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低压低产页岩气井智能生产优化方法
引用本文:祝启康,林伯韬,杨光,王俐佳,陈满.低压低产页岩气井智能生产优化方法[J].石油勘探与开发,2022(4):770-777.
作者姓名:祝启康  林伯韬  杨光  王俐佳  陈满
作者单位:1. 中国石油大学(北京)人工智能学院;2. 中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院;3. 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院;4. 四川页岩气勘探开发有限责任公司;5. 中国石油西南油气田公司四川长宁天然气开发有限责任公司
基金项目:国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”课题4“页岩气排采工艺技术与应用”(2017ZX05037-004);
摘    要:针对页岩气井在生产后期因积液和地层压力不足影响产量的问题,提出一种适用于低压低产页岩气井的智能生产优化方法,以人工智能算法为中心,实现气井的自动生产和运行监测。智能生产优化方法基于长短期记忆神经网络预测单井产量变化,指导气井生产,实现积液预警和自动间歇生产等功能,配合可调式油嘴实现气井控压稳产,延长页岩气井正常生产时间,提高井场自动化水平,实现“一井一策”的精细化生产管理模式。现场试验结果显示,优化后的单井最终可采储量可提高15%。相较于衰竭式开发后立刻采用排采工艺的开发模式,该方法更具有经济性,且增产稳产效果显著,具有较好的应用前景。

关 键 词:页岩气  低压低产气井  生产优化  人工智能  长短期记忆神经网络  可调式油嘴
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