利用人工智能优化页岩气压裂

摘要

页岩气开发成本较高，因此，开发过程需要做好经济优化以获取最高的投资回报。卡尔加里大学提出基于数学物理解析方程的快速合理优化技术对页岩气压裂进行优化，实现对页岩气高效开发。

快速分析方法及人工智能优化技术基于全新的解析方程，包含了考虑拟压力的修正Wattenbarger平板模型，并融入了将经济净现值（NPV）作为目标函数的优化方程。在利用上述方法优化过程中考虑了泵序、段数及段间距、裂缝半长、井眼间距等关键性参数，同时采用了三种随机无梯度优化方法（遗传算法、差分进化算法及粒子群算法），具体优化流程图见图1。

图1 NPV优化流程图

整体上该技术体系能更快速、更高效地获取合理的优化结果。从试验的结果来看差分进化算法及粒子群算法表现较好，而遗传算法会出现无法找到最优解导致不收敛的问题。此外，粒子群算法还能在不同试验中收敛于同一组解，而差分进化算法则会收敛于不同解，因此，与粒子群算法相比，差分进化算法无法获取最优解，仅能获得次级优化结果。

该技术与其他两种技术（分别含差分进化算法、遗传算法）一同拟合了4口井的NPV，结果表明该方法在精度上较其他两种技术分别提高了1.7%和7.6%，而且至少节省了10%的计算时间。（来源：石油工程科技动态）

（供稿左罗）