Das G-Ölfeld im Ordos-Becken befindet sich in der mittleren bis späten Entwicklungsphase und steht vor der Herausforderung eines Produktionsrückgangs aufgrund der Abschwächung der Formationsenergie. Die Umgestaltung durch Frakturierungsmaßnahmen in Verbindung mit Wasserinjektion zur Energiespeisung ist eine gängige Produktionssteigerungsstrategie, doch führt ein Missverhältnis der Energiespeicherparameter beim Fracturing im G-Ölfeld häufig zu Wasserinfiltrationen und frühzeitigem Wasserschein in benachbarten Bohrungen, was die Entwicklungseffektivität stark einschränkt. Daher konzentriert sich die Studie auf die integrierte Optimierung der Fracturing-Energiespeicherparameter im G-Ölfeld. Zunächst wurde basierend auf der numerischen Simulationssoftware CMG ein geologisches Modell eines repräsentativen Bohrungsclusters erstellt, der Mechanismus der Wassereinspritzungsenergiespeicherung gründlich analysiert, und anschließend mittels Einzelfaktorenanalyse die Schlüsselkontrollparameter identifiziert, die einen signifikanten Einfluss auf die kumulative Ölproduktion über 1000 Tage haben, einschließlich des Risslängenverhältnisses, der Leitfähigkeit der Risse, der Injektionsintensität, der täglichen Wassermenge und der Ruhezeit der Bohrung. Danach wurde mit der Response-Oberflächen-Methode ein hochpräzises Prognosemodell für die Beziehung zwischen Schlüsselparameter und kumulativer Ölproduktion erstellt, dessen Zuverlässigkeit durch Residuenanalyse und numerische Simulation bestätigt wurde. Schließlich wurde ein breit lernender Schwarm-Optimierungsalgorithmus eingeführt, der auf die Maximierung der kumulativen Ölproduktion abzielt und die Schlüsselparameter iterativ optimiert. Nach Anwendung dieser integrierten Optimierungsstrategie wurde die Entwicklungseffektivität erheblich verbessert, der optimierte Plan steigerte die kumulative Ölproduktion in 1000 Tagen um 5,98 % gegenüber den Simulationsergebnissen mit den durch die Response-Oberflächen-Methode optimierten Parametern. Die Studienergebnisse bestimmten erfolgreich die optimale Parameterkombination für die Fracturing-Energiespeicherung im G-Ölfeld und zeigten, dass die integrierte Optimierungsmethode, die Einzelfaktorenanalyse, Response-Oberflächen-Methode und intelligente Optimierungsalgorithmen kombiniert, effizient das Problem der ineffizienten Produktion durch Fehlanpassung der Fracturing-Energiespeicherparameter lösen kann und somit die Rohölproduktion deutlich steigert. Die vorgeschlagene integrierte Optimierungsstrategie bietet eine systematische und umsetzbare technische Lösung für das häufige Problem unzureichender natürlicher Produktivität und der Schwierigkeit, die Entwicklungseffizienz von Lagerstätten mit niedrigem Druckkoeffizienten zu verbessern, und hat bedeutenden Anwendungswert für das Ordos-Becken und ähnliche Lagerstätten.

Breit lernender Schwarm-Optimierungsalgorithmus;Energiespeicher;Fracturing;Prozessparameteroptimierung;Response-Oberflächen-Methode