La producción de gas de esquisto muestra una dinámica de alta producción inicial seguida de una rápida disminución. Esta rápida disminución indica que la asignación inicial puede ser demasiado alta; una asignación irracional conduce a un agotamiento rápido de la capacidad del yacimiento, lo que afecta las reservas económicas recuperables (EUR) del pozo de gas. Por lo tanto, evaluar razonablemente la capacidad de producción de los pozos de gas de esquisto es fundamental para garantizar un producción estable del yacimiento. Para aclarar los problemas existentes en los métodos actuales de evaluación de capacidad y las soluciones correspondientes, se estudió y analizó el contenido especial de la capacidad del gas de esquisto, y se revisaron los avances en tres métodos de evaluación: análisis de ecuaciones de flujo, simulación numérica de ecuaciones de flujo e inteligencia artificial. El estudio encontró que la capacidad del gas de esquisto muestra claramente características en fases; los factores principales que controlan la capacidad, los mecanismos de flujo y los estados de flujo varían en diferentes etapas de producción. Hay diferencias significativas entre los factores principales que controlan la capacidad temprana y tardía, y las diferentes metodologías de evaluación tienen entendimientos diferenciados. El método de análisis de ecuaciones de flujo depende del nivel de comprensión del mecanismo de flujo; el método de simulación numérica requiere una gran cantidad de datos confiables y juicios de ingeniería de yacimientos para validar los resultados; el método de inteligencia artificial enfrenta problemas de alta opacidad, falta de interpretabilidad y baja capacidad de generalización. Por lo tanto, el desarrollo futuro debería centrarse en la investigación de los mecanismos de flujo de gas de esquisto que combinan niveles micro y macro, profundizando en la integración multidimensional de la capacidad a través de la modelación geológica, evolución de propiedades físicas y mecánicas bajo estrés, expansión de fracturas, simulación numérica de flujo multifásico y análisis de declinación. También es necesario fortalecer las restricciones independientes del mecanismo en los algoritmos de aprendizaje automático, aumentar la transparencia y la interpretabilidad del razonamiento causal para evitar las limitaciones de los métodos actuales, así construyendo modelos y métodos razonables para evaluar la capacidad del gas de esquisto, proporcionando soporte teórico para una evaluación precisa de la capacidad de pozos, producción estable y desarrollo eficiente.

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