蔣廷學(xué)， 周 珺， 廖璐璐

（1.頁(yè)巖油氣富集機(jī)理與有效開(kāi)發(fā)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 102206；2.中國(guó)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(yè)巖油氣為代表的非常規(guī)油氣資源的開(kāi)發(fā)越來(lái)越重要。水平井體積壓裂技術(shù)因能大大增加儲(chǔ)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(kāi)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(dòng)了頁(yè)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(qiáng)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(lái)越大，例如頁(yè)巖氣單井壓裂液規(guī)模達(dá)到了 50 000～80 000 m3甚至更高，單井加砂量達(dá)到了 2 000～4 000 m3甚至更多，導(dǎo)致壓裂成本越來(lái)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(shí)現(xiàn)體積壓裂的同時(shí)大幅降低壓裂成本成為研究的熱點(diǎn)和方向。

人工智能（AI）是以數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、密碼學(xué)、自動(dòng)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(lèi)腦智能和量子智能等，在技術(shù)上包括智能語(yǔ)音處理、圖形智能識(shí)別、智能計(jì)算、跨媒體分析推理和自主無(wú)人系統(tǒng)等[9-13]，已成為工業(yè)4.0時(shí)代的重要引領(lǐng)技術(shù)。目前，國(guó)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(kāi)發(fā)全過(guò)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(jìn)展，但仍未實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)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(xiǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)、壓裂施工實(shí)時(shí)優(yōu)化智能控制、壓裂裂縫智能監(jiān)測(cè)等方面取得的主要進(jìn)展，并分析了智能壓裂技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，以期推動(dòng)智能壓裂技術(shù)快速發(fā)展，提高頁(yè)巖油氣水平井壓裂開(kāi)發(fā)的產(chǎn)出投入比，實(shí)現(xiàn)頁(yè)巖油氣等非常規(guī)油氣藏的高效開(kāi)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(jì)算等信息技術(shù)綜合應(yīng)用于壓裂設(shè)計(jì)、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(jì)的科學(xué)性與針對(duì)性、壓裂施工的精準(zhǔn)性與高效性、壓后返排與生產(chǎn)過(guò)程中儲(chǔ)層-裂縫-井筒-井口-集輸站等多節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)性和動(dòng)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(dòng)態(tài)一體化”的理念，通過(guò)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(shí)現(xiàn)多簇裂縫起裂與延伸特性的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)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(gè)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(wú)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(guò)正交方案設(shè)計(jì)開(kāi)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B(niǎo)P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(kāi)始萌芽。此外，隨著材料學(xué)的發(fā)展，開(kāi)始研發(fā)可固化樹(shù)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(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。

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(jì)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(jìn)入快速發(fā)展階段：采用機(jī)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(duì)壓裂參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；開(kāi)發(fā)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)方式的井下風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)展，研制了可以遠(yuǎn)程控制或通過(guò)編碼開(kāi)關(guān)的智能滑套、自動(dòng)化及半智能化控制的壓裂車(chē)組，并進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。

2 智能壓裂技術(shù)主要進(jìn)展

2.1 壓裂參數(shù)智能優(yōu)化

頁(yè)巖油氣開(kāi)發(fā)過(guò)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(shí)考慮壓裂成本，需要對(duì)布縫方式、裂縫長(zhǎng)度和裂縫導(dǎo)流能力等參數(shù)進(jìn)行整體優(yōu)化，以使整個(gè)井組或井網(wǎng)的綜合產(chǎn)量及經(jīng)濟(jì)效益最大。為此，國(guó)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(tái)的經(jīng)濟(jì)凈現(xiàn)值最大化為目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)行了多參數(shù)協(xié)同智能優(yōu)化技術(shù)研究[14-19]。近年來(lái)，在改進(jìn)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(dá)西流動(dòng)等因素的影響，開(kāi)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(shí)整體產(chǎn)能較高。目前，基于機(jī)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(duì)壓裂規(guī)模、排量及加砂量等壓裂參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，但壓裂參數(shù)之間相互影響，存在多解性。近年來(lái)，基于隨機(jī)森林、K均值聚類(lèi)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了大量壓裂參數(shù)智能優(yōu)化研究[20-23]。通過(guò)機(jī)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(jì)算排量、支撐劑粒徑和液體類(lèi)型等對(duì)裂縫網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)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(yè)巖氣井產(chǎn)量關(guān)聯(lián)模型，通過(guò)對(duì)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(chǔ)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(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)和縫高等裂縫參數(shù)的機(jī)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(lèi)或聚合物類(lèi)，具有高黏度、低摩阻及強(qiáng)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(guó)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(duì)儲(chǔ)層傷害率低于10%，注入CO2后黏度增加，注入氮?dú)獾葰怏w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(shí)，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(dòng)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(mǎn)足高溫儲(chǔ)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(jìn)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(dá)目標(biāo)儲(chǔ)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(jìn)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(huì)逐漸被破壞，酸液黏度逐步降低，從而實(shí)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(guó)內(nèi)外已研制出一些對(duì)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(jìn)入地層，隨著溫度的升高逐步變成多個(gè)球形固體微珠，并具有一定的彈塑性，可以對(duì)微裂縫形成有效支撐。S.Alexander等人[31]利用微粒子對(duì)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(dòng)性能，能進(jìn)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(jiàn)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(jìn)入儲(chǔ)層后在地層溫度下會(huì)發(fā)生膨脹，從而對(duì)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(yè)巖表面直接生成羥基磷灰石晶體，尺寸可達(dá)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(jī)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(lái)越普遍。暫堵劑材料逐步從條狀纖維、固體球狀顆粒、片狀顆粒或繩結(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(chǎng)效應(yīng)，轉(zhuǎn)變相態(tài)或形態(tài)，從而達(dá)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(dá)到破膠溫度時(shí)可自動(dòng)破膠，順利返排。蘇鑫等人[35]研發(fā)了一種基于動(dòng)態(tài)共價(jià)鍵的CO2響應(yīng)性智能水凝膠，隨著壓裂液進(jìn)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(jìn)入地層裂縫后，從外部對(duì)磁性顆粒施加磁場(chǎng)作用使液體固化，實(shí)現(xiàn)裂縫暫堵；消除磁場(chǎng)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(guò)加工可使其變小變薄，可以隨壓裂液進(jìn)入地層裂縫中，當(dāng)?shù)貙訙囟瘸^(guò)80 ℃時(shí)，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(dá)到了35 MPa。

2.3 智能壓裂設(shè)備及工具

近年來(lái)，隨著國(guó)內(nèi)頁(yè)巖油氣的大規(guī)模開(kāi)發(fā)，壓裂設(shè)備得到了快速發(fā)展，壓裂車(chē)從2000燃油型發(fā)展到4000型再到6000型電動(dòng)壓裂車(chē)，且功能得到了大幅度提升。目前，壓裂設(shè)備基本實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化控制[38-40]，應(yīng)用智能控制與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)置相關(guān)參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)壓裂施工過(guò)程中輸送砂量、供液速度及投球數(shù)量等自動(dòng)控制，但無(wú)法自動(dòng)診斷井下工況和自動(dòng)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(jī)械式發(fā)展到識(shí)別控制式及遠(yuǎn)程控制式。無(wú)線(xiàn)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(biāo)簽，通過(guò)其中的智能識(shí)別碼打開(kāi)相應(yīng)的滑套，可以實(shí)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(jì)了一種新型智能電控趾端滑套，通過(guò)小體積的PCB板，可監(jiān)控壓力大小，并遠(yuǎn)程操控，實(shí)現(xiàn)滑套的延時(shí)開(kāi)啟。

2.4 壓裂風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)

頁(yè)巖氣水平井大規(guī)模壓裂作業(yè)過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)各類(lèi)井下故障，嚴(yán)重影響作業(yè)安全，并增加了壓裂成本，因此，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了大量壓裂作業(yè)井下故障檢測(cè)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(kāi)發(fā)了多種壓裂風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)[45-47]。這些系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)原理不同，一是通過(guò)建立壓裂井?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)比分析壓裂施工實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中事故井?dāng)?shù)據(jù)的相似性，判斷故障類(lèi)型并計(jì)算故障概率；二是采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)井下故障的概率，然后量化各類(lèi)故障的風(fēng)險(xiǎn)表征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)基于概率分布的壓裂作業(yè)井下故障預(yù)測(cè)。

壓裂施工過(guò)程中，支撐劑在井筒中堵塞（即砂堵）是最常見(jiàn)的井下故障之一，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了大量的砂堵風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法研究[48-51]，在一定程度上降低了砂堵風(fēng)險(xiǎn)，但是無(wú)法實(shí)現(xiàn)砂堵預(yù)警。為此，國(guó)內(nèi)外進(jìn)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(xiǎn)預(yù)警模型，與Nolte-Smith圖版砂堵識(shí)別方法相比，可以提前 1.5 min 報(bào)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(cè)模型，采用CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò)與物理經(jīng)驗(yàn)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(duì)非砂堵/砂堵2種情況訓(xùn)練了2個(gè)高斯隱馬爾科夫模型，并用砂堵前500 s的壓力波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，整體預(yù)警準(zhǔn)確率為81%；Liu Liwang等人[55]利用局部加權(quán)線(xiàn)性回歸方法，建立了壓裂壓力預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合粒子濾波算法和自回歸移動(dòng)平均模型對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，提出了一套基于規(guī)則的精細(xì)壓裂砂堵預(yù)警方案，可提前37 s發(fā)出預(yù)警信號(hào)。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(dòng)方法，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集敏感、泛化能力較差，亟需數(shù)據(jù)與機(jī)理聯(lián)合驅(qū)動(dòng)。

2.5 壓裂參數(shù)實(shí)時(shí)優(yōu)化智能控制

長(zhǎng)期以來(lái)，壓裂參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化主要依靠現(xiàn)場(chǎng)施工人員的經(jīng)驗(yàn)，缺少量化判斷的依據(jù)。為此，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了壓裂參數(shù)實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)測(cè)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(guò)程中智能控制泵速和加砂量等壓裂參數(shù)，使每一簇的進(jìn)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(kuò)展和支撐劑的均衡分布（見(jiàn)圖2），達(dá)到充分改造每一段的目的。同時(shí)，該系統(tǒng)可以有效降低施工壓力和砂堵的風(fēng)險(xiǎn)，平均施工時(shí)間縮短30 min，使壓裂施工控制從人為經(jīng)驗(yàn)操作進(jìn)入了自動(dòng)、智能控制的新階段。

自強(qiáng)不息在中國(guó)傳統(tǒng)文化中體現(xiàn)了民族人格的尊嚴(yán)和氣節(jié)。自強(qiáng)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(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的中國(guó)夢(mèng)。《易經(jīng)》中的“天行健，君子以自強(qiáng)不息”是中華民族精神的刻畫(huà)?！叭娍梢?shī)Z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(yuǎn)”，這些都是對(duì)氣節(jié)毅力的崇尚。自強(qiáng)弘毅是對(duì)理想和人格的堅(jiān)持。大學(xué)生在人格修養(yǎng)中要志存高遠(yuǎn)又持之以恒，不斷發(fā)揮自身的主觀能動(dòng)性，努力進(jìn)取，昂揚(yáng)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(duì)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(cè)技術(shù)

準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)裂縫的形態(tài)及幾何尺寸等參數(shù)，對(duì)于有效評(píng)價(jià)水力壓裂效果作用重大。目前，裂縫智能監(jiān)測(cè)技術(shù)主要包含微地震監(jiān)測(cè)、測(cè)斜儀監(jiān)測(cè)、裂縫參數(shù)反演和示蹤劑監(jiān)測(cè)等方法，這些方法無(wú)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(cè)斜儀監(jiān)測(cè)可以獲得大量的數(shù)據(jù)，采用人工智能算法進(jìn)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(cè)斜儀數(shù)據(jù)，利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，建立了測(cè)斜儀測(cè)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(shí)別的準(zhǔn)確度高達(dá)89.2%。崔晨雨[58]提出了基于多目標(biāo)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(cè)數(shù)據(jù)，利用基于分解的多目標(biāo)裂縫網(wǎng)絡(luò)反演算法，可以計(jì)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(cè)是通過(guò)定期檢測(cè)壓裂返排液中示蹤劑的濃度來(lái)計(jì)算產(chǎn)出相特征，但存在準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題。為此，國(guó)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(duì)應(yīng)的微量示蹤分子，通過(guò)檢測(cè)返排液中示蹤分子的濃度，對(duì)分段壓裂水平井每一段的壓裂效果進(jìn)行評(píng)價(jià)[59]，逐漸形成了示蹤劑智能監(jiān)測(cè)技術(shù)。例如，K.Ovchinnikov等人[60]研制了基于碳量子點(diǎn)的智能示蹤劑，通過(guò)在支撐劑表面進(jìn)行涂層改性或直接注入，從而實(shí)現(xiàn)壓裂裂縫的智能監(jiān)測(cè)。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(cè)方法[61]，通過(guò)壓裂液攜帶磁流體進(jìn)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(xiàn)管磁場(chǎng)發(fā)生裝置，使壓裂液中攜帶的磁流體產(chǎn)生次生磁場(chǎng)，再根據(jù)地面接受到的磁場(chǎng)信號(hào)來(lái)計(jì)算人工裂縫的幾何形狀及方位等參數(shù)，從而對(duì)壓裂效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，基本原理如圖3所示。

圖3 磁流體裂縫監(jiān)測(cè)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(cè)。羅紅文等人[62-63]基于頁(yè)巖氣分段多簇壓裂水平井的分布式光纖監(jiān)測(cè)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(shì)

目前，智能壓裂技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展和成果，但距精準(zhǔn)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(lèi)壓裂數(shù)據(jù)完整性不高，對(duì)模型計(jì)算的準(zhǔn)確性影響較大，需要開(kāi)展小數(shù)據(jù)樣本的深度挖掘，以提高機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度，并建立地質(zhì)工程一體化壓裂智能決策平臺(tái)，不斷提高壓裂參數(shù)智能優(yōu)化的準(zhǔn)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(yàn)階段，現(xiàn)場(chǎng)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(mǎn)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(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)等自動(dòng)化程度明顯提高，但智能化及智能控制方面進(jìn)展較慢，需要大力研發(fā)無(wú)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(kāi)展小數(shù)據(jù)樣本的深度挖掘，提高機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度

3.2 建立智能決策平臺(tái)，滿(mǎn)足壓裂參數(shù)優(yōu)化的需要

油氣層開(kāi)發(fā)過(guò)程中，甜點(diǎn)的識(shí)別及預(yù)測(cè)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(chǔ)層平均地質(zhì)參數(shù)，無(wú)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(jì)算等手段，在以往甜點(diǎn)的點(diǎn)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(jì)算“井工廠”開(kāi)發(fā)單元或單井控制區(qū)域內(nèi)的三維甜點(diǎn)分布，并實(shí)現(xiàn)可視化、各種切線(xiàn)剖分及任意角度旋轉(zhuǎn)觀察等目標(biāo)。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(xì)劃分和各簇裂縫的長(zhǎng)度、導(dǎo)流能力及復(fù)雜性程度等緊密結(jié)合，即在甜點(diǎn)分布密集處適當(dāng)增大縫長(zhǎng)、導(dǎo)流能力及裂縫復(fù)雜性程度，以實(shí)現(xiàn)油氣井生產(chǎn)能力的最大化。或者，可以適當(dāng)降低縫長(zhǎng)、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(guò)這種方式，最終實(shí)現(xiàn)鉆井及壓裂能“聞著油味走”的技術(shù)目標(biāo)，最大限度地實(shí)現(xiàn)降本增效。因此，需要研制基于三維甜點(diǎn)分布的地質(zhì)工程一體化壓裂智能決策平臺(tái)，以提高壓裂參數(shù)優(yōu)化的針對(duì)性和有效性，提升壓裂效果，實(shí)現(xiàn)非常規(guī)油氣資源的高效開(kāi)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(mǎn)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(yáng)離子種類(lèi)及濃度，以及光、電、磁的強(qiáng)度等。對(duì)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(dòng)性液態(tài)，在高溫下自聚集逆向形成多個(gè)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(duì)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(shí)，其黏度逆勢(shì)增加，從而進(jìn)一步增強(qiáng)暫堵效果，當(dāng)新縫開(kāi)啟或壓后返排導(dǎo)致壓力下降時(shí)，其黏度隨之下降，從而順利返排并降低儲(chǔ)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(shí)能自動(dòng)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(duì)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(dòng)聚集成團(tuán)，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(cè)模型并實(shí)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(cè)模型及可視化顯示是智能壓裂實(shí)時(shí)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(lèi)似的工作，但僅限于實(shí)驗(yàn)室的全直徑巖心或人造巖樣的尺度。現(xiàn)場(chǎng)大尺度量級(jí)的多簇多尺度裂縫監(jiān)測(cè)技術(shù)，包括測(cè)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(xì)描述多簇裂縫和多尺度裂縫的造縫及支撐的全過(guò)程動(dòng)態(tài)變化。因此，亟需研發(fā)裂縫擴(kuò)展四維智能監(jiān)控模型并實(shí)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(jì)（包括加入時(shí)機(jī)、濃度或速度以及總量等）提供依據(jù)，并能實(shí)時(shí)調(diào)整泵注程序，適時(shí)觀察各簇裂縫的均衡延伸程度、多尺度裂縫的擴(kuò)展及支撐劑進(jìn)入動(dòng)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(shí)際上，即使水平井分段壓裂實(shí)現(xiàn)了均衡破裂和均衡延伸，由于支撐劑運(yùn)移受多因素影響，實(shí)現(xiàn)均衡加砂的難度極大，但均衡加砂對(duì)于壓后油氣生產(chǎn)的均衡性及單井最終可采儲(chǔ)量（EUR）影響極大，因此，必須開(kāi)展相應(yīng)的技術(shù)攻關(guān)，以最大限度地實(shí)現(xiàn)均衡加砂的目標(biāo)。

3.5 研制無(wú)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(dòng)化或自動(dòng)化，仍然需要大量的人力，壓裂施工中也需要憑借經(jīng)驗(yàn)對(duì)壓裂參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，若處理不好還會(huì)引起砂堵等井下故障，因此，需要研制無(wú)人值守壓裂設(shè)備及智能工具。無(wú)人值守涵蓋施工前的踏勘、壓裂車(chē)組的無(wú)人駕駛及在井場(chǎng)的智能擺放、自動(dòng)配液和自動(dòng)施工等環(huán)節(jié)，例如，壓裂車(chē)組運(yùn)行測(cè)試、不同壓裂材料加入時(shí)機(jī)與加入速度等的自動(dòng)控制、施工風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)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(dòng)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(chǔ)層的匹配性最佳，以最大限度地發(fā)揮儲(chǔ)層的生產(chǎn)潛力，獲得最大的單井EUR。

4 結(jié)束語(yǔ)

目前，水力壓裂各項(xiàng)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(cè)試階段，沒(méi)有形成完整的智能壓裂技術(shù)體系。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、數(shù)字孿生、數(shù)字現(xiàn)實(shí)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(huì)進(jìn)入快車(chē)道，還需要在以下3個(gè)方面進(jìn)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(qiáng)智能壓裂材料、設(shè)備及工具的研發(fā)，這是實(shí)現(xiàn)智能壓裂的關(guān)鍵；三是開(kāi)展以實(shí)時(shí)化及無(wú)人化為核心的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，以滿(mǎn)足智能精準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)新一輪水力壓裂技術(shù)的革新。