摘要：智能压裂技术是水力压裂增产改造与人工智能、大数据、云计算等先进技术的有机融合,有望大幅提升压裂效率和效果,已成为油气工程领域的研究前沿和热点。文章从工程实际出发,构建了智能优化设计、泵注实时决策、效果综合评价等应用场景,剖析了国内外智能压裂理论与技术的研究现状和主要进展,总结了智能压裂技术研究面临的难题和重点攻关方向,包括多物理场表征与地质数据融合的一键式压裂设计、大模型赋能压裂智能决策水平及其泛化能力提升、多源数据融合的压裂裂缝实时监测与动态感知技术等,旨在为推动我国智能压裂技术的基础理论研究和推广应用提供参考。

摘要：从制备乳液常见的固体乳化剂出发,分析了Pickering乳液稳定性的影响因素,总结了pH值响应、CO_(2)响应、光响应、磁响应、温度响应和多重响应型Pickering乳液的响应机理,并讨论了目前存在的问题。根据Pickering乳液的响应原理设计合成高性能、低成本的两亲性响应纳米颗粒,制备环保、可持续性发展的Pickering乳液将是今后的发展方向。

摘要：针对长水平井以及大斜度斜井套管下入摩阻大、易卡套、下入难等问题,研制了井下涡轮驱动式振荡旋转套管引鞋。建立了工具的三维模型,并通过Fluent软件搭建了涡轮定子、转子流场计算数值模型,探究了不同叶轮安放角对叶片压力及表面流速的影响,进而对叶轮结构参数进行优化设计。搭建了套管动力引鞋工具地面测试试验平台,对其关键性能参数进行测试,结果满足设计需求,并开展了相关现场试验。试验结果表明:该工具可通过钻井液循环带动井下引鞋头旋转,从而进行井壁的修整和井筒的冲洗,并帮助完井套管柱的顺利下入,极大提高了作业效率。该研究可为水平井以及大斜度井完井管柱降阻下入工具的研制与应用提供技术借鉴,进而提高完井作业效率,降低施工成本。

摘要：油气藏改造过程中的压裂泵注具有工艺复杂多变、过程不可逆、高风险等特点,需要及时准确地进行决策调控,进而提升压裂改造效果。目前决策方式主要以压裂设计泵注程序为基础,人为调控泵注参数。随着人工智能技术的发展,构建压裂泵注智能决策系统、实现自主决策已成为可能。为此,在综述国内外压裂泵注决策研究现状的基础上,提出了基于强化学习理论的压裂泵注智能决策设计理念,并探讨了实现路径。研究结果表明:(1)压裂泵注智能决策系统的核心是泵注决策智能体,由其自主决策泵注程序和优化参数,同时将决策动作传递给地面装备,构成闭环调控,实现泵注过程“自动驾驶”;(2)基于强化学习理论的压裂泵注智能决策设计理念,即以强化学习为核心,以压裂大数据为基础,以机理模型认识和专家先验知识为约束,构建压裂仿真环境,训练泵注决策智能体,可以实现泵注参数实时优化决策与地面装备闭环调控;(3)压裂泵注智能决策系统主要通过压裂工况自主判识、裂缝扩展动态感知与风险预警、压裂泵注参数优化决策、地面装备自主调控、压裂泵注数字孪生等技术实现系统功能。结论认为,基于强化学习理论的压裂泵注智能决策设计理念,有望为加快压裂泵注智能化进程提供有益参考,有助于油气的高效开发。

摘要：磨料水射流在钻井提速、深穿透射孔和压裂增产等方面应用效果显著,深入认识磨料水射流破岩机理是提升其应用效果的关键之一。本文基于任意拉格朗日—欧拉耦合有限单元算法,提出了独立封装有限元网格描述磨料的方法,将水射流单元设定网格随物质的运动而变化以实现流体流动特性,速度设置给物质;将磨料单元设定网格不随物质的运动而变化以实现固体颗粒特性,速度设置给网格。综合考虑岩石的动态冲击损伤作用以及水射流和磨料的协作,建立了可表征水射流流动和岩石损伤破坏的多相多物理场耦合过程的磨料水射流破岩模型,模型聚焦磨料颗粒和水射流对岩石微秒级的冲击破坏。采用2套网格捕捉磨料和水射流的协同破岩作用,得到了岩石破碎体积、岩石损伤场、水射流压力场、水射流和磨料对岩石破碎的能量贡献率等关键参数的时空演化特征。结果表明,磨料水射流破岩过程磨料起主导作用,水射流起辅助作用。分析得到磨料水射流中磨料—水射流协同破岩机理认识,磨料撞击岩石使岩石局部产生的高程度损伤降低了水射流破岩的难度,此外磨料冲击破碎岩石使得水射流和岩石之间产生新界面,促使水射流的冲击压力升高,提高了水射流的破岩能力,因此磨料水射流中的水相比于纯水射流具有更高的射流打击力和能量利用率,磨料冲击预损伤岩石叠加水射流聚集增压的磨料—水射流协同作用破岩是磨料水射流破岩效率和能量利用率高于纯水射流数倍的重要机理之一。研究结果对优化磨料水射流破岩参数提供了理论模型和设计依据。

摘要：提高数据信噪比是地震资料处理过程中的关键环节。目前基于深度学习的降噪方法已取得较好效果。但该类方法以数据局部相似性为前提,采用时空域数据分窗进行处理,运算效率往往较低。考虑到地质结构的连续性,炮间数据具有一定的相似性,利用其同频率分量的低秩特点,设计了一种三维数据频域降秩的深度学习去噪方法。首先阐明三维数据的频域低秩原理,采用奇异值分解理论指导建立自编码神经网络;考虑频域随机噪声的分布特点,采用K-L(Kullback-Leibler)散度约束损失函数,改善了去噪效果。通过对合成记录和实际资料处理,并与多通道奇异谱分析(Multichannel Singular Spectrum Analysis,MSSA)及K-SVD(K-奇异值分解)方法对比,验证了该方法在去噪效果和计算效率等方面的优势。

摘要：薄互层致密砂岩储层由于其砂泥叠置沉积,纵向非均质性强的特点,在水力压裂施工中,裂缝难以垂向扩展,有效沟通储层,明确薄互层水力裂缝垂向扩展规律对薄互层致密砂岩的开发具有重要意义。针对鄂尔多斯盆地临兴区块下石盒子组薄互层致密砂岩储层,通过建立薄互层致密砂岩地层裂缝扩展模型,研究了储隔层间应力差、储隔层厚度、岩石力学性质等地质因素和压裂液黏度、施工排量等工程因素对水力压裂裂缝扩展的影响,并通过现场井压裂效果和微震检测数据验证了模型的可靠性与准确性。研究结果表明:储隔层间应力差和储隔层厚度是影响水力裂缝穿层扩展最主要的地质因素,当应力差大于4 MPa时,裂缝垂向扩展受到抑制;弹性模量大的隔层有利于裂缝垂向扩展;泊松比对裂缝垂向扩展几乎没有影响;压裂液黏度对裂缝垂向扩展影响较小;泵注排量对裂缝垂向扩展有促进作用,但当排量增加到一定程度后,裂缝扩展放缓,对于不同的应力差,存在不同的最优排量。因此,对于薄互层致密砂岩水力压裂,低储隔层厚度、低储隔层应力差、高弹性模量和高注入排量能有效促进裂缝垂向扩展。研究成果可为该类储层水力压裂施工设计提供一定理论依据。

摘要：针对深煤层渗透性差、弹性模量较低、泊松比较高、塑性强、破裂压力高、裂缝扩展难度大、加砂困难等特点,提出缝网改造规模化、缝网扩展均衡化、缝网支撑有效化的压裂设计理念,形成以高排量大规模注入、高强度加砂、等孔径限流射孔、暂堵转向、一体化可变黏滑溜水、多粒径组合支撑剂为核心的深煤层水平井大规模极限体积压裂技术。将该技术应用于鄂尔多斯盆地东缘临兴区块首口深煤层多级压裂水平井先导性试验,施工排量18 m^(3)/min、加砂强度2.1 m^(3)/m、用液强度16.5 m^(3)/m,压裂后形成了复杂裂缝网络,平均缝长为205 m,储层改造体积为1987×10^(4)m^(3),最高产气量达6×10^(4)m^(3)/d,实现了深部煤层气的高效开发。

摘要：图像分割是数字岩心技术的重要组成部分,深度学习为数字岩心图像分割提供了新方法。在优选的深度学习模型的基础上确定网络结构、训练数据量来平衡计算效率,进一步在不同类型的岩心数据集上讨论网络的泛化能力及其影响因素。结果表明:Unet、Segnet和Unet++网络中,Unet++网络可以在保证分割精度的同时具有最好的物性参数预测效果;Unet++网络在训练数据量和预测数据量为1∶1,网络结构设计2次采样的条件下,Unet++网络的分割精度可以达到98%;基于多类岩心训练的Unet++网络分割不同岩心图像的平均分割精度达95%,相较于岩心的类型,岩心图像的质量更能影响Unet++网络的识别效果。

摘要：鄂尔多斯盆地东缘神府深煤层大气田探明地质储量超千亿方,实现该地区深部煤层气高效开发对保障国家能源供应具有重要意义。但是,由于深煤层地质环境复杂,具有高地应力、中高温度、特低渗透、强非均质性、割理/裂隙发育等特点,导致现有中浅煤层压裂改造技术难以完全适用于深煤层,其施工规模与参数仍处于探索阶段。为了探究与深煤层地质条件相适应的增产改造技术,以鄂尔多斯盆地神府区块为地质背景,以深煤层大规模体积压裂为工程实践,围绕“极限动用+均衡扩展+有效支撑”的设计理念,提出“少段多簇适度密切割+等孔径深穿透限流射孔+复合液造缝(高黏液体破岩+低黏液体造复杂缝)+大排量高强度加砂+前置酸液降低破裂压力+多粒径组合支撑剂”为核心的体积压裂技术,并引入地质−工程−智能一体化压后评估方法,通过压裂−产能双重智能拟合校正,精细刻画了储层改造体积(SRV)和气体泄流体积(DRV),预测了不同压裂规模及井型条件下的最终可采储量EUR。最后,通过统计神府区块深煤层压裂井地质、工程和产量特征数据,采用随机森林算法量化分析了影响深部煤层气产能的主控因素。实践结果表明:采用上述大规模体积压裂技术,已投产的直/定向井最高日产气量超过1×10^(4) m^(3),水平井最高日产气量超过2×10^(4 )m^(3),说明深煤层可压性良好、开发潜力巨大;深部煤层气峰值产气量的主要影响因素为:煤层含气量、煤层厚度和加砂强度;累积产气量的主要影响因素为:煤层含气量、加砂强度和总砂量。