На фоне постоянного развития технологий больших данных цифровое и интеллектуальное управление производством на нефтегазовых месторождениях стало неизбежным трендом. В сланцевых газовых скважинах возникают проблемы с накоплением жидкости, выносом песка и высокой чувствительностью к сильным напряжениям, при регулировке добычи необходимо учитывать множество факторов. Традиционные методы имеют большой объем ручной работы и низкую эффективность предупреждения о регулировке добычи, не способны комплексно учитывать множественные факторы для оптимизации регулировки. Для решения этой проблемы типичный жизненный цикл сланцевой газовой скважины был разделен на три этапа: откачка жидкости и подача газа, стабилизация и снижение давления, и снижение давления с поддержанием установленного уровня, с определением дифференцированных правил регулирования добычи на протяжении всего жизненного цикла скважины. Установлено шесть индикаторов регулировки добычи: метод снижения давления в период стабильности, метод добычи на единицу снижения давления, метод критического выхода песка, метод критического выхода жидкости, эмпирический графический метод и метод прерывистого включения и отключения скважины. На основе правил регулировки, индикаторов и полевого опыта был создан интеллектуальный модель предупреждения регулировки добычи сланцевой газовой скважины на основе нечеткой логики, с использованием программирования на Python для реализации реального времени вычислений всех индикаторов регулировки добычи с учетом динамики производства скважины и алгоритма управления на основе нечеткой логики. В сланцевом газовом месторождении Вэйжун время предупреждения регулировки для более 100 скважин составляло всего 30 секунд, тогда как традиционные методы требуют не менее 5 дней, потребности регулировки добычи скважин были своевременно предупреждены, и достигнуты хорошие результаты применения. В будущем возможно сочетание с дистанционно управляемыми клапанами или дросселями для регулирования производственного режима, обеспечивая техническую поддержку интеллектуальных нефтегазовых месторождений.

сланцевая газовая скважина;нечеткая логика;интеллектуальное управление;предупреждение регулировки добычи;Python