國內(nèi)外智能壓裂技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

蔣廷學(xué)， 周 珺， 廖璐璐

（1.頁巖油氣富集機理與有效開發(fā)國家重點實驗室, 北京 102206；2.中國石化石油工程技術(shù)研究院, 北京 102206）

隨著常規(guī)油氣資源逐漸枯竭，以頁巖油氣為代表的非常規(guī)油氣資源的開發(fā)越來越重要。水平井體積壓裂技術(shù)因能大大增加儲層改造體積，從而大幅提高單井產(chǎn)量，已在非常規(guī)油氣資源開發(fā)中獲得廣泛應(yīng)用，并取得巨大的成功[1-8]，極大地推動了頁巖油氣革命由1.0版向2.0版的演變。目前，已形成了以“密切割、強加砂和暫堵轉(zhuǎn)向”為核心的水平井體積壓裂技術(shù)，壓裂施工規(guī)模越來越大，例如頁巖氣單井壓裂液規(guī)模達到了 50 000～80 000 m3甚至更高，單井加砂量達到了 2 000～4 000 m3甚至更多，導(dǎo)致壓裂成本越來越高，雖然水平井產(chǎn)量有了大幅提高，但產(chǎn)出投入比未能成比例增加。因此，如何在實現(xiàn)體積壓裂的同時大幅降低壓裂成本成為研究的熱點和方向。

人工智能（AI）是以數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、密碼學(xué)、自動化、應(yīng)用心理學(xué)、生物學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)等為理論基礎(chǔ)的新興學(xué)科，在理論上涵蓋了大數(shù)據(jù)智能理論、類腦智能和量子智能等，在技術(shù)上包括智能語音處理、圖形智能識別、智能計算、跨媒體分析推理和自主無人系統(tǒng)等[9-13]，已成為工業(yè)4.0時代的重要引領(lǐng)技術(shù)。目前，國際石油公司與谷歌、思科和微軟等高科技公司合作，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于油氣勘探開發(fā)全過程，提升了油氣行業(yè)的智能化水平。人工智能技術(shù)在水力壓裂中的應(yīng)用也取得了一定程度的進展，但仍未實現(xiàn)精準造縫、支撐、增大有效改造體積和提高油氣產(chǎn)量的目的。為此，筆者總結(jié)了智能壓裂技術(shù)在裂縫參數(shù)及施工參數(shù)智能優(yōu)化、智能壓裂流體及材料、智能壓裂設(shè)備及工具、壓裂風(fēng)險智能預(yù)警系統(tǒng)、壓裂施工實時優(yōu)化智能控制、壓裂裂縫智能監(jiān)測等方面取得的主要進展，并分析了智能壓裂技術(shù)發(fā)展趨勢，以期推動智能壓裂技術(shù)快速發(fā)展，提高頁巖油氣水平井壓裂開發(fā)的產(chǎn)出投入比，實現(xiàn)頁巖油氣等非常規(guī)油氣藏的高效開發(fā)。

1 智能壓裂技術(shù)發(fā)展歷程

智能壓裂技術(shù)是將人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等信息技術(shù)綜合應(yīng)用于壓裂設(shè)計、施工及返排生產(chǎn)的全生命周期，從而最大限度地提高壓裂設(shè)計的科學(xué)性與針對性、壓裂施工的精準性與高效性、壓后返排與生產(chǎn)過程中儲層-裂縫-井筒-井口-集輸站等多節(jié)點系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)性和動態(tài)可優(yōu)化性。智能壓裂技術(shù)核心是基于地質(zhì)-工程“動態(tài)一體化”的理念，通過壓裂參數(shù)的智能優(yōu)化、具有智能響應(yīng)特征的壓裂材料、壓裂設(shè)備及工具的智能化和油氣井全生命周期的智能控制等途徑，實現(xiàn)多簇裂縫起裂與延伸特性的實時精準描述及四維可視化。智能壓裂技術(shù)的發(fā)展歷程可分為 3 個階段。

1）裂縫參數(shù)多因素優(yōu)化階段（2000年之前）。在該階段，人工智能技術(shù)尚無明顯的發(fā)展，在石油行業(yè)中應(yīng)用較少，在水力壓裂技術(shù)研究方面，僅僅通過正交方案設(shè)計開展了多因素條件下裂縫參數(shù)優(yōu)化研究。

2）智能壓裂技術(shù)萌芽階段（2000—2010年）。隨著BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊算法和遺傳算法等智能算法取得突破，并逐步應(yīng)用于整體井網(wǎng)的裂縫參數(shù)優(yōu)化，智能壓裂技術(shù)開始萌芽。此外，隨著材料學(xué)的發(fā)展，開始研發(fā)可固化樹脂包層砂、變黏酸及可變相態(tài)壓裂液-支撐劑體系等智能流體及材料，并進行了現(xiàn)場試驗。

3）智能壓裂技術(shù)快速發(fā)展階段（2010年至今）。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生等信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)出現(xiàn)爆發(fā)性發(fā)展，智能壓裂技術(shù)也進入快速發(fā)展階段：采用機器學(xué)習(xí)的方式建立了壓裂參數(shù)與油井產(chǎn)量的關(guān)系模型，并對壓裂參數(shù)進行優(yōu)化；開發(fā)了基于機器學(xué)習(xí)方式的井下風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)支撐劑砂堵等井下故障預(yù)警；壓裂智能控制技術(shù)研究取得較大進展，研制了可以遠程控制或通過編碼開關(guān)的智能滑套、自動化及半智能化控制的壓裂車組，并進行了現(xiàn)場應(yīng)用。

2 智能壓裂技術(shù)主要進展

2.1 壓裂參數(shù)智能優(yōu)化

頁巖油氣開發(fā)過程中，單井最優(yōu)壓裂參數(shù)并不能適用于井網(wǎng)中的每一口井。此外，為避免井間干擾，同時考慮壓裂成本，需要對布縫方式、裂縫長度和裂縫導(dǎo)流能力等參數(shù)進行整體優(yōu)化，以使整個井組或井網(wǎng)的綜合產(chǎn)量及經(jīng)濟效益最大。為此，國內(nèi)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳-變異算法，綜合考慮了井網(wǎng)參數(shù)-裂縫參數(shù)-壓裂參數(shù)及其約束條件，以“井工廠”平臺的經(jīng)濟凈現(xiàn)值最大化為目標函數(shù)，進行了多參數(shù)協(xié)同智能優(yōu)化技術(shù)研究[14-19]。近年來，在改進滲流模型的基礎(chǔ)上，考慮人工裂縫與天然裂縫相互影響或考慮吸附解吸和非達西流動等因素的影響，開展了井網(wǎng)的布井?dāng)?shù)量、布井方式和裂縫參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)井網(wǎng)中每口井的裂縫參數(shù)存在一定差異性時整體產(chǎn)能較高。目前，基于機器學(xué)習(xí)和智能算法的井網(wǎng)-縫網(wǎng)參數(shù)優(yōu)化研究較少。

根據(jù)裂縫參數(shù)優(yōu)化結(jié)果，可以對壓裂規(guī)模、排量及加砂量等壓裂參數(shù)進行優(yōu)化，但壓裂參數(shù)之間相互影響，存在多解性。近年來，基于隨機森林、K均值聚類和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法，國內(nèi)外開展了大量壓裂參數(shù)智能優(yōu)化研究[20-23]。通過機器學(xué)習(xí)的方法，建立多因素變量與自變量的潛在關(guān)系，找到影響產(chǎn)能的壓裂主控因素，從而計算排量、支撐劑粒徑和液體類型等對裂縫網(wǎng)絡(luò)擴展形態(tài)的影響，確定最優(yōu)壓裂參數(shù)。M.A.Al-Alwani等人[24]采用PLS回歸方法，建立了基于壓裂參數(shù)的頁巖氣井產(chǎn)量關(guān)聯(lián)模型，通過對馬塞勒斯2 700多口井的大數(shù)據(jù)分析，得到產(chǎn)量與壓裂參數(shù)的關(guān)系，可以根據(jù)儲層特征確定相應(yīng)的壓裂參數(shù)。E.Urban-Rascon等人[25]采用自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOP)方法，建立了水力裂縫SRV、裂縫復(fù)雜指數(shù)、縫長和縫高等裂縫參數(shù)的機器學(xué)習(xí)模型。

2.2 智能壓裂流體及材料

壓裂流體及材料主要包括壓裂液、酸液、支撐劑和暫堵劑等，其性能在很大程度上可以決定壓裂施工的效果?，F(xiàn)有的壓裂液體系主要是胍膠類或聚合物類，具有高黏度、低摩阻及強攜砂等特征。隨著提高壓裂效果需求的不斷提升，壓裂液體系逐漸向多功能化發(fā)展，國內(nèi)外研制了多種智能壓裂液體系。為了降低地層傷害，戴彩麗等人[26]研發(fā)了一種基于CO2智能響應(yīng)表面活性劑的清潔壓裂液體系，對儲層傷害率低于10%，注入CO2后黏度增加，注入氮氣等氣體后黏度降低，并且在返排液中注入CO2可以使壓裂液黏度再度恢復(fù)正常。為了提高壓裂液體系的支撐劑攜砂能力，王磊等人[27]研發(fā)了一種剪切敏感型清潔壓裂液體系，在酸性條件下高速注入時，其棒狀膠束被破壞，黏度降低；當(dāng)注入結(jié)束后，棒狀膠束自動相互纏繞，促使液體黏度增加，從而增大攜砂能力，砂液比可提高到30%。

為了滿足高溫儲層的酸化需求，酸液體系向高耐溫性、緩蝕性及低酸巖反應(yīng)速率的智能酸液方向發(fā)展。周利華等人[28]研發(fā)了一種智能包封酸，采用疏水性的納米顆粒將酸液體系進行包裹，從而阻礙酸液與地層巖石直接反應(yīng)；當(dāng)包封酸到達目標儲層位置后，加入一定的釋放劑控制酸巖反應(yīng)，從而增大酸液的有效作用距離。高峰等人[29]研發(fā)出一種速溶性智能轉(zhuǎn)向酸，初始黏度約為20 mPa·s，隨著酸巖反應(yīng)的進行，地層內(nèi)流體的pH值增加，酸液黏度增加，促使裂縫轉(zhuǎn)向，而隨著酸巖反應(yīng)生成的CaCl2含量的增加，轉(zhuǎn)向酸中的膠束會逐漸被破壞，酸液黏度逐步降低，從而實現(xiàn)智能破膠。

目前，支撐劑已從最初的石英砂、陶粒發(fā)展到覆膜砂、自懸浮支撐劑等，國內(nèi)外已研制出一些對地層溫度、pH值或化學(xué)反應(yīng)等狀態(tài)智能響應(yīng)的支撐劑。F.F.Chang等人[30]提出了一種基于相態(tài)變化的智能支撐劑，以液體形態(tài)進入地層，隨著溫度的升高逐步變成多個球形固體微珠，并具有一定的彈塑性，可以對微裂縫形成有效支撐。S.Alexander等人[31]利用微粒子對溫度、pH值和催化劑的敏感特性，研制了原位支撐劑，微粒子有良好的流動性能，能進入復(fù)雜裂縫，加入催化劑可使微粒子發(fā)生物理吸附和化學(xué)吸附，形成多孔介質(zhì)顆粒（見圖1）。L.Santos等人[32]利用形狀記憶聚合物，研發(fā)了膨脹式智能支撐劑，隨壓裂液進入儲層后在地層溫度下會發(fā)生膨脹，從而對微裂縫形成有效支撐，增加了裂縫導(dǎo)流能力。C.Miller等人[33]利用水熱反應(yīng)在富含方解石的頁巖表面直接生成羥基磷灰石晶體，尺寸可達幾百微米，并傾向于沿著富含方解石的表面形成，將其作為原位支撐劑，可以提高裂縫導(dǎo)流能力。

圖1 原位支撐劑的作用機理及微觀結(jié)構(gòu)Fig.1 Mechanism and microstructure of in-situ proppant

隨著水力壓裂技術(shù)的發(fā)展，暫堵劑的應(yīng)用越來越普遍。暫堵劑材料逐步從條狀纖維、固體球狀顆粒、片狀顆?；蚶K結(jié)式材料向智能響應(yīng)材料發(fā)展，利用地層中溫度變化或磁場效應(yīng)，轉(zhuǎn)變相態(tài)或形態(tài)，從而達到暫堵轉(zhuǎn)向的目的。裴宇昕[34]研發(fā)了一種受溫度激發(fā)的自轉(zhuǎn)向壓裂液體系，在地層溫度下，基于其熱敏特征，快速成膠成為暫堵劑，促使水力裂縫發(fā)生封堵并轉(zhuǎn)向，待地層溫度達到破膠溫度時可自動破膠，順利返排。蘇鑫等人[35]研發(fā)了一種基于動態(tài)共價鍵的CO2響應(yīng)性智能水凝膠，隨著壓裂液進入地層后可以逐步形成高黏度水凝膠，起到暫堵轉(zhuǎn)向的作用；注入酸液后，水凝膠因分子鍵遭到破壞而黏度大幅降低，從而解除封堵作用。羅明良等人[36]研究了一種基于磁流變液的智能暫堵劑，由磁性顆粒、白油及相關(guān)添加劑組成，當(dāng)其進入地層裂縫后，從外部對磁性顆粒施加磁場作用使液體固化，實現(xiàn)裂縫暫堵；消除磁場作用后，即可解堵。L.Santos等人[37]研制了形狀記憶型智能轉(zhuǎn)向暫堵劑，其初始體積比較大，通過加工可使其變小變薄，可以隨壓裂液進入地層裂縫中，當(dāng)?shù)貙訙囟瘸^80 ℃時，則恢復(fù)初始狀態(tài)，體積變大，從而起到封堵裂縫的作用，其最大封堵能力達到了35 MPa。

2.3 智能壓裂設(shè)備及工具

近年來，隨著國內(nèi)頁巖油氣的大規(guī)模開發(fā)，壓裂設(shè)備得到了快速發(fā)展，壓裂車從2000燃油型發(fā)展到4000型再到6000型電動壓裂車，且功能得到了大幅度提升。目前，壓裂設(shè)備基本實現(xiàn)了自動化控制[38-40]，應(yīng)用智能控制與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，通過設(shè)置相關(guān)參數(shù)，可以實現(xiàn)壓裂施工過程中輸送砂量、供液速度及投球數(shù)量等自動控制，但無法自動診斷井下工況和自動調(diào)整施工方案，智能化程度不高。

壓裂滑套已從常規(guī)的機械式發(fā)展到識別控制式及遠程控制式。無線射頻雙向數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)廣泛用于壓裂滑套中[41-43]，與常規(guī)投球式滑套不同，其投球中內(nèi)置RFID標簽，通過其中的智能識別碼打開相應(yīng)的滑套，可以實現(xiàn)壓裂段數(shù)不受套管直徑的限制。王斌等人[44]基于壓力傳感器，設(shè)計了一種新型智能電控趾端滑套，通過小體積的PCB板，可監(jiān)控壓力大小，并遠程操控，實現(xiàn)滑套的延時開啟。

2.4 壓裂風(fēng)險智能預(yù)警系統(tǒng)

頁巖氣水平井大規(guī)模壓裂作業(yè)過程中經(jīng)常出現(xiàn)各類井下故障，嚴重影響作業(yè)安全，并增加了壓裂成本，因此，國內(nèi)外開展了大量壓裂作業(yè)井下故障檢測與預(yù)警研究，并基于大數(shù)據(jù)分析、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法開發(fā)了多種壓裂風(fēng)險智能預(yù)警系統(tǒng)[45-47]。這些系統(tǒng)的故障預(yù)測原理不同，一是通過建立壓裂井?dāng)?shù)據(jù)庫，對比分析壓裂施工實時數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中事故井?dāng)?shù)據(jù)的相似性，判斷故障類型并計算故障概率；二是采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測井下故障的概率，然后量化各類故障的風(fēng)險表征參數(shù)，實現(xiàn)基于概率分布的壓裂作業(yè)井下故障預(yù)測。

壓裂施工過程中，支撐劑在井筒中堵塞（即砂堵）是最常見的井下故障之一，國內(nèi)外開展了大量的砂堵風(fēng)險識別方法研究[48-51]，在一定程度上降低了砂堵風(fēng)險，但是無法實現(xiàn)砂堵預(yù)警。為此，國內(nèi)外進行了砂堵智能預(yù)警方法研究，并取得了一系列成果：方博濤等人[52]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了壓裂砂堵風(fēng)險預(yù)警模型，與Nolte-Smith圖版砂堵識別方法相比，可以提前 1.5 min 報警；Cheng Guozhu 等人[53]應(yīng)用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，基于Niobraara-DJ盆地的壓裂數(shù)據(jù)建立了4種砂堵預(yù)測模型，采用CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)與物理經(jīng)驗方法加權(quán)結(jié)合建立了砂堵預(yù)警集成模型；Y.Yu等人[54]利用Niobrara-DJ盆地的壓裂數(shù)據(jù)，針對非砂堵/砂堵2種情況訓(xùn)練了2個高斯隱馬爾科夫模型，并用砂堵前500 s的壓力波動數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，整體預(yù)警準確率為81%；Liu Liwang等人[55]利用局部加權(quán)線性回歸方法，建立了壓裂壓力預(yù)測模型，并結(jié)合粒子濾波算法和自回歸移動平均模型對模型參數(shù)進行了優(yōu)化，提出了一套基于規(guī)則的精細壓裂砂堵預(yù)警方案，可提前37 s發(fā)出預(yù)警信號。整體上看，目前砂堵智能預(yù)警研究仍處于起步階段，均基于純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集敏感、泛化能力較差，亟需數(shù)據(jù)與機理聯(lián)合驅(qū)動。

2.5 壓裂參數(shù)實時優(yōu)化智能控制

長期以來，壓裂參數(shù)的實時優(yōu)化主要依靠現(xiàn)場施工人員的經(jīng)驗，缺少量化判斷的依據(jù)。為此，國內(nèi)外開展了壓裂參數(shù)實時優(yōu)化智能控制技術(shù)研究。例如，哈里伯頓公司研發(fā)了Prodigi智能壓裂系統(tǒng)[56]，利用光纖傳感器實時測量每一段壓裂簇中的壓裂液流量變化，并自適應(yīng)泵速控制算法，在壓裂過程中智能控制泵速和加砂量等壓裂參數(shù)，使每一簇的進入流量和支撐劑均勻分布，各射孔簇的流量差僅為0.016 m3/min，形成裂縫的均衡擴展和支撐劑的均衡分布（見圖2），達到充分改造每一段的目的。同時，該系統(tǒng)可以有效降低施工壓力和砂堵的風(fēng)險，平均施工時間縮短30 min，使壓裂施工控制從人為經(jīng)驗操作進入了自動、智能控制的新階段。

自強不息在中國傳統(tǒng)文化中體現(xiàn)了民族人格的尊嚴和氣節(jié)。自強不息的民族精神使中華民族在歷經(jīng)五千年文明的磨礪、特別是經(jīng)歷了近代的落后和屈辱仍得以延續(xù)傳承，并在現(xiàn)代奮起直追，努力實現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國夢?！兑捉?jīng)》中的“天行健，君子以自強不息”是中華民族精神的刻畫。“三軍可以奪帥，匹夫不可奪志”，“貧賤不能移，富貴不能淫，威武不能屈”，“士不可以不弘毅，任重而道遠”，這些都是對氣節(jié)毅力的崇尚。自強弘毅是對理想和人格的堅持。大學(xué)生在人格修養(yǎng)中要志存高遠又持之以恒，不斷發(fā)揮自身的主觀能動性，努力進取，昂揚向上。

圖2 Prodigi智能壓裂系統(tǒng)與傳統(tǒng)壓裂技術(shù)的應(yīng)用效果對比Fig.2 Application effect comparison between intelligent fracturing system Prodigi and traditional fracturing

2.6 壓裂裂縫智能監(jiān)測技術(shù)

準確監(jiān)測裂縫的形態(tài)及幾何尺寸等參數(shù)，對于有效評價水力壓裂效果作用重大。目前，裂縫智能監(jiān)測技術(shù)主要包含微地震監(jiān)測、測斜儀監(jiān)測、裂縫參數(shù)反演和示蹤劑監(jiān)測等方法，這些方法無論是原理還是應(yīng)用效果均存在很大的差異性。

微地震和測斜儀監(jiān)測可以獲得大量的數(shù)據(jù)，采用人工智能算法進行處理后可以得到裂縫形態(tài)特征。N.Verkhovtseva等人[57]收集了50 000組測斜儀數(shù)據(jù)，利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識別網(wǎng)絡(luò)，建立了測斜儀測量數(shù)據(jù)與裂縫方位、裂縫模式及裂縫體積等參數(shù)之間的關(guān)系，裂縫模式識別的準確度高達89.2%。崔晨雨[58]提出了基于多目標智能優(yōu)化算法與微地震結(jié)果的復(fù)雜裂縫反演方法，采用微地震監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用基于分解的多目標裂縫網(wǎng)絡(luò)反演算法，可以計算出多種復(fù)雜裂縫網(wǎng)絡(luò)形態(tài)的組合方案。

常規(guī)示蹤劑監(jiān)測是通過定期檢測壓裂返排液中示蹤劑的濃度來計算產(chǎn)出相特征，但存在準確度不高的問題。為此，國內(nèi)外研制了智能響應(yīng)性示蹤劑，其與油、氣和水接觸前不反應(yīng)，接觸后可以釋放相對應(yīng)的微量示蹤分子，通過檢測返排液中示蹤分子的濃度，對分段壓裂水平井每一段的壓裂效果進行評價[59]，逐漸形成了示蹤劑智能監(jiān)測技術(shù)。例如，K.Ovchinnikov等人[60]研制了基于碳量子點的智能示蹤劑，通過在支撐劑表面進行涂層改性或直接注入，從而實現(xiàn)壓裂裂縫的智能監(jiān)測。此外，哈里伯頓公司提出了一種基于電磁感應(yīng)理論的裂縫監(jiān)測方法[61]，通過壓裂液攜帶磁流體進入地層，使人工裂縫具有一定的磁效應(yīng)，壓裂施工完成后下入導(dǎo)電螺線管磁場發(fā)生裝置，使壓裂液中攜帶的磁流體產(chǎn)生次生磁場，再根據(jù)地面接受到的磁場信號來計算人工裂縫的幾何形狀及方位等參數(shù)，從而對壓裂效果進行評價，基本原理如圖3所示。

圖3 磁流體裂縫監(jiān)測原理Fig.3 Principle of fracture monitoring with magnetic fluid

目前，分布式光纖已經(jīng)逐步應(yīng)用于壓裂裂縫監(jiān)測。羅紅文等人[62-63]基于頁巖氣分段多簇壓裂水平井的分布式光纖監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用MCMC 和SA等人工智能算法建立了人工裂縫反演模型，可以定量反演有效壓裂裂縫參數(shù)和每一段的產(chǎn)出數(shù)據(jù)。

3 智能壓裂技術(shù)發(fā)展趨勢

目前，智能壓裂技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進展和成果，但距精準智能壓裂仍有較大的差距。在壓裂參數(shù)智能優(yōu)化方面，雖然相關(guān)算法及模型已經(jīng)較為成熟，但由于各類壓裂數(shù)據(jù)完整性不高，對模型計算的準確性影響較大，需要開展小數(shù)據(jù)樣本的深度挖掘，以提高機器學(xué)習(xí)的準確度，并建立地質(zhì)工程一體化壓裂智能決策平臺，不斷提高壓裂參數(shù)智能優(yōu)化的準確性。在壓裂流體與材料方面，雖然已經(jīng)研制了一些感受外部刺激的響應(yīng)性智能壓裂材料，但大多處于室內(nèi)試驗階段，現(xiàn)場應(yīng)用較少，仍需要加大相態(tài)轉(zhuǎn)化壓裂液、壓敏型暫堵劑和自聚集支撐劑等研發(fā)力度，以滿足智能壓裂的需要。在智能壓裂工具及智能控制方面，雖然壓裂設(shè)備、工具和風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)等自動化程度明顯提高，但智能化及智能控制方面進展較慢，需要大力研發(fā)無人值守壓裂設(shè)備及智能工具，提高壓裂作業(yè)效率。

3.1 開展小數(shù)據(jù)樣本的深度挖掘，提高機器學(xué)習(xí)的準確度

3.2 建立智能決策平臺，滿足壓裂參數(shù)優(yōu)化的需要

油氣層開發(fā)過程中，甜點的識別及預(yù)測是井眼軌道和壓裂參數(shù)優(yōu)化的基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的壓裂參數(shù)優(yōu)化方法采用的是儲層平均地質(zhì)參數(shù)，無法做到每一段、每一簇都最優(yōu)化。因此，基于大數(shù)據(jù)及云計算等手段，在以往甜點的點分布模型或一維分布模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合疊前/疊后地震數(shù)據(jù)反演，計算“井工廠”開發(fā)單元或單井控制區(qū)域內(nèi)的三維甜點分布，并實現(xiàn)可視化、各種切線剖分及任意角度旋轉(zhuǎn)觀察等目標。在此基礎(chǔ)上，基于地質(zhì)導(dǎo)向或旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井技術(shù)，并結(jié)合裂縫的縱向延伸剖面特征，合理優(yōu)化水平井井眼軌道，并與段簇位置精細劃分和各簇裂縫的長度、導(dǎo)流能力及復(fù)雜性程度等緊密結(jié)合，即在甜點分布密集處適當(dāng)增大縫長、導(dǎo)流能力及裂縫復(fù)雜性程度，以實現(xiàn)油氣井生產(chǎn)能力的最大化?；蛘?，可以適當(dāng)降低縫長、導(dǎo)流能力及裂縫復(fù)雜性程度，以最大限度地降低成本。通過這種方式，最終實現(xiàn)鉆井及壓裂能“聞著油味走”的技術(shù)目標，最大限度地實現(xiàn)降本增效。因此，需要研制基于三維甜點分布的地質(zhì)工程一體化壓裂智能決策平臺，以提高壓裂參數(shù)優(yōu)化的針對性和有效性，提升壓裂效果，實現(xiàn)非常規(guī)油氣資源的高效開發(fā)。

3.3 研制智能響應(yīng)性壓裂流體及材料

目前，壓裂流體及材料的主體性能比較單一，需要研制溫度、壓力等井下環(huán)境智能響應(yīng)性流體和材料，以滿足提高壓裂效果的需要。在水力壓裂的高溫高壓狀態(tài)下，環(huán)境條件主要包括溫度、壓力、剪切速率、pH值、陰陽離子種類及濃度，以及光、電、磁的強度等。對于壓裂液體系，可以研發(fā)相態(tài)智能轉(zhuǎn)化型壓裂液，在低溫下為高流動性液態(tài)，在高溫下自聚集逆向形成多個顆粒的固態(tài)，形成一種原位成型支撐劑，可以提高分支縫及微裂縫的導(dǎo)流能力。對于暫堵劑，可以研發(fā)壓力敏感性液態(tài)暫堵劑，當(dāng)暫堵壓力升高時，其黏度逆勢增加，從而進一步增強暫堵效果，當(dāng)新縫開啟或壓后返排導(dǎo)致壓力下降時，其黏度隨之下降，從而順利返排并降低儲層傷害；還可以研發(fā)自膨脹式暫堵劑，在暫堵后壓力升高時能自動膨脹（體積增大），使裂縫由部分暫堵向完全暫堵轉(zhuǎn)變，從而提高暫堵效率和暫堵后出現(xiàn)簇間或縫內(nèi)轉(zhuǎn)向裂縫的概率。對于支撐劑，可以研發(fā)離子或pH值響應(yīng)性支撐劑自聚材料，裂縫內(nèi)的支撐劑可以自動聚集成團，形成柱狀支撐，從而大幅度提高深層油氣藏人工裂縫導(dǎo)流能力。

3.4 研制四維智能監(jiān)測模型并實現(xiàn)可視化

多簇多尺度水力裂縫的造縫及支撐效果的四維智能監(jiān)測模型及可視化顯示是智能壓裂實時控制的核心技術(shù)，也是壓裂施工參數(shù)調(diào)整的基礎(chǔ)和依據(jù)。常規(guī)CT掃描技術(shù)可以完成類似的工作，但僅限于實驗室的全直徑巖心或人造巖樣的尺度?，F(xiàn)場大尺度量級的多簇多尺度裂縫監(jiān)測技術(shù)，包括測斜儀、微地震、分布式光纖、廣域電磁法及電磁造影等技術(shù)，都有各自的局限性，難以精細描述多簇裂縫和多尺度裂縫的造縫及支撐的全過程動態(tài)變化。因此，亟需研發(fā)裂縫擴展四維智能監(jiān)控模型并實現(xiàn)可視化，為暫堵球、暫堵劑和支撐劑等的注入程序設(shè)計（包括加入時機、濃度或速度以及總量等）提供依據(jù)，并能實時調(diào)整泵注程序，適時觀察各簇裂縫的均衡延伸程度、多尺度裂縫的擴展及支撐劑進入動態(tài)，使各簇裂縫的均衡破裂、均衡延伸、均衡加砂和均衡導(dǎo)流成為可能。實際上，即使水平井分段壓裂實現(xiàn)了均衡破裂和均衡延伸，由于支撐劑運移受多因素影響，實現(xiàn)均衡加砂的難度極大，但均衡加砂對于壓后油氣生產(chǎn)的均衡性及單井最終可采儲量（EUR）影響極大，因此，必須開展相應(yīng)的技術(shù)攻關(guān)，以最大限度地實現(xiàn)均衡加砂的目標。

3.5 研制無人值守壓裂設(shè)備及智能工具

目前，大多數(shù)壓裂設(shè)備及工具為半自動化或自動化，仍然需要大量的人力，壓裂施工中也需要憑借經(jīng)驗對壓裂參數(shù)進行調(diào)整，若處理不好還會引起砂堵等井下故障，因此，需要研制無人值守壓裂設(shè)備及智能工具。無人值守涵蓋施工前的踏勘、壓裂車組的無人駕駛及在井場的智能擺放、自動配液和自動施工等環(huán)節(jié)，例如，壓裂車組運行測試、不同壓裂材料加入時機與加入速度等的自動控制、施工風(fēng)險自動預(yù)警、施工參數(shù)智能調(diào)節(jié)、壓后返排與生產(chǎn)制度的智能優(yōu)化及其動態(tài)調(diào)整等，從而確保形成最優(yōu)的裂縫形態(tài)、幾何尺寸及裂縫復(fù)雜性，且與儲層的匹配性最佳，以最大限度地發(fā)揮儲層的生產(chǎn)潛力，獲得最大的單井EUR。

4 結(jié)束語

目前，水力壓裂各項關(guān)鍵技術(shù)的智能化程度不一，一些智能壓裂關(guān)鍵技術(shù)仍處于理論研究或室內(nèi)測試階段，沒有形成完整的智能壓裂技術(shù)體系。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、數(shù)字孿生、數(shù)字現(xiàn)實和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的快速發(fā)展及其在油氣領(lǐng)域中的推廣應(yīng)用，石油工程數(shù)字化及智能化轉(zhuǎn)型將取得成效，智能壓裂技術(shù)的發(fā)展也會進入快車道，還需要在以下3個方面進行攻關(guān)研究：一是建立全領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，這是大數(shù)據(jù)及智能化分析的基礎(chǔ)；二是加強智能壓裂材料、設(shè)備及工具的研發(fā)，這是實現(xiàn)智能壓裂的關(guān)鍵；三是開展以實時化及無人化為核心的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，以滿足智能精準壓裂的需要?？傮w而言，智能壓裂技術(shù)仍處于起步階段，前景廣闊，但不能急于求成，需要穩(wěn)步發(fā)展，逐步形成完整統(tǒng)一的智能壓裂技術(shù)體系，實現(xiàn)新一輪水力壓裂技術(shù)的革新。