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解释类GPTs
解释类GPTs,基于油气开发目标解释,不仅有助于工程作业人员实时掌握油气藏地质地质条件以及工程作业情况,还为开发过程中的决策和调整提供了有力支持
*油气人工智能模型的泛化能力有限,实际应用中可能需根据具体场景和需求进行适配和优化。如您有合作意向或产品咨询,请随时与我们联系。
① 解释类服务,由安东石油线下技术人员提供服务
② GPT开发服务,由安东人工智能专业技术人员提供服务
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解释类GPTs服务
光纤井筒漏点实时预测平台
光纤井筒漏点预测软件,融合了先进的传感技术和深度学习算法,为石油和天然气行业提供了一个高效、精准的实时监测和预警解决方案,确保井筒安全,降低维护成本。
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储层识别/岩性识别
油气储层是在油气勘探工程中,地下存在油气聚集的岩层区域。储层的特征包括了岩性、物性、含油气性等方面,这也是储层预测的主要方向。储层岩性是描述储层矿物质组成成分的主要特征,反映了岩层的储藏性能和储层特征,常用参数包括储层岩石物理结构、分布范围、储层顶界面构造形态、储层厚度等。综合储层特征,实现对油气富集区域即甜点进行预测,为油气钻探指明位置和开采方案。
设备智能监测
通过在线监测系统,可以对修井机的运行状态数据进行实时监测。这种实时性不仅为现场操作人员提供了技术支持,而且使油田各级管理人员能够及时了解生产现场的状况,从而提供决策依据。
地质甜点/工程甜点识别
油气勘探开发的过程中,会揭示大面积的含油气区及大段的含油气层段,但是往往其中一部分是具有当前经济、技术条件下具有较好开发效益的部分,称之为“甜点”。以实测地质参数、工程参数为输入,利用神经网络模拟技术,通过大数据智能分析地质参数与弹性参数的相关关系,解译出相应的甜点评价参数。
人工裂缝改造体积动态评价
以各平台各井各段实际的天然裂缝响应、地应力、脆性情况;定性及定量描述的人工裂缝复杂性程度;定性定量的压窜程度等开展综合对比评估。
光纤产液剖面、产气剖面监测
连油光纤产剖测试技术通过将铠装光缆提前泵入连续油管内,作业时通过连续油管车组将连续油管传输至目的测试层位,从而实现光纤分布式监测。光纤产剖监测技术以光纤本身作为传感器,无需额外井下测井仪器,通过测量背向散射光,探测出井下光纤沿线的温度、声波 等数据,通过实时迭代方式,对井内产液分析,从而实现对油气井井内各簇生产剖面监测。
压裂进砂进液动态监测
光纤压裂监测技术主要利用同井或邻井中已布置的分布式光纤进行分布式声波震动 (DAS)及分布式应变传感技术(DSS)监测,通过同井DAS监测,直观显示段簇进液进砂情况,指导压裂暂堵转向优化地层改造。通过实时监测的低频应变信号,描绘压裂裂缝的发育过程及状态,实时监测指导压裂;提取微地震信号事件,评估压裂效果优化压裂方案。
成功案例
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