中文题目：非常规致密储层压裂缝网数字孪生构建理论与方法

论文题目：Theoretical and methodological discussion on the construction of digital twin for fracture networks in unconventional tight reservoirs

录用期刊/会议：世界石油工业 (中文核心)

原文DOI：10.20114/j.issn.1006-0030.20240524001 

原文链接：http://doi.org/10.20114/j.issn.1006-0030.20240524001

录用/见刊时间：2024-10-23

作者列表：

1） 陆吉 中国天天色天天（北京）石油工程学院 博 21

2） 林伯韬 中国天天色天天（北京）人工智能学院 智能科学与技术系教授

3） 朱海涛 中国天天色天天（北京）人工智能学院 博 21

4） 金衍 中国天天色天天（北京）石油工程学院 油气井工程系教授

5） 孟翰 中国天天色天天（北京）人工智能学院 智能科学与技术系教授

文章简介:

本文系统梳理了数字孪生的基本概念及压裂缝网表征的研究现状，提出了压裂缝网数字孪生的五维模型及系统架构，并研究相应的孪生模型构建方法，重点分析了压裂缝网数字孪生应用于支撑剂运移及油气井产能预测的场景，为实现致密储层水力压裂缝网数字化及智能化表征提供理论与技术支撑。

摘要:

水平井分段压裂技术及大规模体积改造技术的提升，使非常规油气勘探开发获得重大突破和快速发展。致密油气藏成为继页岩气之后全球非常规油气勘探开发的新热点。随着水力压裂技术在致密储层开发中的推广应用，压裂缝网精细化表征成为水力压裂数字化、智能化发展建设的关键问题，对压裂效果评价及压裂施工优化具有重要的意义。由于致密储层天然裂缝发育、非均质性强，压裂后复杂的缝网形态给缝网表征带来极大挑战。基于高精度数据采集、实时数据传输、虚拟实体建模与分析、机理数据融合仿真与决策的数字孪生技术，为压裂缝网表征提供了新思路。① 介绍数字孪生的基本概念及压裂缝网表征的研究现状，并提出压裂缝网数字孪生的五维模型及系统架构；② 将压裂缝网数字孪生的虚拟实体归纳为储层的地质力学模型和压裂缝网模型，研究相应的孪生模型构建方法；③ 分析压裂缝网数字孪生应用于支撑剂运移及油气井产能预测的场景。在此基础上，探讨压裂缝网数字孪生亟待发展的关键技术并提出相关建议，旨在为致密储层水力压裂缝网的数字化及智能化表征与控制提供理论与方法指导。

背景与动机:

随着全球能源需求和油气生产压力的日益增长，致密油气藏已成为继页岩气之后全球非常规油气勘探开发的新热点。致密储层具有孔隙度小、渗透率低等特点，勘探开发难度大。为实现油气资源的高效开采，分段多簇压裂技术及拉链式压裂技术被广泛应用于水平井增产作业中。然而，目前缝网刻画手段存在机理模型复杂、实时表征困难等问题。因此，基于数字孪生建模理论，探讨致密储层压裂缝网数字孪生模型的构建方法，以实现压裂缝网动态表征。

设计与实现:

文章结合现有数字孪生模型构建理论，考虑影响水力压裂裂缝扩展的地质工程因素，综合分析水力压裂监测方法的特点，构建了适用于压裂缝网表征的数字孪生模型，包括压裂缝网物理实体、压裂缝网虚拟实体、数字孪生数据、数字孪生服务及连接交互5个维度。在此基础上，构建了数字孪生系统层次架构，逐层分析数字孪生模型结构与功能，并结合水力压裂现场案例验证数字孪生模型的可行性与实效性。

主要内容:

文章首先阐明了构建压裂缝网数字孪生的重要背景，概述了目前压裂缝网表征方法的特点与局限，具体见表1。

表1 基于监测数据的裂缝重构方法

 

目前压裂缝网表征方法存在诸多局限，亟需建立压裂缝网数字孪生模型，通过机理与数据双驱动的人工智能方法，融合储层地质信息、压裂力学机理认识、压裂施工参数和裂缝反演结果，实现水力压裂同步监测、诊断、呈现与优化。因此，文章考虑影响水力压裂裂缝扩展的地质工程因素，综合分析水力压裂监测方法的特点，构建了适用于压裂缝网表征的数字孪生模型，包括压裂缝网物理实体、压裂缝网虚拟实体、数字孪生数据、数字孪生服务及连接交互5个维度，其结构示意如图1所示。

图1 压裂缝网数字孪生五维模型

在此基础上，文章构建了数字孪生系统层次架构，自上而下包括物理层、数据层、模型层、功能层和应用层（见图2）。基于压裂缝网数字孪生系统架构，完成逐层技术开发，实现压裂缝网全生命周期监测、控制、优化、决策的最终目标。

 

图2 压裂缝网数字孪生系统层次架构图

为验证压裂缝网数字孪生的应用效果，以四川盆地龙马溪组页岩气区块内某水平井为研究对象，从物理、数据、模型、功能4个层面，针对该水平井的3个现场服务需求，提出一套压裂缝网数字孪生数据流时序图（见图3）。基于此，实现了该水平井第1段裂缝监测、支撑剂运移模拟及分段产能预测（见图4）。现场应用表明，通过压裂缝网数字孪生技术，可实现水力压裂的监测、评价及反馈优化，并形成一整套压裂缝网的动态表征方法。

 

图3 压裂缝网数字孪生架构各层间的数据流时序图

 

 

图4 裂缝监测、支撑剂运移模拟及产能预测结果

技术分析与前沿展望

当前压裂缝网数字孪生技术虽能通过机理-数据双驱动模型实现物理仿真，但仍面临井下数据采集信噪比低、三维裂缝扩展理论不完善、多尺度模型融合困难及计算效率不足等挑战，难以满足实时同步演化的需求。为此，应重点突破高精度光纤传感与数据传输技术，发展多尺度多物理场耦合的模型融合方法，强化云计算与边缘计算协同的算力支撑，同时加强机理与数据模型的迁移学习能力，推动数字孪生从"静态仿真"向"动态演化"升级，最终实现压裂全过程智能诊断与自主决策。

结论:

（1）压裂缝网数字孪生涵盖水力压裂过程中从井筒到地层的压裂施工、裂缝扩展、流体及支撑剂运移等环节，通过压裂缝网物理实体与虚拟实体之间的实时信息交互和双向映射，实现压裂缝网实体全生命周期的监测、控制、优化、决策。

（2）高保真的虚拟实体是压裂缝网数字孪生的基础。目前，通过裂缝监测重构技术，可以快速构建压裂缝网的几何模型，但模型构建缺少力学机理的约束，需要紧密结合地质勘探成果、岩石力学实验结果等，构建机理与数据的融合模型，提高缝网表征的精度及可解释性。

（3）加强压裂监测设备研发，实现地面设备及井下工具、裂缝实时数据的高精度采集和快速传输，提高数字孪生模型构建效率，最终实现压裂缝网物理实体和虚拟实体之间的虚实同步、互联演化。

作者简介:

林伯韬，男，博士，中国天天色天天（北京）人工智能学院教授、博导，主要从事智能石油工程、工业数字孪生、油气领域大模型等教学与科研工作。