Производство сланцевого газа характеризуется высокой начальной добычей с последующим быстрым снижением, что указывает на возможное избыточное начальное распределение. Нерациональное распределение приводит к быстрому истощению производственных возможностей залежи, влияя на экономически извлекаемые запасы (EUR) газовой скважины. Поэтому разумная оценка производительности сланцевой газовой скважины имеет важное значение для обеспечения стабильного производства. Для выявления проблем существующих методов оценки и соответствующих решений исследована особая природа производительности сланцевого газа, и проведен обзор прогресса в применении трех методов: аналитического решения уравнений фильтрации, численного моделирования и искусственного интеллекта. Исследование показало, что производительность сланцевого газа явно имеет поэтапный характер, при этом ведущие факторы, механизмы и состояния фильтрации различаются на разных этапах производства. Основные контролирующие факторы начальной и поздней производительности существенно различаются, а понимание различается между методами оценки. Метод аналитического решения зависит от понимания механизма фильтрации, численное моделирование требует большого объема надежных данных и инженерного опыта для проверки результатов, а методы искусственного интеллекта страдают от непрозрачности, сложности интерпретации и ограниченной обобщаемости. В будущем развитие должно основываться на углубленном исследовании механизмов фильтрации сланцевого газа на микро- и макроуровнях, интегрируя многомерное описание производительности через углубленное геологическое моделирование, эволюцию параметров напряжения и физико-механических свойств, расширение трещин, численное моделирование многофазной фильтрации и анализ снижения. Следует усилить независимые от механизмов ограничения алгоритмов машинного обучения, повысить прозрачность и интерпретируемость причинно-следственных выводов, чтобы преодолеть ограничения существующих методов и создать разумную модель и метод оценки производительности сланцевого газа, обеспечивая теоретическую поддержку для точной оценки скважинной производительности, стабильного производства и эффективной разработки.

сланцевый газ; оценка производительности; аналитический метод решения уравнений фильтрации; численное моделирование уравнений фильтрации; искусственный интеллект; динамическая оценка