Unconventional Oil and Gas Well Fracturing Parameter Intelligent Optimization: Research Progress and Future Development Prospects
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摘要:
非常规油气储层具有非均质性强、低孔低渗的特征，非常规油气井需要进行压裂才能投产，与常规油气储层相比，其工程地质条件更为复杂，对传统压裂参数优化方法提出了挑战。人工智能可以为传统方法难以解决的问题提供解决方法，因此，被引入了非常规油气井压裂参数优化。为推动智能压裂理论和技术的快速发展，系统介绍了非常规油气井压裂参数智能优化研究进展情况，主要包括压裂参数优化目标的确定、压裂参数与压裂效果映射关系的建立、最优压裂参数组合的求解，提出非常规油气井压裂参数智能优化主要向基于光纤的井下压裂数据实时采集和传输、物理–数据协同的裂缝扩展–生产动态模拟、压裂参数智能优化及实时调控集成系统等3个方向发展。
Abstract:Unconventional oil and gas reservoirs are characterized by strong heterogeneity, low porosity, and low permeability, and unconventional oil and gas wells need to be fractured to produce. Compared with conventional oil and gas reservoirs, unconventional oil and gas reservoirs have more complex engineering geology condition, which poses a challenge to the traditional fracturing parameter optimization methods. Artificial intelligence can provide solutions to problems that are difficult to solve with traditional methods, so artificial intelligence have been introduced into the optimization of fracturing parameters of unconventional oil and gas wells. In order to promote the rapid development of intelligent fracturing theory and technology, the research progress of intelligent optimization of fracturing parameters for unconventional oil and gas wells was systematically introduced, which mainly including the determination of the optimization objective of fracturing parameters, the establishment of the mapping relationship between fracturing parameters and fracturing effect, and the solution of the optimal fracturing parameter combination, etc. It was also proposed that the intelligent optimization of fracturing parameters for unconventional oil and gas wells should be mainly developed in three directions: real-time acquisition and transmission of downhole fracturing data based on optical fiber, physics-data synergy fracture propagation-production dynamic simulation, as well as intelligent optimization of fracturing parameters and real-time control integrated system.
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大港油田以复杂断块油藏为主，经过50多年的注水开发和多轮次调整挖潜，呈现地下开发程度高、地面产能建设用地紧张的局面，同时存在开发成本高难题，常规单井开发模式难以实现效益开发与可持续发展。井丛场钻井将多口（≥2）井部署到一个井场或平台，整体规划，集中作业，可缓解地上、地下矛盾，缩短作业时间，满足提高钻井速度、降低钻井成本需求。自2018年以来，大港油田井丛场开发进入快速发展阶段，呈现“大井丛、多层位、多井型、工厂化、立体式”特征[1-3] ，同时油区完钻井网密度高，断层、特殊岩性发育易造成气侵、溢流等复杂情况，因此大型井丛场钻井设计中井网部署、井间防碰设计、井身结构优化及钻井提速均受限制，制约了油田高效开发。
国内外学者主要采用理论推导和计算机数值模拟等方法[4-7]，进行丛式井平台位置优选、井口-靶点匹配、井眼轨道设计和井眼轨迹控制等方面的研究。笔者在前人研究的基础上，结合大港油田井丛场开发生产实践，综合考虑地质、工程因素对井丛场钻井的影响，进行了井网部署、单井剖面类型设计、参数优化和防碰设计等关键技术研究，形成了直线法、直线法与圆心法相结合的井口-靶点匹配关系，建立了设计井型优先级排序，提出了相邻设计井造斜点“V”形排列法则，解决了大型井丛场钻井技术难点，现场应用后提高了钻井速度，缩钻了钻井周期，降本增效效果显著。
1. 大型井丛场钻井技术难点
大港油田主要位于天津市滨海新区和河北省渤海新区，区域内城市化程度高，自然保护区、生态农业保护区众多，环境保护要求高，产能建设用地紧张。该油田的油藏属于典型复杂断块油藏，主力油藏黄骅坳陷储层非均质性强，发育多套含油层系，埋深700～4 300 m，地下靶点分散，整体井网部署难度大；地质情况复杂，特殊岩性地层、断层发育，制约了大型井丛场钻井工程设计优化。同时，该油田进入了开发中后期，开采成本高，产能建设成本年均增长5%以上，钻井工程设计需满足降本增效要求。分析认为，大型井丛场主要存在以下钻井技术难点：
1）设计井数多，井口间距小、排列形式多样，井间防碰设计难度大。大港油田处于勘探开发中后期，大型井丛场多为老区加密井场，为提高井场利用率，单平台设计规模通常在3口井及以上，井口间距2.50～6.00 m；井场条件受限，井口排列形式存在多样性，如单排排列、双排排列和“L”形排列等方式；地下靶点方位、深度分散错综，导致井间防碰设计难度大。该油田历经多年开发，地下开发程度高，井网密度高，典型区块井网密度达44口/km2，且多数完钻井的年代久远，井身数据可靠性差，单井设计发生碰撞概率在90%以上，设计井与完钻井间防碰问题突出。
2）同平台井型多样，井眼轨道优化设计受制约。为提高单井利用率，实现一井多目标要求，同平台存在常规定向井、大位移井和水平井等多种开发井型。受井口及靶点位置限制，因靶前距不足、偏移距大造成的三维水平井、大斜度井比例增大，且具有设计靶点深度大和水平段、大斜度段长等特点，因此优化设计井眼轨道时，需综合考虑合理消除偏移距、钻具受力和摩阻扭矩等多种因素。目前页岩油开发井丛场设计靶点垂深普遍大于3 500 m，井口偏移距最长达867 m，最长水平段1 700 m，井眼轨道优化空间小，钻井过程中易出现水平段钻具托压严重、摩阻扭矩大和套管下入难等问题。
3）井控风险大，井身结构优化与钻井提速难度大。大港油田浅层大型井丛场主要位于港西地区，深层大型井丛场主要位于沧东页岩油开发区。港西地区经长时间注水注聚合物，高、低压地层并存，地层纵向压力差异大，钻井过程中溢流、漏失频发，大部分为失返性漏失，且存在浅层气，漏失诱发井喷的风险高。 沧东页岩油开发井目的层孔二段埋藏较深，普遍在3 800 m左右。沙河街组、孔一段存在广泛分布的生物灰岩、玄武岩及辉绿岩等特殊易漏岩性地层，井漏风险高；目的层孔二段主要为砂泥岩互层和白云质泥岩，钻进水平段时钻头进尺少，机械钻速低。同时，采用常规钻井方式钻进长水平段能量利用率低，机械破岩能量不足。该区块水平井平均机械钻速只有7.06 m/h，整体钻井速度偏低，严重制约了油田的勘探开发。
2. 大型井丛场钻井关键技术
针对大型井丛场钻井存在的技术难点，综合地质需求、工程难度和后期工艺因素，以降低防碰风险、施工难度及钻井成本和提高钻井速度为原则[8-12]，进行了地质工程一体化井网部署、井眼轨道设计、井组防碰设计、井身结构优化及一趟钻等技术研究，以保证大型井丛场钻井的施工质量和效率。
2.1 地质工程一体化井网优化
2.1.1 井网部署优化
以满足地质需求、安全健康环保要求为基础，依照效益最优原则，整体优化平台井数量、井型。结合大港油田井丛场应用实践，基于地质工程一体化建立常规定向井、大斜度井、大位移井和水平井等多目标井型井眼轨道优化的优先级排序，形成复杂多目标井的靶区轨道设计模型，以实现无关联靶点间的轨道高效设计，其中常规定向井的井斜角宜控制在45°以内，井底位移宜在700 m以内。
港西一号大型井丛场原方案设计槽口30个，部署地质目标点40个，井口间距5.00 m。结合油藏特征，地质、工程协同将原方案中常规井西9-14-3井、西8-14-2井优化为水平井西8-14-2H（见图1），提高单井利用率，实现一井多目标的目的。原方案中某设计井由于井底位移为635.44 m，造斜点优化至100.00 m，造斜率优化为3.5°/30m后，井斜角仍达到62.78°（见表1），存在造斜点浅、井斜角大等难点。该区明化镇组浅层和馆陶组储层疏松易出砂，井斜角大对钻进过程中的携岩不利，且井斜角大易导致后期泵挂位置选择难，测井、录井费用高，因此建议取消部署该井。经优化，最终设计整体方案由28口优化为24口，结合该井场2口已完钻井，形成26口井规模井丛场，集中使用1～26号槽口，节省已部署槽口数量，为后期井场加密及调整预留了空间；井口间距由5.00 m优化为6.00 m，利于上部井段进行防碰设计，降低防碰风险，保障钻井安全。
表 1 港西一号平台原部署方案某井设计剖面Table 1. Design profile for a well of the originally deployed plan on the Gangxi No. 1 Platform关键点 井深/
m井斜角/
（°）方位角/
（°）垂深/
m全角变化率 /
（（°）·（30m）–1）井斜角变化率/
（（°）·（30m）–1）方位角变化率/
（（°）·（30m）–1）视平移/
m造斜点 100.00 0 0 100.00 0 0 0 0 造斜终点 251.12 12.09 0 250.00 2.400 2.400 0 –11.19 增斜点 870.65 62.78 140.07 764.71 3.500 2.455 6.783 253.46 增斜终点 1 122.73 62.78 140.07 880.00 0 0 0 476.68 井底点 1 302.02 62.78 140.07 962.00 0 0 0 635.44 2.1.2 井口–靶点匹配优化
按照井口单排、多排的排列形式进行井口–靶点匹配研究，以满足井网部署优化要求。首先遵循位移最小原则[13]，单排和多排井口采用直线法，多排井口采用直线法与同心圆法相结合的方法，将各井口、靶点划分为不同区域，同一区域按照靶点位移（距井口排中心点）由大到小的顺序，由内及外、由近及远依次将其匹配至最近井口（见图2）。
实践中，首先利用专业设计软件，按照水平位移不相交原则，快速求出井口与靶点的最优分配结果；然后结合井场摆放位置、大门方向、生产要求及防碰需求，进行井口–靶点匹配调整。为避免定向造斜时，磁性测斜仪由于邻井套管影响产生磁干扰，形成测量误差，保障井身质量，通常优先部署水平位移大、造斜点位置浅的设计井，后部署位移小、造斜点深的设计井[14-16]，为同井场待钻井预留好轨道空间。经初步匹配及调整，制定出井丛场平台井眼轨道设计方案，为下一步井眼轨道精细调整与优化奠定基础。
2.2 井眼轨道与防碰设计优化
井眼轨道优化是在满足现场工具能力与防碰安全要求的前提下，通过优化剖面类型及轨道参数，取得最优钻井进尺及扭矩/摩阻，实现钻进过程中降低施工难度和减少井下故障，达到缩短钻井周期，降低钻井成本及保障后续完井、测试、修井和采注等作业顺利实施的目的。
2.2.1 剖面类型优选
大型井丛场井眼轨道设计时，为保障防碰安全， 降低施工难度，剖面设计力求简单化。针对靶前位移较小的井，优先考虑单增剖面（直—增—稳）；针对靶前位移充足的设计井，可优化为双增剖面（直—增—稳—增—稳）或者五段制剖面（直—增—稳—降—直），实现在上部井段提前造斜，减少设计井上部直井段与邻井并行的长度，以降低防碰风险。
羊三木一号井丛场的某水平井井眼轨道设计过程中，该井靶点位移640 m，预设单增剖面与双增剖面进行比较分析（见表2），以优选剖面类型。
表 2 羊三木一号平台某井不同剖面参数对比Table 2. Parameters comparison of different profiles for a well on the Yangsanmu No. 1 Platform剖面类型 造斜点/m 造斜率/（（°）·（30m）–1） 井斜角/（°） 单增剖面 785.25 2.67 90.00 双增剖面 270.00 3.60 20.08 1 199.52 3.00 90.00 从表2可以看出：1）双增剖面在两增斜段间加入稳斜段作为调整段，便于钻进时调整井眼轨迹，使其与井眼轨道相符，有利于安全钻进；2）单增剖面造斜点深，与邻井并行井段长，不利于井间防碰，双增剖面则可通过提前造斜把并行防碰井段优化在最小范围内，便于钻进时调整井眼轨迹，使其符合井眼轨道，有利于安全钻进；3）双增剖面的钻井进尺相对于单增剖面减少104 m，因此推荐选择双增剖面井眼轨道。
2.2.2 造斜点、全角变化率和井斜角优化
造斜点、全角变化率和井斜角的设计直接影响实钻过程中井眼轨迹控制难度。造斜点过浅，造斜率过大，易出现方位不稳定，发生漂移；造斜点过深，造斜率过小，则容易出现井斜角过大，钻井过程中易导致扭方位困难，转盘扭矩大，井眼清洁效果差等问题，并易出现井壁坍塌等现象。若井斜角过大，后期测井和完井作业施工难度大，对采注举升等工艺造成困难。从防碰安全角度分析认为：井丛场轨道防碰多在上部井口，造斜点浅，设计井与邻井防碰关系安全；随造斜点增深，与同井场设计井防碰分离系数降低。因此，造斜点不宜过深，以避免增大上部井段的防碰难度。结合大港油田地层特征，进行多因素条件下的井眼轨道参数研究， 井丛场常规定向井在井深150～1 100 m造斜最优，造斜率（1.5°～3.6°）/30m、井斜角15°～45°最优。
大港油田王官屯油区某平台J23-52井上部平原组底界深度320 m，地层松软，造斜过程中易垮塌，不适合进行定向作业。该油区开发井表层套管通常封固平原组，为避免在一开大尺寸井眼造斜，在二开井深350 m处开始造斜，以提高定向效率和钻速，预设多条井眼轨道进行剖面参数优选。随着造斜点增深，全角变化率增大，井斜角呈增大趋势（见图3）。结合防碰设计需求，在井深600 m处造斜时，设计井J13-41井与邻井J17-47井的防碰分离系数已降至1.0（见图4），因此造斜点继续加深，存在与邻井相撞的风险，施工风险增大，因此该井最优造斜点在井深320～550 m。
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图 4 J23-52井防碰分离系数随造斜点变化情况Figure 4. Variation of anti-collision coefficients with kick-off points of Wwll J23-522.2.3 防碰技术
浅层大型井丛场，井间防碰在各设计井间上部垂直井段尤为突出，常规井型通过相邻设计井造斜点“V”形设计（见图5），即相邻设计井造斜点深度错开30～50 m，进行上部防碰设计，及时优化防碰距离，保证在上部井段最近距离不小于相邻设计井间井口距，避免设计井在空间上存在轨道交叉，降低防碰风险[17-18]。
为解决水平井、大位移井组井口间距小、直井段并行距离长和防碰井段深难题，采用上部提前小角度预斜、下部双增七段制三维剖面优化防碰设计。某区块页岩油开发水平井组井丛场部署6口水平井，最大偏移距494 m，平均井深5 017 m，平均水平段长1 421 m，井口间距6.00 m，目标层位深，上部直井段并行距离长，考虑后期工厂化压裂作业需求，水平段呈平行排列方式，深部目标点入窗前存在空间交叉。结合轨道优化与地层发育特征，进行防碰设计：进入二开井段后设计井斜角5°～10°，使上部井段之间避开防碰；下部采用“V”形设计法则，三开入窗前相邻设计井间的造斜点错开30～50 m，降低入窗前井段的防碰难度，通过优化防碰设计，使各井间防碰分离系数均大于1.0或防碰距离大于15 m，降低相碰风险；地层发育玄武岩和断层，设计稳斜通过这些特殊岩性地层，以避免定向调整井段，保障井身质量，提高机械钻速（见表3）。
表 3 某页岩油井场井眼轨道参数设计结果Table 3. Design results of wellbore trajectory parameters for a shale oil well field井号 造斜点/m 井斜角/（°） 靶前位移/m 井底位移/m 井深/m 第一 第二 第三 第一 第二 第三 第四 1-1H 650.00 3 280.00 2 482.00 6.00 0 23.41 84.35 84.35 781.52 4 300.00 1-2H 400.00 3 225.75 3 385.56 7.00 0 10.41 86.45 393.88 794.00 4 300.00 1-3H 500.00 3 000.00 3 507.79 8.00 0 27.01 85.47 521.38 858.29 4 293.00 1-4H 600.00 3 100.00 3 633.63 8.50 0 86.93 90.13 560.00 2 126.53 5 526.00 1-5H 900.00 3 000.00 3 654.02 5.00 9.52 85.79 87.87 432.66 1 442.62 4 990.00 1-6H 800.00 2 900.00 3 489.64 6.00 0 18.39 84.69 470.99 1 418.81 4 934.00 2.3 井身结构优化
针对浅层大型井丛场港西地区注水注聚异常高压与易漏同存的矛盾，基于精细油藏描述，利用油藏工程数值模拟及注采平衡关系，分析了地层压力平面分布规律，发现在临近断层和油藏边部存在异常高压的概率较大。按照地层压力分布，将地层分为一、二和三类区域：一类区域地层压力系数大于1.30， 二类区域地层压力系数在1.20～1.30， 三类区域地层压力系数小于1.20。统计分析前期钻井资料得知，该油区明化镇组断层漏失压力系数1.20～1.25，坍塌压力系数1.15～1.20。因此，一类区域保障井控安全的钻井液密度设计为1.35 kg/L，若采用二开井身结构，二开井段将出现涌漏同存的复杂情况，于是将井身结构优化为三开，二开封固上部高压地层，三开采用低密度钻井液钻进；二类区域的安全钻井液密度窗口为–0.05～0.10 kg/L，因此采用预留一层技术套管的二开井身结构，应用常规控压钻井技术，保证低密度钻井液下的井控安全；钻遇异常高压地层，需将钻井液密度提高至1.30 kg/L以上才能压稳地层时，则补下技术套管；三类区域采用常规二开井身结构。
针对深层大型井丛场沧东页岩油开发区特殊岩性易漏、注水异常高压导致油气水侵问题，根据特殊岩性地层的厚度、与断层的位置关系，评估井漏风险，配合随钻防漏堵漏技术，降低井漏风险[19]，将孔一段高压注水层置于三开井段，分隔易漏特殊岩性地层与孔一段高压地层，二开采用低密度钻井液钻进，三开采用高密度钻井液钻进，既能保障井控安全，又能保证储层井壁稳定。
2.4 一趟钻提速技术
一趟钻技术是利用一只钻头、一套钻具组合完成一个开次或一个井段的钻进，减少起下钻次数，是大型井丛场提高机械转速、缩短钻井周期的主要技术措施。大港油田完钻井一开封固平原组及部分明化镇组地层，深度一般为240～1 000 m，地层松软，易垮塌，采用牙轮钻头、塔式或钟摆钻具组合，配合钻压40～60 kN防斜打直，解决防碰难题。
浅层大型井丛场二开、三开井段采用螺杆+MWD动力钻具，满足定向井段稳斜、绕障和井眼轨迹调整要求，一趟钻完钻造斜、扭方位、降斜及稳斜井段；深层大型水平井组井丛场储层埋藏深，二开直井段较长，且要穿过馆陶组底部砾岩，常规钻头磨损大、易崩齿。优选使用异形齿PDC钻头，采用大扭矩螺杆+水力振荡器钻具组合，完成大段直井段及部分定向井段，防止托压，降低成本。针对三开水平段钻井速度慢的问题，结合大港油田钻井实践，形成了水平井一趟钻提速模板：水平段大于800 m的水平井采用高效PDC钻头+旋转导向（近钻头地质导向）的一趟钻钻具组合，水平段小于800 m的水平井则采用高效PDC钻头+导向马达+LWD+水力振荡器的经济性一趟钻钻具组合，配合钻压78.4～98.0 kN、转速90～100 r/min、排量32～35 L/s、扭矩20～30 kN·m和泵压30～33 MPa的强化钻井参数，保障钻井提速。
3. 现场应用效果
2018年以来，大港油田大型井丛场应用以上技术，共建成6口井以上的井丛场28个，井丛场钻井数量占产能井总数68.2%，井场土地征用面积减少了5.885 km2，钻井周期缩短了11.9%。其中，港西一号井丛场成为中石油示范井丛场，2020年实施的港西二号大型井丛场为目前大港油田陆上最大规模井丛场。
港西二号井丛场位于港西地区四区断块，开发明化镇组、馆陶组2套层系，槽口呈双排四组排列，排间距8.00 m， 井口间距5.00 m，共部署56口井，其中水平井6口。该井丛场所在区域井网密集，老井众多，前期涉及完钻邻井200余口，井间防碰形势严峻。针对目标点位移较大和防碰困难的常规井，利用井间防碰技术，采用双增剖面和三维绕障剖面，其中三维绕障井占比19.6%；针对靶前位移充足的水平井，采用双增剖面，设计进尺缩短170 m；地质目标优化50井次，井眼轨道优化200余井次，整体方案调整9轮次，实现井间最小安全距离3.20 m，最小分离系数0.878。
通过优化钻井技术，该平台钻井总进尺缩短505 m，钻井液重复利用180 m3。钻井过程中采用“工厂化”钻井模式，2台大型钻机的搬迁和安装时间错开，多口井依次进行一开、固井、二开和固井，所有设备在钻机上协同运行，钻井、固井和测井设备无停待，提高了设备利用率和人员的施工效率，缩短了整体钻井时间，提速效果明显。与港西二区相比，单井钻井周期缩短了17.6%，机械钻速提高了45.1%。
4. 结论与建议
1）综合地质需求、钻井难度、后期工程工艺和建设成本等要求，开展了地质工程一体化大型井丛场井网部署研究，建立了井口–靶点匹配关系，并进行井丛场实施井数量、井型和施工顺序优化，满足了大井丛效益最优化需求。
2）井眼轨道设计及优化是大型井丛场高效钻井工艺优化的关键环节，通过剖面类型优选、轨迹参数精细优化，解决了大型井丛场井间防碰难题，降低了钻井风险；通过优化钻井进尺，降低钻井难度，为安全、高效、经济钻井提供量良好的轨迹空间。
3）结合区域构造及地质发育特征，进行了适合各井丛场的井身结构、一趟钻钻具组合和钻井参数等配套技术研究，降低了发生钻井故障的概率，提高了机械钻速。
4）针对大型井丛场的具体情况，通过优化钻井技术解决了地上和地下的矛盾，在提高钻井速度、降低钻井成本方面效果显著；但受复杂断块油藏地质特征影响，需要进一步研究深层水平井组大型井丛场平台规模与提速技术，以扩大深层水平井组大型井丛场技术推广范围和提高其应用效果。
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[1] 窦宏恩,张蕾,米兰,等. 人工智能在全球油气工业领域的应用现状与前景展望[J]. 石油钻采工艺,2021,43(4):405–419. DOU Hongen, ZHANG Lei, MI Lan, et al. The application status and prospect of artificial intelligence in the global oil and gas in dustry[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2021, 43(4): 405–419.
[2] 盛茂,张家麟,张彦军,等. 基于数据驱动的水平井暂堵压裂有效性评价新模型[J]. 天然气工业,2023,43(9):132–140. SHENG Mao, ZHANG Jialin, ZHANG Yanjun, et al. A new data-driven effectiveness evaluation model of temporary plugging fracturing for horizontal wells[J]. Natural Gas Industry, 2023, 43(9): 132–140.
[3] 李根生,宋先知,祝兆鹏,等. 智能钻完井技术研究进展与前景展望[J]. 石油钻探技术,2023,51(4):35–47. LI Gensheng, SONG Xianzhi, ZHU Zhaopeng, et al. Research progress and the prospect of intelligent drilling and completion technologies [J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(4): 35–47.
[4] 崔奕,汪海阁,丁燕,等. 碳中和愿景下油气钻井的数字化、智能化转型之路[J]. 石油钻采工艺,2022,44(6):769–776. CUI Yi, WANG Haige, DING Yan, et al. Routes of digital and intelligent transformation for petroleum drilling with a vision of carbon neutrality[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2022, 44(6): 769–776.
[5] 张世昆,陈作. 人工智能在压裂技术中的应用现状及前景展望[J]. 石油钻探技术,2023,51(1):69–77. ZHANG Shikun, CHEN Zuo. Status and prospect of artificial intelligence application in fracturing technology[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(1): 69–77.
[6] 葛亮, 滕怡, 肖国清,等. 基于井下环空参数的溢流智能预警技术研究[J]. 西南石油大学学报(自然科学版),2023,45(2):126–134. GE Liang, TENG Yi, XIAO Guoqing, et al. Research on over flow intelligent warning technology based on downhole annulus parameters[J]. Journal of Southwest Petroleum University( Science & Technology Edition), 2023, 45(2): 126–134.
[7] 蒋廷学,周珺,廖璐璐. 国内外智能压裂技术现状及发展趋势[J]. 石油钻探技术,2022,50(3):1–9. JIANG Tingxue, ZHOU Jun, LIAO Lulu. Development status and future trends of intelligent fracturing technologies[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2022, 50(3): 1–9.
[8] 王敏生,光新军,耿黎东. 人工智能在钻井工程中的应用现状与发展建议[J]. 石油钻采工艺,2021,43(4):420–427. WANG Minsheng, GUANG Xinjun, GENG Lidong. Application status and development suggestions of artificial intelligence in drilling engineering[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2021, 43(4): 420–427.
[9] 杨传书,李昌盛,孙旭东,等. 人工智能钻井技术研究方法及其实践[J]. 石油钻探技术,2021,49(5):7–13. YANG Chuanshu, LI Changsheng, SUN Xudong, et al. Research method and practice of artificial intelligence drilling technology[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2021, 49(5): 7–13.
[10] 吴泽兵,谷亚冰,姜雯,等. 基于遗传优化算法的井底钻压智能预测模型[J]. 石油钻采工艺,2023,45(2):151–159. WU Zebing, GU Yabing, JIANG Wen, et al. Intelligent prediction models of downhole weight on bit based on genetic optimization algorithm[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2023, 45(2): 151–159.
[11] 孙翰文,费繁旭,高阳,等. 吉木萨尔陆相页岩水平井压裂后产量影响因素分析[J]. 特种油气藏,2020,27(2):108–114. SUN Hanwen, FEI Fanxu, GAO Yang, et al. Production sensitivity analysis of fractured horizontal wells in Jimusar continental shale[J]. Special Oil & Gas Reservoirs, 2020, 27(2): 108–114.
[12] 常青,李青一,赵鹏,等. 镧系金属示踪剂的研制及其在苏里格地区的应用 [J]. 钻井液与完井液,2018,35(3):114–118. CHANG Qing, LI Qingyi, ZHAO Peng, et al. Lanthanide series metal tracers: development and application in Sulige Area[J]. Drilling Fluid & Completion Fluid, 2018, 35(3): 114–118.
[13] 张矿生,唐梅荣,陶亮,等. 庆城油田页岩油水平井压增渗一体化体积压裂技术[J]. 石油钻探技术,2022,50(2):9–15. ZHANG Kuangsheng, TANG Meirong, TAO Liang, et al. Horizontal well volumetric fracturing technology integrating fracturing, energy enhancement, and imbibition for shale oil in Qingcheng Oilfield[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2022, 50(2): 9–15.
[14] 习传学,高东伟,陈新安,等. 涪陵页岩气田西南区块压裂改造工艺现场试验[J]. 特种油气藏,2018,25(1):108–114. XI Chuanxue, GAO Dongwei, CHEN Xin'an, et al. Field test of fracturing technology in the southwest section of Fuling Shale Gas Field[J]. Special Oil & Gas Reservoirs, 2018, 25(1): 108–114.
[15] 李宗田,肖勇,李宁,等. 低油价下的页岩油气开发工程技术新进展[J]. 断块油气田,2021,28(5):577–585. LI Zongtian,XIAO Yong,LI Ning,et al. New progress in shale oil and gas development engineering technology under low oil prices[J]. Fault-Block Oil & Gas Field, 2021, 28(5): 577–585.
[16] 刘红磊,周林波,陈作,等. 中国石化页岩气电动压裂技术现状及发展建议[J]. 石油钻探技术,2023,51(1):62–68. LIU Honglei, ZHOU Linbo, CHEN Zuo, et al. The up-to-date electric shale gas fracturing technologies of Sinopec and suggestions for further improvements[J]. Petroleum Drilling Technique, 2023, 51(1): 62–68.
[17] REN Wenxi, LI Gensheng, TIAN Shouceng, et al. Adsorption and surface diffusion of supercritical methane in shale[J]. Industrial and Engineering Chemistry Research, 2017, 56(12): 3446–3455. doi: 10.1021/acs.iecr.6b04432
[18] WU Keliu, CHEN Zhangxin, LI Xiangfang. Real gas transport through nanopores of varying cross-section type and shape in shale gas reservoirs[J]. Chemical Engineering Journal, 2015, 281: 813–825. doi: 10.1016/j.cej.2015.07.012
[19] REN Wenxi, LI Gensheng, TIAN Shouceng, et al. An analytical model for real gas flow in shale nanopores with non-circular cross-section[J]. AIChE Journal, 2016, 62(8): 2893–2901. doi: 10.1002/aic.15254
[20] SUN Zheng, LI Xiangfang, SHI Juntai, et al. Apparent permeability model for real gas transport through shale gas reservoirs considering water distribution characteristic [J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2017, 115(part A): 1008−1019.
[21] REN Wenxi, GUO Jianchun, ZENG Fanghui, et al. Modeling of high-pressure methane adsorption on wet shales[J]. Energy & Fuels, 2019, 33(8): 7043–7051.
[22] LI Jing, WU Keliu, CHEN Zhangxin, et al. Effects of energetic heterogeneity on gas adsorption and gas storage in geologic shale systems[J]. Applied Energy, 2019, 251: 113368. doi: 10.1016/j.apenergy.2019.113368
[23] YANG Feng, NING Zhengfu, ZHANG Rui, et al. Investigations on the methane sorption capacity of marine shales from Sichuan Basin, China[J]. International Journal of Coal Geology, 2015, 146: 104–117. doi: 10.1016/j.coal.2015.05.009
[24] REN Wenxi, TIAN Shouceng, LI Gensheng, et al. Modeling of mixed-gas adsorption on shale using hPC-SAFT-MPTA[J]. Fuel, 2017, 210: 535–544. doi: 10.1016/j.fuel.2017.09.012
[25] YANG Feng, XIE Congjiao, NING Zhengfu, et al. High-pressure methane sorption on dry and moisture-equilibrated shales[J]. Energy & Fuels, 2017, 31(1): 482–492.
[26] 任文希,周玉,郭建春,等. 适用于中深层—深层页岩气的高压吸附模型[J]. 地球科学,2022,47(5):1865–1875. doi: 10.3321/j.issn.1000-2383.2022.5.dqkx202205023 REN Wenxi, ZHOU Yu, GUO Jianchun, et al. High-pressure adsorption model for middle–deep and deep shale gas[J]. Earth Science, 2022, 47(5): 1865–1875. doi: 10.3321/j.issn.1000-2383.2022.5.dqkx202205023
[27] ARPS J J. Analysis of decline curves[J]. Transactions of the AIME, 1945, 160(1): 228–247. doi: 10.2118/945228-G
[28] ILK D, RUSHING J A, PEREGO A D, et al. Exponential vs. hyperbolic decline in tight gas sands: understanding the origin and implications for reserve estimates using Arps’ decline curves[R]. SPE 116731, 2008.
[29] DUONG A N. An unconventional rate decline approach for tight and fracture-dominated gas wells[R]. SPE 137748, 2010.
[30] CLARK A J, LAKE L W, PATZEK T W. Production forecasting with logistic growth models[R]. SPE 144790, 2011.
[31] TAN Lei, ZUO Lihua, WANG Binbin. Methods of decline curve analysis for shale gas reservoirs[J]. Energies, 2018, 11(3): 552. doi: 10.3390/en11030552
[32] ZUO Lihua, YU Wei, WU Kan. A fractional decline curve analysis model for shale gas reservoirs[J]. International Journal of Coal Geology, 2016, 163: 140–148. doi: 10.1016/j.coal.2016.07.006
[33] YU Shaoyong, LEE W J, MIOCEVIC D J, et al. Estimating proved reserves in tight/shale wells using the modified SEPD method[R]. SPE 166198, 2013.
[34] REN Wenxi, LAU H C. Analytical modeling and probabilistic evaluation of gas production from a hydraulically fractured shale reservoir using a quad-linear flow model[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 184: 106516. doi: 10.1016/j.petrol.2019.106516
[35] REN Wenxi, LAU H C. New rate-transient analysis for fractured shale gas wells using a tri-linear flow model[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2020, 80: 103368. doi: 10.1016/j.jngse.2020.103368
[36] SONG Xuanyi, LIU Yuetian, XUE Liang, et al. Time-series well performance prediction based on long short-term memory (LSTM) neural network model[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 186: 106682. doi: 10.1016/j.petrol.2019.106682
[37] CHEN Xianchao, LI Jiang, GAO Ping, et al. Prediction of shale gas horizontal wells productivity after volume fracturing using machine learning–an LSTM approach[J]. Petroleum Science and Technology, 2022, 40(15): 1861–1877. doi: 10.1080/10916466.2022.2032739
[38] LEE K, LIM J, YOON D, et al. Prediction of shale-gas production at Duvernay Formation using deep-learning algorithm[J]. SPE Journal, 2019, 24(6): 2423–2437. doi: 10.2118/195698-PA
[39] KOCOGLU Y, GORELL S, MCELROY P. Application of Bayesian optimized deep Bi-LSTM neural networks for production forecasting of gas wells in unconventional shale gas reservoirs[R]. URTEC-2021-5418-MS, 2021. .
[40] YANG Run, LIU Xiangui, YU Rongze, et al. Long short-term memory suggests a model for predicting shale gas production[J]. Applied Energy, 2022, 322: 119415. doi: 10.1016/j.apenergy.2022.119415
[41] WANG Tianyu, WANG Qisheng, SHI Jing, et al. Productivity prediction of fractured horizontal well in shale gas reservoirs with machine learning algorithms[J]. Applied Sciences, 2021, 11(24): 12064. doi: 10.3390/app112412064
[42] BEN TAIEB S, BONTEMPI G, ATIYA A F, et al. A review and comparison of strategies for multi-step ahead time series forecasting based on the NN5 forecasting competition[J]. Expert Systems with Applications, 2012, 39(8): 7067–7083. doi: 10.1016/j.eswa.2012.01.039
[43] TADJER A, HONG A, BRATVOLD R B. Machine learning based decline curve analysis for short-term oil production forecast[J]. Energy Exploration & Exploitation, 2021, 39(5): 1747–1769.
[44] 李丽哲,周福建,王博. 水平井多级压裂高维参数智能优化方法研究[J]. 石油科学通报,2023,8(3):347–359. doi: 10.3969/j.issn.2096-1693.2023.03.025 LI Lizhe, ZHOU Fujian, WANG Bo. Method investigation on intelligent optimization of high dimension HWMHF parameters[J]. Petroleum Science Bulletin, 2023, 8(3): 347–359. doi: 10.3969/j.issn.2096-1693.2023.03.025
[45] DU Yihe, LIU Hualin, SUN Yuping, et al. An improved integrated numerical simulation method to study main controlling factors of EUR and optimization of development strategy[J]. Energies, 2023, 16(4): 2011. doi: 10.3390/en16042011
[46] RAHMANIFARD H, ALIMOHAMADI H, GATES I. Well performance prediction in Montney Formation using machine learning approaches[R]. URTEC-2020-2465-MS, 2020.
[47] LI Dongshuang, YOU Shaohua, LIAO Qinzhuo, et al. Prediction of shale gas production by hydraulic fracturing in Changning Area using machine learning algorithms[J]. Transport in Porous Media, 2023, 149(1): 373–388. doi: 10.1007/s11242-023-01935-3
[48] MORADIDOWLATABAD M, JAMIOLAHMADY M. The performance evaluation and design optimisation of multiple fractured horizontal wells in tight reservoirs[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2018, 49: 19–31. doi: 10.1016/j.jngse.2017.10.011
[49] RAHMANIFARD H, PLAKSINA T. Application of fast analytical approach and AI optimization techniques to hydraulic fracture stage placement in shale gas reservoirs[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2018, 52: 367–378. doi: 10.1016/j.jngse.2018.01.047
[50] YAO Jun, LI Zhihao, LIU Lijun, et al. Optimization of fracturing parameters by modified variable-length particle-swarm optimization in shale-gas reservoir[J]. SPE Journal, 2021, 26(2): 1032–1049. doi: 10.2118/205023-PA
[51] 隋微波,温长云,孙文常,等. 水力压裂分布式光纤传感联合监测技术研究进展[J]. 天然气工业,2023,43(2):87–103. SUI Weibo, WEN Changyun, SUN Wenchang, et al. Joint application of distributed optical fiber sensing technologies for hydraulic fracturing monitoring[J]. Natural Gas Industry, 2023, 43(2): 87–103.
[52] ZHAO Yu, BESSA F, SAHNI V, et al. Key learnings from hydraulic fracturing test site-2 (HFTS-2), Delaware Basin[R]. URTEC-2021-5229-MS, 2021.
[53] LIU Huihai, ZHANG Jilin, LIANG Feng, et al. Incorporation of physics into machine learning for production prediction from unconventional reservoirs: a brief review of the gray-box approach[J]. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 2021, 24(4): 847–858.
[54] BUTLER E, PERTUSO D, HUA G, et al. Automated hydraulic fracturing integrated with predictive machine learning[R]. SPE 209165, 2022.
-
期刊类型引用(5)
1. 王贺强，郭海涛，马翠岩，王子毓，陈友军，李斌，梁毅. 智能钻井系统在赵东油田的应用. 世界石油工业. 2024(03): 59-67 . 
百度学术
2. 庄艳君. 安场页岩气井眼轨道优化与地质导向技术. 科技资讯. 2023(10): 131-136 . 百度学术
3. 来建强，鲁港，周超，鲁天骐. 井眼轨道模型中的数值积分计算. 石油钻探技术. 2023(03): 45-50 . 本站查看
4. 鲁港，王海涛，李杉，李雪松，杨志国，王建华，邱晨. 三维七段制圆弧型井眼轨道设计的拟解析解. 石油学报. 2023(09): 1545-1551 . 百度学术
5. 孙颖，梁斌，于富美，贾欣磊，严华峰，张露露. 大港油田大型井丛场集约化建设与技术实践. 石油地质与工程. 2022(05): 81-86 . 百度学术
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