人工智能技术在油气开发压裂场景中的应用

许晓男1，乔通2，张玥3，姚辰宇4，陈功义4(1.北京安东软件技术有限公司；2.安东石油技术(集团)有限公司；3.北京通盛威尔工程技术有限公司；4.北京数智启航科技有限公司)

摘要：压裂作为一项重要增产措施被广泛应用。人工智能技术能有效解决传统压裂技术所带来的风险，实现复杂储层条件下的精准参数优化，显著提升油气采收率和作业安全性。经济可采储量(EUR)是表述油气藏开发价值的重要指标，也是压裂施工参数设定的重要依据。由于页岩气流动机理复杂，传统估算存在较大的不确定性。为更精确地表征单井产量潜力并服务于压裂施工参数优化，提出“折算千米水平段经济可采储量”(“千米EUR”)作为统一指标，构建压前优化与逆向参数设计方法，建立地质与工程一体化特征体系，采用多元线性回归算法筛选影响千米EUR 的主控因子，基于极限梯度提升算法构建千米EUR 高精度预测模型，在工程约束下，采用随机森林算法对簇间距、排量、用液强度、加砂强度等关键参数进行反向推荐，形成“筛因子→做预测→反推参”的闭环流程，实现压裂方案源头降风险。现场验证显示，千米EUR 整体提升10.2%～18.1%，压裂成本降低6.8%～8.5%。该方法在设计阶段即可完成参数前置约束与方案优选，有助于降低卡砂、裂缝外逸、邻井干扰等风险，兼顾产能与经济性。

关键词：人工智能；压裂；千米EUR； 压前优化；逆向参数设计；反向推荐