En el contexto del desarrollo continuo de la tecnología de big data, la gestión de producción digital e inteligente de los campos de petróleo y gas se ha convertido en una tendencia inevitable. Los pozos de gas de esquisto enfrentan problemas como acumulación de líquidos, salida de arena y alta sensibilidad al estrés fuerte, y es necesario considerar múltiples factores en el ajuste de la producción. Los métodos tradicionales tienen una gran carga de trabajo manual y una baja eficiencia de alerta de ajuste de producción, no pudiendo considerar integralmente múltiples factores para implementar un ajuste optimizado. Para resolver este problema, combinando las características típicas del ciclo de vida de los pozos de gas de esquisto, se dividió en tres etapas: expulsión de líquidos y transporte de gas, estabilización con reducción de presión y reducción de presión constante, definiendo reglas diferenciadas de ajuste de producción a lo largo del ciclo de vida completo del pozo. Se establecieron seis indicadores de ajuste: método de caída de presión en período estable, método de producción por unidad de caída de presión, método de flujo crítico de salida de arena, método de flujo crítico de transporte de líquidos, método del gráfico empírico, y método de apertura y cierre intermitente del pozo. Basado en las reglas de ajuste, indicadores y experiencia de campo, se creó un modelo inteligente de alerta de ajuste para pozos de gas de esquisto basado en control de lógica difusa, utilizando programación en Python para el cálculo en tiempo real de todos los indicadores de ajuste con la dinámica de producción del pozo y el algoritmo de control de lógica difusa. En el campo de gas de esquisto Weirong, el tiempo de alerta para el ajuste de más de cien pozos fue solo de 30 segundos, mientras que los métodos tradicionales requerían al menos 5 días, la demanda de ajuste de los pozos se alertó a tiempo, logrando buenos resultados de aplicación. En el futuro, se podrá combinar con boquillas o válvulas de estrangulamiento controladas remotamente para realizar el ajuste del régimen de producción, proporcionando soporte técnico para campos petroleros y de gas inteligentes.

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