Нефтяное месторождение G в бассейне Ордо находится на поздней стадии разработки и сталкивается с проблемой снижения добычи из-за снижения энергии пласта. Гидроразрыв с последующей подачей воды является распространенной стратегией увеличения добычи, но из-за несоответствия параметров накопления энергии при гидроразрыве на месторождении G часто возникают преждевременные водопроявления и межскважинные перетоки, что серьезно ограничивает эффективность разработки. Поэтому исследование сосредоточено на комплексной оптимизации параметров накопления энергии при гидроразрыве на месторождении G. Сначала с помощью численного моделирования в программном обеспечении CMG была построена геологическая модель характерной группы скважин, проведён глубокий анализ механизма накопления энергии при закачке воды, а затем методом однофакторного анализа систематически выявлены ключевые контролирующие параметры, значительно влияющие на суммарную добычу нефти за 1000 дней, включая отношение длины трещин, проводимость трещин, интенсивность закачки, суточный объем закачиваемой воды и время простаивания скважин. Затем методом поверхностного моделирования была построена высокоточная модель прогнозирования связи ключевых параметров с накопленной добычей нефти, и надежность модели была подтверждена анализом остатков и численным моделированием. В конце была введена алгоритм частиц роя с расширенным обучением с целью максимизации накопленной добычи нефти для итеративного оптимального подбора ключевых параметров. После применения этой комплексной стратегии оптимизации эффективность разработки значительно повысилась, оптимальный план обеспечил увеличение накопленной добычи нефти за 1000 дней на 5,98% по сравнению с результатами моделирования с параметрами, оптимизированными методом поверхностного моделирования. Результаты исследования не только успешно определили оптимальный набор параметров накопления энергии при гидроразрыве для месторождения G, но и показали, что интегрированный метод оптимизации, объединяющий однофакторный анализ, метод поверхностного моделирования и интеллектуальные алгоритмы, может эффективно решить проблему низкой эффективности производства из-за несоответствия параметров накопления энергии при гидроразрыве, значительно повысив добычу нефти. Предложенная комплексная стратегия оптимизации предоставляет систематическое и реализуемое техническое решение для проблемы недостаточной естественной продуктивности и трудностей в улучшении эффективности разработки залежей с низким коэффициентом давления, и имеет важное прикладное значение для бассейна Ордо и аналогичных месторождений.

Алгоритм частиц роя с интегрированным обучением;накопление энергии;гидроразрыв;оптимизация технологических параметров;метод поверхностного моделирования