气井积液智能化诊断与预测研究进展与展望OA
有水气藏开发中后期及非常规天然气开采过程中气井积液问题突出,易引发气井产量下降、气藏采收率降低及设备腐蚀等问题,而现有诊断预测技术难以适配复杂工况。为此,深度剖析传统方法的局限性,系统梳理智能方法的前沿研究进展,并探讨了其未来发展方向。研究结果表明:①积液诊断方法技术发展经历了从传统方法到数据驱动方法,再到物理-数据协同驱动方法的三大阶段;②传统方法因理想化假设、瞬态刻画不足及储层-井筒耦合不充分,在复杂气藏中适应性有限;③数据驱动方法通过多源异构数据融合、动态诊断与预测等技术突破传统局限,但其高度依赖数据且物理可解释性不足;④物理-数据协同驱动方法通过4类机理嵌入策略,有效缓解数据依赖性,兼具物理可解释性,并在复杂气藏中展现良好适应性;⑤未来智能化技术需聚焦可解释性提升、跨区块泛化能力增强及实时闭环控制落地。结论认为,构建“机理-数据-工程协同”的一体化技术体系,可针对性克服现有方法的局限,提升积液诊断与预测的可信度、泛化性与实时响应能力,为有水气藏中后期及非常规气藏的高效开发提供工程技术支撑。
赵玉龙;杨春艺;位云生;葛枫;李进步;陈雁;张芮菡;王志彬;罗程程;陈鹏;王艳强
油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学),四川省成都市610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学),四川省成都市610500中国石油勘探开发研究院中国石油西南油气田公司中国石油长庆油田公司西南石油大学计算机与软件学院油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学),四川省成都市610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学),四川省成都市610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学),四川省成都市610500油气藏地质及开发工程全国重点实验室(西南石油大学),四川省成都市610500四川省地质环境调查研究中心
能源科技
气井积液智能化诊断与预测多源异构数据融合物理-数据协同驱动发展趋势
《天然气工业》 2026 (6)
P.77-91,15
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目“页岩气多尺度非线性渗流力学”(编号:52235003)国家自然科学基金区域联合基金重点项目“四川盆地有水气藏CO_(2)驱提高采收率及其有效封存研究”(编号:U23A2022)国家自然科学基金面上项目“致密砂岩气藏注CO_(2)增压驱替-竞争吸附-改善渗流协同提采与封存机理研究”(编号:52474047)。
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