郭建春，任文希，曾凡輝，羅 揚(yáng),2，李宇麟，杜肖泱

（1.油氣藏地質(zhì)及開(kāi)發(fā)工程全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（西南石油大學(xué)），四川成都 610500；2.振華石油控股有限公司，北京 100031）

非常規(guī)油氣儲(chǔ)層需要通過(guò)壓裂來(lái)改善儲(chǔ)層的滲透性，從而獲得工業(yè)油氣流。但是，與常規(guī)油氣資源相比，非常規(guī)油氣資源的壓裂開(kāi)發(fā)面臨更為復(fù)雜的工程地質(zhì)條件，如強(qiáng)非均質(zhì)性、超低孔滲、高溫高壓等，對(duì)傳統(tǒng)的模擬和優(yōu)化方法提出了極大的挑戰(zhàn)，迫切需要尋求新的解決辦法。近年來(lái)，人工智能技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域（如金融和交通等）掀起了變革的浪潮，并為一系列傳統(tǒng)方法難以解決的問(wèn)題提供了解決方案，為采用人工智能解決非常規(guī)油氣壓裂優(yōu)化問(wèn)題奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)[1-10]。此外，國(guó)內(nèi)各大油田已經(jīng)開(kāi)展了千余口井、萬(wàn)余段的非常規(guī)油氣壓裂作業(yè)，積累了龐大的地質(zhì)、工程和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為利用人工智能解決非常規(guī)油氣壓裂優(yōu)化問(wèn)題提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持[11-16]。因此，有望將人工智能與壓裂技術(shù)相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能，提高非常規(guī)油氣儲(chǔ)層壓裂改造效果。為此，筆者總結(jié)了人工智能在非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域的主要進(jìn)展，包括優(yōu)化目標(biāo)的確定、壓裂參數(shù)與壓裂效果映射關(guān)系的建立、最優(yōu)壓裂參數(shù)組合的求解等。同時(shí)，進(jìn)一步分析了非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)智能優(yōu)化的發(fā)展趨勢(shì)，以推動(dòng)智能壓裂理論和技術(shù)的快速發(fā)展，為水力壓裂技術(shù)的革新提供助力。

1 非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)智能優(yōu)化研究進(jìn)展

1.1 壓裂參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)的確定

非常規(guī)油氣井具有“一井一藏”的特點(diǎn)，加之儲(chǔ)層改造程度不同，壓裂效果各異，壓后生產(chǎn)能力不同。因此，需要建立客觀、定量的壓裂效果評(píng)價(jià)指標(biāo)，從而為壓裂參數(shù)優(yōu)化提供目標(biāo)，指導(dǎo)壓裂設(shè)計(jì)。產(chǎn)量是評(píng)價(jià)壓裂效果的重要指標(biāo)，常用的產(chǎn)量參數(shù)包括測(cè)試產(chǎn)量、無(wú)阻流量、第1 年累計(jì)產(chǎn)量、第1 年平均產(chǎn)量及最終預(yù)計(jì)可采儲(chǔ)量（EUR）等。但是，短期產(chǎn)量如測(cè)試產(chǎn)量、無(wú)阻流量和第1 年累計(jì)產(chǎn)量容易受到測(cè)試、生產(chǎn)制度的影響，難以反映壓裂有效期和壓裂井的長(zhǎng)期生產(chǎn)能力，因此難以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)壓裂效果。最終預(yù)計(jì)可采儲(chǔ)量（EUR）可以綜合反映壓裂增產(chǎn)效果、壓裂有效期和氣井長(zhǎng)期生產(chǎn)能力，常用來(lái)評(píng)價(jià)壓裂效果。但是，非常規(guī)油氣儲(chǔ)層微納米孔隙發(fā)育，滲流機(jī)理復(fù)雜（黏性流、滑脫流、努森擴(kuò)散等）[17-20]，賦存方式多樣（游離油氣和吸附油氣并存）[21-26]，對(duì)現(xiàn)有滲流理論提出了巨大的挑戰(zhàn)，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)非常規(guī)油氣井的長(zhǎng)期產(chǎn)量。此外，非常規(guī)油氣井壓裂后會(huì)形成復(fù)雜的裂縫網(wǎng)絡(luò)，而現(xiàn)階段缺乏準(zhǔn)確識(shí)別和精細(xì)刻畫(huà)地下裂縫網(wǎng)絡(luò)的方法，進(jìn)一步加劇了預(yù)測(cè)非常規(guī)油氣井長(zhǎng)期產(chǎn)量的難度。

目前，非常規(guī)油氣井長(zhǎng)期產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法大致可以分為3 類(lèi)：經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)量遞減模型、解析/半解析解模型和數(shù)值模擬。部分學(xué)者還進(jìn)行了利用人工智能方法預(yù)測(cè)長(zhǎng)期產(chǎn)量的研究。

1）經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)量遞減模型。經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)量遞減模型是基于經(jīng)驗(yàn)/半經(jīng)驗(yàn)方程的模型，本身無(wú)明確的物理意義。它一般通過(guò)擬合歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)確定模型參數(shù)，并通過(guò)外推的方式預(yù)測(cè)長(zhǎng)期產(chǎn)量，主要有Arps 模型[27]（見(jiàn)圖1）、PLE 模型[28]、Duong 模型[29]、LGM 模型[30]、FDC 模型[31-32]、修正的SEPD（YMSEPD）模型[33]等。經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)量遞減模型只需要?dú)v史產(chǎn)量數(shù)據(jù)，無(wú)需額外的數(shù)據(jù)，成本低、計(jì)算方便，可以實(shí)現(xiàn)未來(lái)產(chǎn)量的快速預(yù)測(cè)。但是，經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)量遞減模型假定生產(chǎn)制度不變，而頁(yè)巖油氣井受鄰井壓裂、地面管線建設(shè)等因素的影響，投產(chǎn)后會(huì)限產(chǎn)或頻繁關(guān)井，因此，經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)量遞減模型不適用于生產(chǎn)制度復(fù)雜、產(chǎn)量波動(dòng)幅度大的非常規(guī)油氣井。

圖1 Arps 模型及其對(duì)應(yīng)的3 種遞減模式Fig.1 Arps model and its three corresponding decline models

2）解析/半解析解模型。解析模型和半解析模型構(gòu)成了非常規(guī)油氣井瞬態(tài)流分析（rate-transient analysis）的基石。瞬態(tài)流分析是一種儲(chǔ)層參數(shù)反演和產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法，和試井分析類(lèi)似，二者都是基于滲流理論建立的，不過(guò)試井分析研究的是壓力響應(yīng)，而瞬態(tài)流分析研究的是產(chǎn)量變化。解析模型和半解析模型的計(jì)算效率較高，但是需要對(duì)方程組中的非線性項(xiàng)、裂縫的幾何形態(tài)等進(jìn)行人為簡(jiǎn)化和假設(shè)，如采用井底流壓和儲(chǔ)層原始?jí)毫Φ钠骄祦?lái)代替儲(chǔ)層壓力[34]、采用一組平行的矩形裂縫來(lái)代替裂縫網(wǎng)絡(luò)[35]，此外還存在多解性強(qiáng)的不足，因此也難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)非常規(guī)油氣井長(zhǎng)期產(chǎn)量。

3）數(shù)值模擬。數(shù)值模擬方法可以綜合利用地質(zhì)、油氣藏、室內(nèi)試驗(yàn)、測(cè)井等多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)信息，是目前定量描述非均質(zhì)儲(chǔ)層中流體滲流規(guī)律的唯一方法。數(shù)值模擬考慮的因素全面，但建模、計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)。此外，數(shù)值模擬需要輸入的參數(shù)多，對(duì)參數(shù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求高，輸入?yún)?shù)的誤差會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重錯(cuò)誤。對(duì)于頁(yè)巖氣多段壓裂水平井，要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)產(chǎn)量，還需要：1）準(zhǔn)確表征地下裂縫網(wǎng)絡(luò)；2）準(zhǔn)確模擬氣體在基質(zhì)、裂縫內(nèi)的滲流過(guò)程以及兩者之間的流量交換。但是，目前尚無(wú)成熟的方法準(zhǔn)確識(shí)別和表征地下的裂縫網(wǎng)絡(luò)，也缺乏公認(rèn)的頁(yè)巖氣滲流模型。

4）人工智能方法。近年來(lái)，學(xué)者們利用人工智能開(kāi)展了非常規(guī)油氣井產(chǎn)量預(yù)測(cè)，主要是采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)[36-41]，圖2 為某井生產(chǎn)280 d 的實(shí)際產(chǎn)量與預(yù)測(cè)結(jié)果[40]。但是，該方法是完全基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，存在穩(wěn)定性不強(qiáng)、可解釋性差的問(wèn)題。此外，LSTM 采用循環(huán)策略進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)，即利用過(guò)去幾天/月的產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)第1 天/月的產(chǎn)量，然后結(jié)合預(yù)測(cè)產(chǎn)量和過(guò)去的產(chǎn)量來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的產(chǎn)量；但是隨著預(yù)測(cè)步數(shù)增加，誤差會(huì)逐漸累加，從而導(dǎo)致LSTM 模型的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)結(jié)果失真、準(zhǔn)確性變差[42-43]，因此難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)非常規(guī)油氣井的長(zhǎng)期產(chǎn)量。

圖2 某井生產(chǎn)280 d 的實(shí)際產(chǎn)量與LSTM 預(yù)測(cè)產(chǎn)量[40]Fig.2 Real production and LSTM prediction of a well after producing 280 days[40]

1.2 壓裂參數(shù)與效果映射關(guān)系的建立

壓裂參數(shù)和地質(zhì)條件共同影響裂縫形態(tài)，而地質(zhì)條件和裂縫形態(tài)共同決定壓裂效果，因此難以直接建立壓裂參數(shù)與壓裂效果的映射關(guān)系。一些研究人員嘗試將裂縫擴(kuò)展和產(chǎn)能模擬相結(jié)合來(lái)建立壓裂參數(shù)與壓裂效果的映射關(guān)系，即將裂縫擴(kuò)展模擬結(jié)果作為產(chǎn)能數(shù)值模擬的輸入。李麗哲等人[44]將邊界元裂縫擴(kuò)展模擬器和商業(yè)數(shù)值模擬器CMG 相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了二維裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)一體化模擬，但是，利用不同的模擬器開(kāi)展一體化模擬存在裂縫形態(tài)抽提、賦值和網(wǎng)格轉(zhuǎn)換困難等問(wèn)題。Du Yihe 等人[45]利用斯倫貝謝Petrel 地質(zhì)工程一體化平臺(tái)中的UFM 裂縫擴(kuò)展模塊和Intersect 數(shù)值模擬器，進(jìn)行了非常規(guī)油氣井三維裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)一體化模擬。斯倫貝謝Petrel 地質(zhì)工程一體化平臺(tái)中的UFM 裂縫擴(kuò)展模塊和Intersect 數(shù)值模擬模塊可以實(shí)現(xiàn)直接耦合，但裂縫擴(kuò)展模擬需要預(yù)設(shè)裂縫高度，此外還存在建模復(fù)雜、計(jì)算成本高的不足。對(duì)于裂縫擴(kuò)展和產(chǎn)能模擬，現(xiàn)階段都缺乏準(zhǔn)確、高效的物理模型和求解方法，二者耦合建模和求解的難度更大，因此很難通過(guò)物理驅(qū)動(dòng)的手段實(shí)現(xiàn)裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)一體化模擬。一些研究人員還嘗試?yán)脭?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)手段建立壓裂參數(shù)與壓裂效果的映射關(guān)系：H.Rahmanifard 等人[46]利用Montney 頁(yè)巖區(qū)塊的數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了地質(zhì)工程參數(shù)和第1 年平均產(chǎn)量之間的關(guān)系，并采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)法分析了各項(xiàng)地質(zhì)工程參數(shù)對(duì)第1 年平均產(chǎn)量的影響程度。Li Dongshuang 等人[47]采用多重線性回歸、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了長(zhǎng)寧非常規(guī)油氣井地質(zhì)工程參數(shù)與測(cè)試產(chǎn)量之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度最高。

但是，這些研究存在以下不足：1）選取短期產(chǎn)量（如測(cè)試產(chǎn)量、第1 年平均產(chǎn)量）等來(lái)表征壓裂效果，難以反映壓裂有效期和長(zhǎng)期生產(chǎn)能力。2）將收集到的地質(zhì)工程參數(shù)作為輸入?yún)?shù)，將短期產(chǎn)量作為輸出參數(shù)，直接構(gòu)建二者的映射關(guān)系時(shí)，缺乏基于物理信息的特征研究，容易誘發(fā)維數(shù)災(zāi)難，影響模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)效果，如H.Rahmanifard 等人建立的兩者間的映射關(guān)系，輸入特征參數(shù)高達(dá)16 項(xiàng)；盡管一些研究者嘗試?yán)弥鞒煞址治觯≒CA）法實(shí)現(xiàn)降維，但是PCA 給出的主成分只是原始變量的線性組合，變量混雜嚴(yán)重，缺乏物理意義，可解釋性差。3）以單井為研究單元，大量地質(zhì)工程參數(shù)只能取單井平均值，忽略了非均質(zhì)性的影響，研究成果對(duì)壓裂優(yōu)化設(shè)計(jì)的指導(dǎo)作用有限。

1.3 最優(yōu)壓裂參數(shù)組合的求解

影響非常規(guī)油氣井壓裂效果的因素很多，且這些因素相互影響。此外，非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)多，包括加砂強(qiáng)度、用液強(qiáng)度、排量等。因此，非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)優(yōu)化屬于高復(fù)雜度、高維度優(yōu)化問(wèn)題，求解難度大?，F(xiàn)階段一般采用控制變量法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法和智能優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化?？刂谱兞糠ㄓ址Q(chēng)單因素敏感性分析、拐點(diǎn)法，一般需要與數(shù)值模擬結(jié)合，通過(guò)固定其他參數(shù)，研究單個(gè)參數(shù)變化后目標(biāo)函數(shù)/響應(yīng)值的變化，進(jìn)一步分析單一參數(shù)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響程度，最后確定最優(yōu)值?？刂谱兞糠ǖ牟僮麟y度小，使用簡(jiǎn)單。但是，該方法忽略了參數(shù)之間的相互影響，不適用于非線性問(wèn)題，也難以獲得全局最優(yōu)解。

試驗(yàn)設(shè)計(jì)法可以同時(shí)研究多個(gè)參數(shù)對(duì)目標(biāo)函數(shù)/響應(yīng)值的影響，并區(qū)分這些參數(shù)及其相互作用的影響程度。相對(duì)于控制變量法，試驗(yàn)設(shè)計(jì)法允許不同參數(shù)同時(shí)發(fā)生變化，且考慮了變量之間的相互影響。但是，對(duì)于各個(gè)待優(yōu)化的參數(shù)，只能假設(shè)有限的可能值，一般取3 個(gè)，分別對(duì)應(yīng)低、中、高水平。因此，試驗(yàn)設(shè)計(jì)法的搜索空間有限，難以得到全局最優(yōu)解。

智能優(yōu)化算法常用于求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題，其主要思想是模擬人類(lèi)或自然界中蘊(yùn)含的智慧和經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找問(wèn)題的最優(yōu)解，具有搜索范圍廣、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，且對(duì)目標(biāo)函數(shù)無(wú)連續(xù)可微的要求，適用于黑箱式的映射關(guān)系。常用的智能優(yōu)化算法有遺傳算法、差分進(jìn)化算法和粒子群算法等。M.Moradidowlatabad 等人[48]應(yīng)用遺傳算法對(duì)裂縫數(shù)量、裂縫間距、裂縫半長(zhǎng)、裂縫開(kāi)度進(jìn)行了優(yōu)化。H.Rahmanifard 等人[49]分別應(yīng)用遺傳算法、差分進(jìn)化算法、粒子群算法對(duì)裂縫的數(shù)量、間距和半長(zhǎng)開(kāi)展了優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)能力最強(qiáng)且收斂速度最快。Yao Jun 等人[50]采用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（變維粒子群算法），結(jié)合嵌入式離散裂縫數(shù)值模擬方法，開(kāi)展了裂縫參數(shù)優(yōu)化研究。但是上述研究針對(duì)的是人為預(yù)設(shè)的裂縫參數(shù)，而非壓裂參數(shù)。此外，智能優(yōu)化算法在尋優(yōu)過(guò)程中會(huì)反復(fù)計(jì)算優(yōu)化目標(biāo)的值，增加了計(jì)算時(shí)間和成本。為了縮短計(jì)算時(shí)間和降低計(jì)算成本，提高尋優(yōu)效率，常用復(fù)雜度低，計(jì)算量小的代理模型替換原有模型進(jìn)行優(yōu)化。

2 非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)智能優(yōu)化發(fā)展展望

隨著非常規(guī)油氣勘探開(kāi)發(fā)不斷深入，勘探開(kāi)發(fā)的對(duì)象逐步由中淺層油氣藏向深、超深層油氣藏轉(zhuǎn)變，由局部發(fā)育天然裂縫的低滲透砂巖儲(chǔ)層向密集發(fā)育層理、紋層的致密混積巖儲(chǔ)層轉(zhuǎn)變，資源品質(zhì)進(jìn)一步劣化，力學(xué)非均質(zhì)性增強(qiáng)，地質(zhì)工程條件更加復(fù)雜，對(duì)壓裂參數(shù)優(yōu)化提出了3 大挑戰(zhàn)：1）井深增深，射孔孔眼處的壓力響應(yīng)傳回井口所需時(shí)間長(zhǎng)，地面人員無(wú)法及時(shí)分析壓力響應(yīng)數(shù)據(jù)，也難以判斷井下情況；2）多巖相組合、界面發(fā)育條件下的水力裂縫擴(kuò)展規(guī)律復(fù)雜，缺乏可靠的物理模擬手段，裂縫擴(kuò)展形態(tài)不明確，壓后產(chǎn)量難預(yù)測(cè)；3）隨著儲(chǔ)層非均質(zhì)性增強(qiáng)，射孔簇難以同步開(kāi)啟，簇間競(jìng)爭(zhēng)分流加劇，裂縫非均勻擴(kuò)展，導(dǎo)致裂縫復(fù)雜程度低、壓裂改造效果差，現(xiàn)有的人工干預(yù)手段（如暫堵）嚴(yán)重依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于調(diào)控時(shí)機(jī)、調(diào)控參數(shù)等缺乏科學(xué)指導(dǎo)。針對(duì)上述3 大挑戰(zhàn)，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)開(kāi)展基于光纖的井下壓裂數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和傳輸、物理-數(shù)據(jù)協(xié)同的裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)模擬和壓裂參數(shù)智能優(yōu)化及實(shí)時(shí)調(diào)控集成系統(tǒng)等3 方面的研究。

2.1 基于光纖的井下壓裂數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和傳輸

光纖傳輸具有速度快、信號(hào)衰減小、損耗低、信息承載能力大和抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離的數(shù)據(jù)傳輸，適用于深井作業(yè)，是現(xiàn)階段最具潛力的井下壓裂數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸技術(shù)[51]。但是，光纖傳輸技術(shù)被引入壓裂的時(shí)間較短，相關(guān)的“硬件”和“軟件”配套還不夠成熟，亟需進(jìn)一步完善。“硬件”方面：1）井下光纖系統(tǒng)安裝難度大、費(fèi)用高，套管外光纖需要預(yù)置在套管外側(cè)，并隨套管一同入井，下入過(guò)程中可能因機(jī)械碰撞被破壞，后期還需要解決精準(zhǔn)定位和避開(kāi)光纖射孔等問(wèn)題。因此，需要研制預(yù)制件少、施工容錯(cuò)率高且安裝簡(jiǎn)單的井下光纖系統(tǒng)。此外，高昂的安裝費(fèi)用極大地限制了井下光纖系統(tǒng)的推廣應(yīng)用，若低成本的井下光纖系統(tǒng)研制成功，更多的井能夠采用光纖監(jiān)測(cè)，有助于提高壓裂的效率和精確性。2）高溫、高壓或極端腐蝕性條件下，光纖的性能和壽命可能受到限制，適用性有限。因此，還需要通過(guò)多學(xué)科交叉，發(fā)展可靠性高、對(duì)井下復(fù)雜條件適應(yīng)能力強(qiáng)的光纖傳感器等硬件。“軟件”方面：1）井下光纖監(jiān)測(cè)技術(shù)涉及的理論模型、解釋方法近年來(lái)發(fā)展較快，但仍需要進(jìn)一步完善；2）綜合利用多種監(jiān)測(cè)手段可以全面準(zhǔn)確地描述簇間流量分配、裂縫擴(kuò)展、支撐劑分布、段簇及井間干擾情況[52]，但是對(duì)光纖監(jiān)測(cè)技術(shù)與微地震、廣域電磁法、井下溫度/壓力監(jiān)測(cè)技術(shù)的聯(lián)合應(yīng)用還缺乏深入研究。

2.2 物理-數(shù)據(jù)協(xié)同的裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)模擬

非常規(guī)油氣壓裂面臨的地質(zhì)工程條件更加復(fù)雜，給裂縫擴(kuò)展、產(chǎn)能模擬帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，基于物理驅(qū)動(dòng)的模擬方法面臨建模困難、計(jì)算復(fù)雜等問(wèn)題，亟需探索新的模擬方法。對(duì)于裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)一體化模擬，物理-數(shù)據(jù)協(xié)同驅(qū)動(dòng)是極具潛力的解決方法，它將物理模型和數(shù)據(jù)科學(xué)相融合，充分發(fā)揮了兩者的優(yōu)勢(shì)，一方面數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可以降低建模難度，簡(jiǎn)化建模、計(jì)算過(guò)程；另一方面物理驅(qū)動(dòng)可以提高模型的泛化能力，增強(qiáng)模型的物理意義，從而將黑箱模型變?yōu)楦呖山忉屝院涂刹僮餍缘幕蚁鋄53]（見(jiàn)圖3）；同時(shí)，還可以彌補(bǔ)特定場(chǎng)景下學(xué)習(xí)樣本不足的問(wèn)題。現(xiàn)階段對(duì)這個(gè)方面的研究還較少，如何實(shí)現(xiàn)物理和數(shù)據(jù)的協(xié)同驅(qū)動(dòng)，以及裂縫擴(kuò)展和生產(chǎn)動(dòng)態(tài)模擬的耦合還需要深入研究。

圖3 物理-數(shù)據(jù)協(xié)同驅(qū)動(dòng)示意[53]Fig.3 Physics-data synergy driven[53]

2.3 壓裂參數(shù)智能優(yōu)化及實(shí)時(shí)調(diào)控集成系統(tǒng)

壓裂參數(shù)智能優(yōu)化及實(shí)時(shí)調(diào)控集成系統(tǒng)在最大程度地提高非常規(guī)油氣井壓裂作業(yè)效率的同時(shí)，可以降低壓裂成本和風(fēng)險(xiǎn)。目前國(guó)外已經(jīng)有一些壓裂參數(shù)智能優(yōu)化及實(shí)時(shí)調(diào)控集成系統(tǒng)的雛形，如哈里伯頓公司的Prodigi 智能壓裂系統(tǒng)、HESS 公司的一鍵式壓裂系統(tǒng)[54]（如圖4 所示），但國(guó)內(nèi)缺乏相應(yīng)的集成化平臺(tái)/系統(tǒng)。壓裂參數(shù)智能優(yōu)化及實(shí)時(shí)調(diào)控集成系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備以下模塊和功能：1）數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與監(jiān)測(cè)模塊。該模塊從井下傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備中獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)（壓力、溫度、流量、支撐劑濃度等），不僅可以用于壓裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，還可以用于裂縫擴(kuò)展動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。2）數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化模塊。采集的數(shù)據(jù)被輸入該模塊，物理-數(shù)據(jù)協(xié)同驅(qū)動(dòng)模型可以實(shí)時(shí)給出裂縫擴(kuò)展和產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果，并完成實(shí)時(shí)優(yōu)化。3）壓裂參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)控模塊?；趯?shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析給出的優(yōu)化結(jié)果，系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整壓裂參數(shù)（排量、壓裂液黏度、支撐劑濃度、暫堵材料加量等），實(shí)現(xiàn)裂縫參數(shù)與地質(zhì)參數(shù)的最佳匹配，促使裂縫均勻擴(kuò)展。

圖4 HESS 公司的一鍵式壓裂系統(tǒng)[54]Fig.4 “Push-Button”fracturing operation system HESS Company[54]

3 結(jié)束語(yǔ)

人工智能為非常規(guī)油氣壓裂理論和技術(shù)的發(fā)展提供了新的可能性。目前，關(guān)于非常規(guī)油氣井壓裂參數(shù)的智能優(yōu)化，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已經(jīng)進(jìn)行了初步探索。在壓裂后產(chǎn)量預(yù)測(cè)、壓裂后產(chǎn)能模型構(gòu)建以及智能優(yōu)化算法方面，已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，并進(jìn)行了初步的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。為了建立非常規(guī)油氣智能壓裂理論，實(shí)現(xiàn)非常規(guī)油氣壓裂技術(shù)的智能化革新，還需要在以下方面進(jìn)行深入研究：1）基于光纖的井下壓裂數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和傳輸，它可以為智能分析和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；2）物理-數(shù)據(jù)協(xié)同的裂縫擴(kuò)展-生產(chǎn)動(dòng)態(tài)模擬，可以實(shí)時(shí)評(píng)估地下裂縫擴(kuò)展情況；3）壓裂參數(shù)智能優(yōu)化及實(shí)時(shí)調(diào)控集成系統(tǒng)，可以自動(dòng)調(diào)整壓裂參數(shù)，實(shí)現(xiàn)裂縫參數(shù)與地質(zhì)參數(shù)的最佳匹配。