دخل حقل النفط G في حوض أورادوس مرحلة التطوير المتأخر ويواجه تحديات انخفاض الإنتاج بسبب تراجع طاقة الطبقات. يُعد التعديل عن طريق التكسير مع تعويض الطاقة بالحقن المائي استراتيجية شائعة لزيادة الإنتاج، لكن حقل النفط G يعاني من عدم تطابق في معلمات تخزين الطاقة للتكسير، مما يسبب تسرب المياه وظهور المياه في الآبار المجاورة مبكراً، مما يقيد تأثير التطوير بشكل كبير. لذلك، تركز الدراسة على تحسين تكامل معلمات تخزين الطاقة للتكسير في حقل النفط G. أولاً، استُخدم برنامج المحاكاة الرقمية CMG لإنشاء نموذج جيولوجي لعدة مجموعات آبار ممثلة، وتحليل آلية تخزين الطاقة بالحقن المائي بعمق، ثم تطبيق تحليل العامل الواحد لتحديد المعلمات المفتاحية التي تؤثر بشكل كبير على تراكم إنتاج النفط خلال 1000 يوم، بما في ذلك نسبة طول الشقوق، قدرة توجيه الشقوق، قوة الحقن، كمية الماء المحقون يومياً ومدة إغلاق البئر. بعد ذلك، تم بناء نموذج توقع دقيق باستخدام طريقة السطح الاستجابي لربط المعلمات المفتاحية بإنتاج النفط المتراكم، وتم التحقق من موثوقية النموذج من خلال تحليل البواقي والمحاكاة الرقمية. أخيراً، تم إدخال خوارزمية السرب الجزيئي للتعلم الواسع بهدف تعظيم إنتاج النفط المتراكم لإيجاد تحسينات تكرارية للمعلمات المفتاحية. وبعد تطبيق استراتيجية التحسين المتكاملة، تحسن تأثير التطوير بشكل ملحوظ، حيث زاد إنتاج النفط المتراكم خلال 1000 يوم بنسبة 5.98% مقارنة بنتائج المحاكاة التي تمت باستخدام معلمات التحسين بطريقة السطح الاستجابي. حدّدت نتائج الدراسة تركيبة المعلمات الأمثل لتخزين الطاقة بالتكسير في الحقل، وأظهرت أن طريقة التحسين المتكاملة التي تجمع بين تحليل العامل الواحد، طريقة السطح الاستجابي والخوارزميات الذكية يمكن أن تحل بفعالية مشاكل الإنتاج غير الفعّال الناتجة عن عدم تطابق معلمات تخزين الطاقة بالتكسير، مما يزيد بشكل كبير من إنتاج النفط الخام. توفر استراتيجية التحسين المتكاملة المقترحة حلاً تقنياً نظامياً قابلاً للتطبيق لمعالجة مشاكل نقص الإنتاج الطبيعي والصعوبات في تحسين فعالية التطوير في مكامن ذات معامل ضغط منخفض، ولها قيمة تطبيقية مهمة لحوض أورادوس والمكامن المماثلة.

خوارزمية السرب الجزيئي للتعلم المتكامل;تخزين الطاقة;التكسير;تحسين معلمات العملية;طريقة السطح الاستجابي