Vor dem Hintergrund der kontinuierlichen Entwicklung von Big-Data-Technologien ist die digitale und intelligente Produktionsverwaltung von Öl- und Gasfeldern zu einem unvermeidlichen Trend geworden. Schiefergasbohrungen haben Probleme wie Flüssigkeitsansammlungen, Sandauswurf und starke Spannungsempfindlichkeit, bei der Produktionsanpassung müssen viele Faktoren berücksichtigt werden. Traditionelle Methoden weisen hohen manuellen Arbeitsaufwand und geringe Effizienz bei der Produktionswarnung auf und können nicht mehrere Faktoren umfassend für eine optimale Produktionsanpassung berücksichtigen. Zur Lösung dieses Problems wurde der typische Lebenszyklus von Schiefergasbohrungen in drei Phasen unterteilt: Flüssigkeitsentfernung und Gasförderung, stabile Produktion mit Druckabsenkung sowie Druckabsenkung bei konstantem Druck, mit klar definierten differenzierten Produktionsanpassungsregeln für den gesamten Lebenszyklus der Bohrung. Es wurden sechs Produktionsanpassungsindikatoren festgelegt: Druckabsenkungsmethode in der Stabilitätsphase, Produktion pro Einheit Druckabfall, kritische Sandauswurfstrommethode, kritische Flüssigkeitstransportstrommethode, empirische Diagrammmethode und intermittierende Öffnungs- und Schließungsmethode. Basierend auf Anpassungsregeln, Indikatoren und Feld-Erfahrungen wurde ein intelligentes Produktionswarnmodell für Schiefergasbohrungen auf Basis der Fuzzy-Logik-Regelung erstellt und mit Python-Programmierung die Echtzeitberechnung aller Anpassungsindikatoren entsprechend der dynamischen Produktion der Bohrung und dem Fuzzy-Logik-Regelalgorithmus umgesetzt. Im Schiefergasfeld Weirong betrug die Warnzeit für die Produktionsanpassung von über hundert Bohrungen nur 30 Sekunden, während traditionelle Methoden mindestens 5 Tage benötigen; der Produktionsanpassungsbedarf der Bohrungen wurde rechtzeitig gewarnt und gute Anwendungsergebnisse erzielt. Zukünftig kann die Produktionsregelung mit ferngesteuerten Düsen oder Drosselventilen kombiniert werden, um die Produktionsbetriebsweise einzustellen und technische Unterstützung für intelligente Öl- und Gasfelder zu bieten.

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