预测井筒压力及温度分布的机理模型

井筒物理模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述井筒物理模型是指将井筒的结构、材料以及周围环境抽象成为数学和物理模型的过程。

通过建立井筒物理模型，我们能够更好地理解和描述井筒的各种特性和行为。

这种模型将井筒的物理现象和过程转化为数学方程和物理规律，能够帮助我们预测井筒在不同条件下的表现和响应。

井筒作为石油工业中极其重要的设施，其结构和性能对于油气的开采具有重要影响。

而井筒物理模型则能够提供一种全面、系统的方式来理解和研究井筒的特性。

它可以帮助工程师和研究人员更好地设计和优化井筒的结构，提高油气开采的效率和可持续性。

通过建立井筒物理模型，我们可以研究井筒在不同地质条件下的动力响应，包括地震波传播、地层变形和应力分布等。

这些研究为我们提供了在实际工程中更准确地评估井筒的稳定性和安全性的手段。

此外，井筒物理模型还可以用于研究井筒的流体力学行为，如油气流动和压力分布等，以便更好地理解和优化井筒的开采效果。

总而言之，井筒物理模型是建立在数学和物理基础上的一种工具，用于研究和描述井筒的特性、行为和响应。

它对于优化井筒设计、提高油气开采效率以及确保井筒的稳定性和安全性具有重要意义。

通过持续的研究和创新，井筒物理模型将在未来发挥更大的作用，并为石油工业的可持续发展做出贡献。

文章结构部分的内容如下:1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分，具体结构安排如下：1. 引言部分引言部分主要对井筒物理模型进行概述，介绍其定义和背景。

首先简单描述井筒物理模型的概念，即对地下井筒系统进行建模，并通过物理实验或数值模拟等手段来研究其性质和行为。

接着介绍文章的结构，即各个章节的主要内容和目的。

最后明确本文的目的，即探讨井筒物理模型在实际应用中的作用和意义。

2. 正文部分正文部分涵盖了井筒物理模型的定义和背景以及其在不同应用领域中的具体应用。

首先详细介绍井筒物理模型的定义，包括其所涉及的物理变量、参数和方程等，以及建模的基本原理和方法。

注井井筒温度分布简化模型研究应用科技赵志成(长江大学石油工程学院，湖北荆州434023；油气钻采工程湖北省重点实验室，湖北荆州434023)!’’【}i 薯要】基于能量守恒原理，导出了描述稠油热采井井筒温度分布的数学模型，根据此模型可得到井筒温度分布的解析解。

显示井筒温度分布服从指数函数变化规律。

计算结果表明井筒温度分布曲线的形状取决于热流体注入量，反映了井筒内流动和传热特征。

应用本模型可得到不同粕气注入童条件下的井筒温度分布曲线，计算方法简便快捷，方便工程应用。

法篷词】注粕气井；井筒温度分布；数学模型对于热采井而言，特别是注蒸汽过程中，井筒往往需要承受几百度的高温。

井筒温度分布是热采井建井和开采工程的重要参数，不但是采油工程设计和动态分析必不可少的内容，同时也是固井工程中套管附加载荷计算的重要依据，因此研究井筒内的温度分布十分必要。

井筒温度分布可以通过直接测量或者计算两种方法得到，实践证明，对于目前一些深井、高温井，难以通过温度探测器来进行直接测量，可采用数学分析方法对井筒温度分布进行预测。

文献以传热学和两相流理论为基础，考虑到液相对热物性参数的影响，建立了高气液比气井井筒温度分布的计算模型，可以在没有井口资料的情况下计算出气井并筒内的温度分布，同时分析了气产量、液产量、不同液体以及管径等对井口温度的影响：H as an 和K a bi r 提出了气举井温度分布的半解析解。

上述文献中温度预测模型往往存在可用性问题，由于高度非线性的方程组及其复杂的数值求解方式，限制了其应用。

为了方便工程应用，本文基于能量守恒原理，通过合理的假设和必要的简化，导出了描述注蒸汽井井筒温度分布的常微分方程，模型综合考虑了井身结构、油管拄结陶、不同环空传热介质及地层温度沿井深的变化，可用解析方法求得温度分布，能够直观地反映了注蒸汽井内流体流动规律和传热特征，可为热采井固井工程设计和生产动态分析提供可靠的理论依据和科学的计算方法。

水平井井筒温度场模型及ecd的计算与分析孔井井温度场是地球物理学中一个重要的研究问题，往往是用来描述地下温度场的随深度变化情况。

在石油勘探和勘探工程中，水平井井温度场可以提供地下温度场的精确分析，更好地帮助开发者了解地下热能资源有关信息。

本文将介绍水平井井温度场模型及ECD （Energy Conservation and Differential）的计算与分析。

I.平井井筒温度场模型水平井井筒温度场模型是根据地下的热传导机理建立的数学模型，主要用来描述地下温度场的随深度变化情况。

基本模型包括井井温度场相对于一定的深度的温度数据，可以用温度记录器实现，也可以用电阻表实现。

水平井井筒温度场模型具有以下两个特征：（1）惰性性：在模型中，井井温度场变化只受深度影响，受到低温地层的影响较小。

（2）稳定性：由于井井温度场构成一个热平衡系统，因此在热源不变的情况下，水平井井筒温度场模型具有相对稳定的特征。

II. 井井筒温度场ECD计算利用ECD（Energy Conservation and Differential）方法可以快速的计算出地下的温度场变化情况。

按照ECD方法，原始热量方程可以写作：$$frac{{partial T}}{{partial t}}=alphaleft( {frac{{partial^2 T}}{{partial x^2 }}+frac{{partial^2T}}{{partial y^2 }}} right)+q$$其中，$T$为地下温度，$alpha$为热介质的温度差系数，$x$和$y$分别为水平井井温度场的横纵坐标，$q$为热源。

通过求解上述的原始热量方程，就可以计算出地下温度场的随深度变化情况。

III. 井井筒温度场ECD分析ECD（Energy Conservation Differential）分析可以帮助我们更加深入的了解水平井井筒温度场的特征。

ECD分析的主要目的是求解深度温度随时间变化的温度曲线，以及温度差等特征指标。

基于PSO−Elman 神经网络的井底风温预测模型程磊1，2， 李正健1， 史浩镕1， 王鑫1（1. 河南理工大学 安全科学与工程学院，河南 焦作　454003；2. 河南理工大学 煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心，河南 焦作　454003）R 2摘要：目前井下风温预测大多采用BP 神经网络，但其预测精度受学习样本数量的影响，且容易陷入局部最优，Elman 神经网络具备局部记忆能力，提高了网络的稳定性和动态适应能力，但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。

针对上述问题，采用粒子群优化（PSO ）算法对Elman 神经网络的权值和阈值进行优化，建立了基于PSO−Elman 神经网络的井底风温预测模型。

分析得出入风相对湿度、入风温度、地面大气压力和井筒深度是井底风温的主要影响因素，因此将其作为模型的输入数据，模型的输出数据为井底风温。

在相同样本数据集下的实验结果表明：Elman 模型迭代90次后收敛，PSO−Elman 模型迭代41次后收敛，说明PSO−Elman 模型收敛速度更快；与BP 神经网络模型、支持向量回归模型和Elman 模型相比，PSO−Elman 模型的预测误差较低，平均绝对误差、均方误差（MSE ）、平均绝对百分比误差分别为0.376 0 ℃，0.278 3，1.95%，决定系数为0.992 4，非常接近1，表明预测模型具有良好的预测效果。

实例验证结果表明，PSO−Elman 模型的相对误差范围为−4.69%～1.27%，绝对误差范围为−1.06～0.29 ℃，MSE 为0.26，整体预测精度可满足井下实际需要。

关键词：井下热害防治；井底风温预测；粒子群优化算法；Elman 神经网络；PSO−Elman 中图分类号：TD727.2 文献标志码：AA bottom air temperature prediction model based on PSO-Elman neural networkCHENG Lei 1,2, LI Zhengjian 1, SHI Haorong 1, WANG Xin 1(1. School of Safety Science and Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China ；2. Henan Collaborative Innovation Center of Coal Work Safety and Clean-efficiency Utilization,Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China)Abstract : Currently, most underground wind temperature predictions use BP neural networks. But their prediction precision is affected by the number of learning samples and they are prone to falling into local optima.Elman neural networks have local memory capability, which improves the stability and dynamic adaptability of the network. However, there are still problems such as slow convergence speed and easy falling into local optima.In order to solve the above problems, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the weights and thresholds of the Elman neural network. A bottom air temperature prediction model based on the PSO Elman neural network is established. The analysis shows that the relative humidity of the inlet and outlet wind, the surface inlet wind temperature, the surface atmospheric pressure, and the depth of the shaft are the main influencing factors of the bottom air temperature. Therefore, they are used as input data for the model, and the output data of the model is the bottom air temperature. The experimental results on the same sample dataset show that the Elman model converges at 90 iterations and the PSO Elman model converges at 41 iterations. It indicates that the PSO-Elman model converges faster. Compared with the BP neural network model, support vector收稿日期：2023-09-20；修回日期：2024-01-21；责任编辑：胡娴。

井筒流体温度分布计算方法在多相管流压力计算中，需要油藏流体的高压物性数据，而流体的高压物性对压力和温度非常敏感，因而准确预测多相流体的温度是压力梯度计算的基础。

另外，油藏流体沿井筒向地面流动过程中，随着不断散热，其温度将不断降低，油温过低可能导致原油结蜡，因而多相流体温度的准确预测对怎样采取防蜡措施、是否增加井口加热设备等也是很重要的。

国内外对井筒流体温度分布进行了大量的工作。

早在1937年，Schlumberger 等人就提出了考虑井筒温度分布的意义。

五十年代初期，Nowak 和Bird 通过井筒温度分布曲线解释注水和注汽剖面。

Lasem 等人于1957年首先提出了计算井筒温度分布的方法。

Ramey.H.J 于1962年首先用理论模型描述了井筒中流体温度分布于井深和生产时间的关系。

Ramey.H.J 从能量守恒的观点出发，建立了计算井筒温度分布的能量守恒方程JdW dQ J g uduJ g gdZ dH l c c -=++(2-8)Ramey.H.J 利用该模型推导了向井中注入液体和气体时的温度分布公式。

当注入液体时：Azl e b aA t T b aA aZ t Z T --+++-=])([),(0(2-9)当注入气体时：A zl e c a A b t T c a A b aZ t Z T -⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛±+-++⎪⎭⎫ ⎝⎛±-+=7781)(7781),(0(2-10)式中： []Ukr t Uf r k W A c 112)(π+=Eickmeier 等人于1970年在Ramey.H.J 研究的基础上建立了一套关于注液和产液期间液体和井筒周围地层间热交换的有限差分模型。

计算过程中，将油管、套管、水泥环及地层的传热全都考虑在内。

但作者仍然只是研究单相流体的温度分布，传热计算中把流体的物性等都看作是常数。

后来，Satter 对注蒸汽是相态的变化对温度分布的影响进行了研究。

酸性气井井筒压力温度分布预测模型研究进展郭肖;杜志敏【摘要】酸性气井井筒内为一复杂的气-液或者气-固甚至气-液-固流动.开采过程中井筒压力和温度下降到一定程度后则元素硫析出.若气流速度小于临界悬浮速度,大量单质硫附着在井筒壁面形成硫堵,影响酸性气井正常生产.另一方面,受重组分沉降、井筒残酸、井筒储集效应、管内摩阻、温度变化、水击作用等因素影响,酸性气井关井期井口压力可能下降.目前经典的井筒稳态多相流理论和模型不能准确描述酸性气井井筒复杂的流动过程,亦不能完全解释关井后井口压力下降的反常现象.针对酸性气井井筒复杂的流动特征,提出了酸性气井井筒压力温度分布预测模型研究方向.即:基于热力学和动力学行为,考虑井筒流体相变、重组分沉降、井筒储集效应以及热交换因素,建立酸性气井井筒瞬态气-液-固多相流数学模型,预测酸性气井井筒压力温度分布,确定井筒硫沉积位置和硫沉积量.【期刊名称】《西南石油大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(032)005【总页数】5页(P91-95)【关键词】酸性气井;热力学和动力学;压力温度分布;数学模型;硫沉积【作者】郭肖;杜志敏【作者单位】"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室·西南石油大学,四川,成都,610500;"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室·西南石油大学,四川,成都,610500【正文语种】中文【中图分类】TE33+2酸性气藏作为非常规气藏的重要组成部分，在我国四川盆地川渝地区乃至世界范围内分布广泛。

国内外开发实践表明，该类气藏开发有别于一般干气气藏，几个最显著的特征表现为：(1)H2S具有强腐蚀性和剧毒性;(2)流体相态特征和相态变化规律极其复杂;(3)井筒和储层可能发生元素硫物理化学沉积，导致气井产能降低甚至关井;(4)传统意义上经典的渗流规律不再适应酸性气藏;(5)井筒稳态多相流理论和模型不能准确描述酸性气井井筒复杂的流动过程，井筒压力－温度预测不准;(6)CO2/H2S酸性气体对生产设备腐蚀严重，事故发生频繁;(7)井漏严重和治漏十分困难，井漏引起的经济损失和社会影响严重。

第四节 油井井筒传热模型及温度计算 正确计算油井井筒温度是进行油井动态分析，特别是油井结蜡预测和井筒热力分析的基础性工作之一。

本节根据能量守恒原理导出井筒传热基本方程，重点介绍Shiu & Beggs 井筒温度计算方法。

一、油井井筒传热模型将流体在井筒油管内流动考虑为稳定的一维问题，建立如图1-21所示的坐标系。

对管流dz 微元段，建立下式能量守恒方程（SI 单位制）。

sin =--dh dq vdvg dz dz dzθ (1-107)式中 h ——流体比焓；q ——流体径向热流量。

由热力学基本方程可导出流体比焓梯度。

=-f p p J dT dh dp c c dz dz dzα(1-108)式中c p ——流体的定压比热；T f ——油管内流体流动温度；αJ ——焦耳－汤姆孙系数； 以上其它符号的意义同前。

考虑油套管同心，其井筒径向结构如图1-26所示。

若忽略油管内壁水膜及金属的热阻，根据复合多层圆筒壁热阻串联原理，考虑环空流体和水泥环热阻的井筒总传热系数为图1-26 井筒径向温度分布()1ln 1to wb co to r ccem r r r U h h K -⎡⎤=+⎢⎥+⎣⎦（1-109）T e式中 r wb 、r to 、r co ——井眼半径、油、套管外半径（图1-26）；K cem ——水泥环导热系数；h r 、h c ——环空流体辐射系数、对流换热系数。

在单位井段上，产出流体从油管至井壁的热流量梯度为()2=--to to f h mr U dqT T dz W π(1-110)式中 T h ——井壁温度（图1-26）；W m ——产出流体质量流量。

应用Ramey 推荐的无因次时间函数f(t D )，上式可表示为()()2=--e h e m D K dqT T dz W f t π (1-111)式中 K e 、T e ——地层传热系数、地层初始温度；用Hasan-Kabir(1991)公式(1-112)计算f(t D )。