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DNA技術起源于醫學,但是不終止于醫學,隨著DNA技術的發展以及跨學科交叉應用的思路,荷蘭一家創業公司,旨在利用微生物DNA技術幫助油氣勘探公司尋找油氣藏。該技術借鑒了一種興起中的醫學突破,即使用唾液測試腫瘤,而不是進行更多的侵入性活檢。在擴展此方法用途的過程中,人們注意到基于氣體分子微滲透引起的微生物反應可以用來預測油藏。
通過氧化反應,某些微生物將在氣體滲透的環境中茁壯成長,而其他微生物將會因為上升氣體的毒性而死亡。以上任一結果都可以提供可用信號,而機器學習模型可以將這些信號轉化成易于解釋的預測圖。
據該公司技術和運營總監表示:“許多人覺得這種方法太過完美而難以置信,質問地表和地下之間能有什么聯系呢?聯系就是一個油氣藏甜點或一個高速流動的區域,很可能預示著一個較好的天然裂縫網絡?!彼€說,一個單一的樣本可能包含多達30萬個微生物物種,但是它們中只有50到200種能作為關鍵的正、負信號指標。
驗證性研究接近目標
盡管成績有限,該公司卻對其技術的準確率很有信心,部分原因在于其與非常規能源運營商在Haynesville頁巖生產區塊開展的盲法研究,油氣藏預測準確率達到72%。
當實際的生產數據被應用到最后的模擬測試時,準確率躍升到了86%,在實際打有27口高產井的油氣藏上,共識別了31個“虛擬”井位。
一種新的可能性
這個概念在十年前是不敢想象的。一方面原因是,大批DNA測試對于單個項目來說太昂貴。但最近的技術進步使DNA分析成本急速下降,只相當于現在鉆新井或進行地震勘測的一小部分費用。另外DNA分析技術本身在分辨率方面也有所改善,它可以揭示微生物生態系統中豐富的多樣性信號。當微生物群落的差異越大時,這個信號也變得越清晰。通過新的機器學習方法,可以在數TB的樣本數據中找到非常小的差異。
該公司表示,對于一個250平方英里的地區,兩名現場技術人員需要3.5天的時間來搜集360個樣品,每個樣品大約相差一英里。樣品大小為1mm3,這些樣品被連夜送到荷蘭的公司進行分析,然后再將DNA分析結果輸入該公司已經培訓了超過2年的機器學習程序。
實驗性項目影響真正的決策
在荷蘭近海50米深的海底,該公司為一個中型油公司做的實驗性項目為早期驗證性研究提供了幫助。
油公司在前期已經完成了一個鹽丘區域的三維調查,但在鉆了幾口昂貴的干井之后,轉而使用新的DNA技術。在第二年恢復鉆井時,勘探方表示會選擇基于DNA技術得出的概率最大的井位。
在荷蘭的一個單獨的陸地項目中,該公司幫助另一個油公司排除了一個頁巖鉆探項目。DNA分析顯示,一個地方含油氣藏幾率很高,而另一個區域沒有油氣。由于成熟條件差,所以懷疑論者是對的,該地區是否能形成氣藏值得商榷。
公司認為,實驗性項目只是個開始,他們渴望在北美非常規市場上拿到更多的工作任務。不過當該公司著眼于包括東南亞和非洲在內的世界其他技術可用區域時,此技術是否能用于深水仍然是一個未知數。采集樣本成本并不是問題,因為通常都要為系泊鏈采集土壤樣本。在這種情況下,公司面臨的未知問題是:沒有人確切地知道在海浪下一兩英里處的泥土里有多少微生物存在。
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