建模、钻井数据（随钻测量LWD/MWD）、生产历史数据、以及外部气象水文数据集成到一个统一的数字孪生平台中。强调了深度学习在压力数据异常检测、设备预测性维护中的作用，目标是构建一个能够自动学习地质非均质性和动态生产反馈的智能系统，从而指导下一阶段的开发部署。 本书的读者对象包括石油工程、地质工程、岩土工程领域的研究人员、高校师生，以及在非常规能源勘探开发一线工作的工程师和技术管理者。它提供了一套跨学科的理论框架与实用的分析工具，以应对当前能源行业所面临的复杂地质与工程挑战。

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《油藏仿真模型与剩余油预测》这个书名，自带一种深沉的学术气息，又隐含着对未来能源探索的无限可能。我一直认为，人类对自然界的探索，是永无止境的，而石油，作为一种重要的战略资源，其开发过程更是科技进步的缩影。这本书，我想必是汇聚了该领域前沿的研究成果和实践经验。我期待在“仿真模型”的部分，能够了解到各种先进的建模技术，比如如何处理油藏的复杂地质结构，例如裂缝、夹层等，如何模拟流体在多孔介质中的复杂流动行为，以及如何考虑各种开发措施，如注水、注气、化学驱等对油藏动态的影响。而“剩余油预测”更是我关注的焦点，我希望书中能够提供一套科学、可靠的预测框架，能够帮助我们准确地评估剩余油的分布、数量和可采性。也许书中还会探讨一些新兴的技术，例如大数据分析、机器学习算法在油藏预测中的应用，这些都将为我们提供新的视角和工具。这本书的价值，不仅在于它能够提升我们对油藏开发的认识水平，更在于它能够指导我们做出更明智的决策，从而实现油藏资源的可持续开发，为社会经济的发展提供源源不断的动力。

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《油藏仿真模型与剩余油预测》这个书名，在我看来，充满了技术魅力和探索精神。作为一个对地质学和工程学交叉领域充满好奇的普通爱好者，我一直对隐藏在地下的石油资源如何被高效地提取充满疑问。本书所涵盖的“仿真模型”概念，让我联想到科学家们如何通过复杂的数学方程和计算机程序，来模拟油藏内部错综复杂的物理和化学过程，就像是在进行一场精密的“地下手术”。我非常想了解这些模型是如何构建的，它们在多大程度上能够逼真地反映地下油藏的真实情况，以及它们在预测油藏动态变化中的作用。而“剩余油预测”更是这本书的核心价值所在。我好奇的是，在经过多年开发之后，油藏中仍然存在的那些“剩余油”，是如何被发现和评估的？书中是否会介绍一些创新的预测技术，比如利用最新的地球物理勘探方法，或者结合人工智能来分析大量的生产数据，从而更精准地定位剩余油的藏身之处？我期待这本书能够以一种清晰、逻辑性强的方式，为我揭示油藏开发背后的科学原理，让我对石油工业的复杂性和智慧有一个全新的认识，并认识到科技在优化资源利用方面所扮演的关键角色。

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这本《油藏仿真模型与剩余油预测》的书名，听起来就让人对地下世界的奥秘充满好奇。我一直对石油勘探和开采的复杂性颇感兴趣，尤其是在面对那些被认为“枯竭”的油藏时，如何通过先进的技术手段来重新挖掘出潜在的价值，这无疑是一个极具挑战性和前瞻性的课题。书中提到的“仿真模型”和“剩余油预测”，让我联想到那些在高科技实验室里，科学家们用精密的仪器模拟地下实际情况，一步步揭示油藏内部结构，分析流体运动规律的场景。我想，这本书定会深入浅出地讲解这些模型是如何构建的，背后蕴含着怎样的物理和数学原理，以及它们在实际油藏评价中是如何发挥作用的。特别是“剩余油预测”这一部分，更是触及了油藏工程的核心痛点。不同于直观的地面勘探，油藏内部是不可见的，预测剩余油分布的准确性直接关系到后续的开发策略和经济效益。这本书能否提供一套行之有效的预测方法，并解答那些看似“不可能”的挑战，是我最期待的部分。我设想，在阅读的过程中，我会像一位初出茅庐的研究员，带着满腹疑问，跟随作者的笔触，一步步解开油藏开发的层层迷雾，最终对油藏的“生命周期”有一个更深刻的理解，甚至对那些曾经被忽略的角落，也能从中找到新的希望。

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《油藏仿真模型与剩余油预测》这个书名，在我眼中，如同开启了一扇通往地下智慧之门。作为一名对科技发展充满敏锐洞察力的普通读者，我对那些能够揭示未知、解决复杂问题的学科领域总是抱有浓厚的兴趣。油藏，这个埋藏在地下的巨大宝库，其运作机制复杂而神秘。本书所聚焦的“仿真模型”和“剩余油预测”，正是解密这些地下宝藏的关键所在。我猜想，这本书会以一种非常系统的方式，向读者介绍如何建立一个能够逼真反映油藏实际情况的“仿真模型”。这其中必然涉及复杂的数学方程、严谨的物理定律，以及可能还会涉及到计算机科学的最新进展，例如高性能计算和可视化技术，来处理海量的数据和模拟复杂的物理过程。而“剩余油预测”更是这项工作的最终目的，它关乎着能否将那些隐藏在油藏深处的宝藏，以最经济、最有效的方式挖掘出来。我期待这本书能够用通俗易懂的语言，但又不失科学的严谨性，为我描绘出油藏模拟的“前世今生”，并让我明白，那些看似抽象的模型，是如何一步步指导着我们去勘探、去开发，最终实现资源的最大化利用。这本书，或许会让我看到科学的力量，如何在无形中改变着我们所熟知的世界。

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当我翻开《油藏仿真模型与剩余油预测》这本书时，我立刻被它所传递的严谨的科学精神所吸引。书名虽然朴实，但其背后所承载的知识深度和技术含量可见一斑。对于我这样一名在油田一线工作多年的技术人员来说，最迫切的需求是如何更精准地评估油藏的开发潜力，尤其是在开发后期，如何识别和动用那些难以采出的剩余油。这本书的“仿真模型”部分，我预计会详细阐述各种数值模拟方法，例如有限差分、有限元等，以及它们在模拟油藏多相流、非均质性、波及系数等复杂过程中的应用。我渴望了解这些模型是如何被参数化，如何进行网格划分，以及如何处理边界条件等关键技术细节。更让我期待的是“剩余油预测”这一章节，它应该会深入探讨各种预测技术，包括但不限于基于历史数据拟合的方法、基于物理模型的推演，甚至可能涉及人工智能在预测模型中的应用。我希望能够从中学习到如何量化剩余油的赋存状态，识别其分布规律，并评估不同动用方式下的采出效果。这本书的出现，对我而言，不仅仅是一次知识的汲取，更可能是一次解决实际开发难题的“启示录”，它将帮助我打开新的思路，提升工作效率，为油田的持续稳效开发贡献力量。

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