Глубокие плотные нефтяные залежи в впадине Дунъин (глубина 3700~4300 м) сталкиваются с типичными глубокими вызовами из-за высокой геотемпературы (152 ℃), высокого пластового давления и сильного эффекта экранирования напряжений, такими как короткая длина полудлины трещин (менее 80 м), быстрый спад добычи (более 40% за 3 месяца) и большие расхождения в производительности из-за плохого соответствия геолого-инженерных параметров. В статье предложена усовершенствованная технология «предварительного супер-критического введения CO₂ и точной активации с помощью впитывающей жидкости» для накапливающего гидроразрыва, направленная на решение ключевых проблем — пополнение энергии на большой глубине, ограниченное расширение трещин и низкая эффективность использования формирующей нефти в матрице. Данная технология использует фазовое регулирование сверхкритического CO₂ (температура 35 ℃, давление 15 МПа, плотность 0,8 г/см³), применяя его высокую диффузионность (0,12 см²/с) и потенциал фазового расширения для предварительного накопления энергии и создания трещин; в сочетании с оптимизированной системой впитывающей жидкости на основе анионных нефтяных сульфонатов (сниженное поверхностное натяжение до 0,15 мН/м, оптимизированный контактный угол до 65°) эффективно снижается капиллярное сопротивление и улучшается смачиваемость коллектора, что обеспечивает точную активацию формирующей нефти. Для решения задачи многопараметрической оптимизации была построена база численных моделей на основе ортогонального экспериментального дизайна L₆₄ (4⁵) с 960 вариантами, охватывающими 6 ключевых геологических параметров и 5 параметров инженерной оптимизации. Далее был разработан связанный оптимизационный модельный комплекс с использованием обратного распространения ошибки (BP) нейронной сети и генетического алгоритма, с функцией цели — суммарный объем добычи нефти, для глобальной оптимизации объема ввода CO₂, объема и скорости впитывающей жидкости, времени затухания скважины и суточного объема жидкости. Валидация показала, что относительная ошибка прогнозирования BP нейросети не превышает 2,5% (для новых скважин с 13 нейронами в скрытом слое, среднеквадратическая ошибка 0,0037; для старых скважин с 8 нейронами, среднеквадратическая ошибка 0,0043), генетический алгоритм сходится за 75 поколений (вероятность кроссовера Pc=0.4, мутации Pm=0.2), подтверждая высокую точность и эффективность модели. Полевые испытания показали значительные результаты: длина полудлины трещин увеличилась с 78 м до 161 м (+106,4%); снижение темпа падения добычи за 90 дней для типичной скважины Y22 составило 13,3%; после оптимизации параметров производительность новых и старых скважин увеличилась на 16,8% и 11,2% соответственно. Исследование сформировало комплексный процесс оптимизационного принятия решений, объединяющий численное моделирование, обучение параметрам и динамическую оптимизацию, эффективно решая проблему продольного расширения трещин в коробчатых коллекторах и предлагая оптимизационные шаблоны для эффективной разработки нетрадиционных нефтегазовых залежей.

накапливающий гидроразрыв; глубокие плотные залежи нефти; сверхкритический CO₂; BP нейронная сеть; генетический алгоритм; оптимизация параметров