دخل حقل النفط G في حوض أوركدو وسط المرحلة المتأخرة من التطوير، ويواجه تحديًا في انخفاض الإنتاج بسبب تراجع طاقة الطبقة. تُستخدم إعادة التكسير مع ضخ الماء لتعزيز الإنتاج بشكل شائع، لكن حقل النفط G يعاني من عدم تطابق في معلمات تكسير التخزين، مما يسبب تسرب المياه ودخول المياه المبكر للآبار المجاورة، مما يقيد فعالية التطوير بشكل كبير. لذا، تركز الدراسة على التحسين المتكامل لمعلمات تخزين التكسير في حقل النفط G. أولًا، تم بناء نموذج جيولوجي لمجموعة آبار ممثلة بالاعتماد على برنامج المحاكاة العددي CMG، وتحليل آلية تخزين الطاقة بضخ الماء بعمق. ثم استخدم طريقة التحليل أحادي العامل لتحديد المعلمات الرئيسية التي تؤثر بشدة على الإنتاج التراكمي بعد 1000 يوم، مثل نسبة طول الشقوق، قدرة توجيه الشقوق، قوة الحقن، كمية ضخ الماء اليومية، وزمن إيقاف البئر. بعد ذلك، تم استخدام طريقة سطح الاستجابة لبناء نموذج تنبؤ عالي الدقة بين المعلمات الرئيسية والإنتاج التراكمي، وتم التحقق من موثوقية النموذج عبر تحليل البواقي والمحاكاة العددية. أخيرًا، تم إدخال خوارزمية تحسين سرب الجسيمات المتعلم المتكامل بهدف تعظيم الإنتاج التراكمي، وتم تحسين المعلمات الرئيسية بشكل تكراري. بعد تطبيق هذه الاستراتيجية التحسينية المتكاملة، تحسنت فعالية التطوير بشكل ملحوظ، حيث زاد الإنتاج التراكمي بعد 1000 يوم بنسبة 5.98% مقارنةً بنتائج المحاكاة باستخدام المعلمات المحسنة بواسطة طريقة سطح الاستجابة. تؤكد نتائج الدراسة تحديد مجموعة المعلمات المثلى لتخزين تكسير حقل النفط G، كما تظهر أن طريقة التحسين المتكاملة التي تدمج التحليل أحادي العامل، طريقة سطح الاستجابة، وخوارزمية الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحل بشكل فعال مشكلة الإنتاجية المنخفضة الناتجة عن عدم تطابق معلمات تخزين التكسير، مما يزيد بشكل كبير من إنتاج النفط الخام. تقدم الاستراتيجية التحسينية المتكاملة المقترحة حلاً تقنيًا منهجيًا وعمليًا لمشكلة نقص الإنتاج الطبيعي الشائعة في المكامن ذات معامل الضغط المنخفض وصعوبة تحسين فعالية التطوير، ولها قيمة تطبيقية مهمة في حوض أوركدو والمكامن المماثلة.

خوارزمية سرب الجسيمات المتعلم المتكامل; تخزين الطاقة; التكسير; تحسين معلمات العملية; طريقة سطح الاستجابة