油水井智能堵水調剖技術現狀及發展趨勢

李小永 李經緯 付亞榮 鄭力會 馬春暉 胡占國 劉基田 張志明

1. 中國石油大學(北京)；2. 中國石油華北油田分公司；3. 中國石油渤海鉆探工程院

0 引言

1957年我國首次在玉門油田開展油井封堵水層的研究和試驗，拉開了我國油田堵水調剖的大幕，到目前已經歷了60多年的發展［1］。分為5個發展階段：(1)20世紀50年代堵水技術探索試驗階段；(2)20世紀60年代初—70年代機械堵水發展階段；(3)20世紀80年代化學堵水蓬勃發展階段；(4)20世紀80年代中期—90年代末期，由油井堵水逐漸發展為以注水井調剖為主、堵水調剖并舉階段；(5)21世紀以來，深部調驅、“2+3”技術、深部液流轉向、微球調驅及水平井控水技術得到長足發展［2-5］。從堵水調剖的油藏工程研究、堵水調剖工具、化學藥劑研發、物理模擬實驗、堵水調剖設計軟件、效果評價等方面取得諸多重要成果［2,6］。現有堵水調剖技術在選井選層(油藏工程)、堵水調剖體系研發、工藝參數優化和施工方案制定等方面采用的PI(壓力指數)、RE(油藏工程)、RS(RE決策技術基礎上擴展融合措施后有效性預測和經濟效益判定)等決策技術［7］，還不能完全滿足在決策、經濟、安全、高效、環保等方面的需求，亟待完善和發展具有革命性的油水井智能調剖堵水技術。我國人工智能技術高速發展，基于大數據和人工智能等前沿技術，諸如：智能采油、智能注水［8］、井眼軌道智能優化、鉆速智能優化、智能導向鉆井、井下閉環調控、智能監測與決策等［9］相繼出現并逐步拓展和完善，但油水井智能調剖堵水技術仍處于探索階段。智能調剖堵水技術是融合了大數據、人工智能、信息工程、油藏工程、滲流工程、機械工程、井下控制工程學等理論與技術的變革性系統工程。通過智能油藏、智能找水、智能決策、智能調堵、智能監控、智能測試、智能評價等，實現油水井精準調剖堵水，顯著提高油藏單井產量和最終采收率。

國外智能堵水調剖的基礎理論和關鍵技術尚處于發展初期，亟待突破。國內礦場應用的所謂智能堵水調剖技術僅屬于工業3.0范疇(采用PLC和IT系統的自動化)［10］，智能堵水調剖技術處于探索起步階段，其研究深度同國外相比存在一定的差距。為此，在分析我國油水井智能堵水調剖技術現狀、存在的主要問題的背景下，探討智能堵水調剖的主攻方向，推動智能堵水調剖基礎理論研究，完善和拓展智能堵水調剖技術體系，實現我國智能堵水調剖技術的跨越式發展。

1 智能堵水調剖關鍵技術研究現狀

智能堵水調剖關鍵技術包括智能油藏、智能決策、智能找水、智能調堵、智能施工、智能監測、智能測試、智能評價等技術，涉及大數據、人工智能、量子傳輸、超級計算、互聯網+、智能設備、新材料、物聯網、區域鏈、5G通訊切片、云計算、虛擬現實等領域。近年來，國內外對智能堵水調剖關鍵技術進行了一些初步研究，取得了一定的進展。

1.1 智能油藏

智能油藏［11］依靠大數據、云計算、超級計算和人工智能軟件刻畫儲層和流體滲流規律，研究儲層中油、氣、水的運移規律，闡明驅替特征取向，實現對油藏智能化動態管理和生產預測。加拿大Interface Fluidics開發的油藏納米級可視化微流體芯片儲層分析技術［12］，被譽為“認識非常規油氣藏的殺手锏”，實現了具有“復制儲層物性和流體參數、展示化學劑(比如：化學調剖堵水藥劑)和原油中碳氫化合物相互納米作用全過程、直接測量注入化學劑在油藏環境下性能”的儲層納米級可視化；實現了從巖石樣品或鉆井、測試和生產數據中獲取的儲層物性和流體數據高度可復制；實現了驗證納米化學劑在儲層中增產機理巖心驅替微流體芯片測試。俄羅斯Rock Flow Dynamics開發出tNavigator油藏地質建模與油藏模擬一體化研究平臺［13］，融合圖形加速器(GPU)、平行計算(并行計算技術)、現代啟發式算法(智能優化算法)為一體，實現了千萬至十億節點模擬，成功應用于全球200多家油氣公司(包括中國石油、中國石化)的快速設計油氣藏開發方案和油氣藏建模及數值模擬計算研究。近年來，國內外利用卷積神經網絡與CNN-PCA(主成分分析)對歷史數據進行油藏數值模擬，利用深度訓練網絡作為初始數據驅動模型預測油藏流體參數［14］。中國海洋石油集團有限公司利用油藏工程、大數據、云計算等形成了油氣藏智能優化配產方法與智能輔助歷史擬合技術［15］。鄒才能等［16］以“工廠化”、大數據、云計算為核心，提出的“人工油藏”理論，在國內5大致密油氣、頁巖氣區開展235井次先導性試驗，致密油壓采效果比以往常規技術提高2倍，頁巖氣實現商業開發，展示出良好應用前景。SHAHKARAMI Alireza等［17］以數據為驅動，利用人工智能和機器學習技術，建立了油藏建模的智能代理模型，基礎油藏模型模擬結果非常接近，運算時間節省98.9%。綜上所述，目前國內外智能油藏構建技術，與工業4.0智能化相比，還有很大的差距，還沒有充分利用油藏工程-采油(氣)工程多源數據，無法滿足智能堵水調剖的要求。

1.2 智能堵水

油田開發后期“控水穩(增)油”的難點是準確找到油井的出水點。智能堵水就是根據實時獲取的油井射孔層位的滲流參數，利用大數據和智能超級計算、云計算等手段對油井的出水量、出水來源等多目標參數進行分析和計算，精準確定出水點。王新志等［18］研發的由無線移動數據采集器、智能壓力采集器、封隔器等組成智能無線分層測壓找水卡堵水工藝，現場7口油井12次找堵水調層，實現了工藝成功率和措施有效率雙100%。張俊亮等［19］設計了傳感器、控制電路組成的油井自動分層找堵水開關，在現場僅進行1口油井試驗并取得成功。近年來，國內諸多學者提出智能分層采油工藝［8］，雖然也有找水的作用，但仍停留在井下壓力控制工具和應用PLC無法傳輸和控制的研究上。總之，目前國內智能堵水還未見有相關研究的報道。

1.3 智能決策

油水井堵水調剖智能決策就是以油藏工程、采油(氣)工程數據為基礎，以大數據、互聯網+、物聯網、區域鏈為支撐［20］，以經典油藏工程融合量子糾纏和量子超距感應為認識源泉［21-22］，以人工智能算法為核心，構建油水井堵水調剖決策系統。陸水青山［7］以油田堵水調剖的成功案例為藍本，將油藏、油井、水井的動靜態指標結合施工參數、施工工藝、效果等評價指標，利用大數據分析手段，構建制定堵水調剖方案的影響因素體系；采用模糊物元優先受益明顯的油水井數據作為樣本庫，分析影響堵水調剖效果的因素，再利用灰色關聯分析法建立堵水調剖方案的匹配模型，匹配方案與原方案結果相符。于宏宇等［23］提出了基于大數據的油藏數值模擬關鍵字封裝、動靜態參數正則判斷技術和雙向進化算法的多目標多因素影響的堵水調剖方案智能決策系統。郭亮［24］依次建立儲層屬性模型、油藏流動數字模型、水平井井筒壓降模型、油藏典型模型、現場模型，并用Eclipse驗證了模型的可靠性，形成了基于生產動態的水平井優勢通道識別方法。

目前國內廣泛采用PI、RE、RS決策方法確定堵水調剖方案，屬于工業3.0階段的數字化信息技術［10］，智能決策堵水調剖方案仍處于萌芽階段。

1.4 智能調堵

智能調堵就是以實時智能采集的油藏工程、采油工程數據為基礎，以大數據、互聯網+、物聯網、區域鏈為手段，利用智能材料(第四代功能材料)開發出調堵注入水突進、繞流、水竄、水淹等滲流通道的智能識別和選擇水流通道的調堵化學藥劑。張震［25］針對裂縫型油藏特點，從調堵劑的成膠和封堵機理出發，研發了能記憶油藏溫度，對高含水層或區域自動形成微的、弱的、高強度熱可逆凝膠調堵劑，并取得了很好的增油降水效果。周隆超［26］面對具有大孔道、裂縫及非均質性嚴重的油藏，利用第四代功能材料(具有一定環境響應的智能材料)，開發了具有柔性、黏彈性、熱敏可逆性、單一性的智能柔性黏彈性調驅體系；并根據調驅體系的特性、調驅機理，提出了油藏含水75%左右為注入時機，預計可提高采收率18.6%~22.6%。趙文錦［27］以多種聚合物為基礎功能凝膠材料輔以感溫聚合物為原料，利用逐層組裝、微流體、離子凝膠化、反相微乳液聚合開發出一系列智能可控的調剖凝膠。目前，國內在智能調堵劑的研究方面的智能化水平很低，仍局限于凝膠型、凍膠型、顆粒型、泡沫型、微生物和其他低成本廢棄物深部調剖化學藥劑的開發［28］。

1.5 智能施工

智能施工指將互聯網+、智能設備、物聯網、區域鏈、5G通訊切片等技術應用于調剖堵水注入設備、配注系統，形成調剖堵水智能施工系統。任永良等［29］根據調剖堵水注聚泵對聚合物溶液機械降解大、容積效率低等問題，改造了注聚泵液力端的吸入閥、排出閥及殼體內部流道等結構，注聚泵改造后流體流動跡線接近層流狀態，大大降低了調剖堵水凝膠的黏損率。李杰訓等［30］提出了利用大排量輸送泵、母液過濾器、低黏度損失流量調節器、母液靜態混合器等核心工藝設備，研發一管多站母液外輸工藝、一泵多井注入等簡化配注工藝，優化形成“集中配制、分散注入”的總體工藝流程。李龍［31］設計并工業化應用了調剖堵水“雙向錯流、輻射回流、多元可調”配注工藝，單泵單井系統目的液黏損約10%，單泵多井系統目的液黏損約12%。綜上，目前國內調剖堵水智能施工中僅僅是考慮了注入流體配注、注入泵對流體的黏損率、注入工藝，并沒有智能設備的引入。

1.6 智能監測

智能監測是指用大數據、互聯網+、智能設備、物聯網、區域鏈、5G通訊切片等技術，監測和采集調剖堵水注入過程中，注入流體黏度、流態及注入參數，傳輸到終端進行分析、對比，并依據對比結果進行自動調整。田殿龍等［32］為適應堵水調剖施工現場信息化管理的需要，利用USN(物聯網)設計并實現了基于B/S架構的物聯網油田堵水調剖遠程監測及管理系統，支持LAN(有線)和GRPS(無線)傳輸，實現了堵水調剖施工工況的實時分析、預警、指標統計、曲線報表自動生成等功能。楊峰等［33］設計了由現場采集數據及傳輸單元和遠程監控服務器組成的油水井措施施工數字化監控系統，實現了實時采集數據、繪制曲線、生成報表、檢索歷史數據、異常報警、頻圖像監控、B/S結構數據及視頻發布等功能。總體來說，實時施工數據、優化分析、智能調控堵水調剖施工參數是實現智能監測的關鍵。目前，堵水調剖智能監測處于初期階段。

1.7 智能測試

智能測試是指利用智能設備、新材料、超級計算、互聯網+、量子傳輸、5G通訊切片等技術，可視化觀察、傳輸堵水調剖藥劑在油層中的運移路徑、分布的形態、封堵強度、與巖石的吸附狀態、剩余油的分布等堵水調剖智能測試系統。

胡松［34］通過測試某油藏應用抗鹽聚合物調驅后注水井吸水剖面表明，油藏油層動用比例由62.5%上升至79.7%。徐新霞［35］厘清了三元復合驅吸水剖面反轉現象機理，制定了通過調剖、分層和調整聚合物質量濃度等改善方法，55口水井現場應用，改善38口，階段采收率比方案預計提高了0.8百分點。羅威等［36］用預測的產液剖面，設計了控水增(穩)油的分層調驅量化方法，節約產液剖面測試成本。2010年6月沙特阿美公司［37］注入了250桶稀釋的納米機器人進入到Arab-D地層中， 分析出油藏壓力、溫度、流體類型，存入納米機器人存儲器中，隨油井采出液帶回地面，下載關鍵數據并繪制出油藏圖。2019年9月加拿大Interface Fluidics公司［12］推出的微流體芯片儲層分析技術，實現油藏納米級可視化。總之，目前國內仍然采用注水井測吸水剖面、采油井測產液剖面觀察油藏調剖堵水后注水井、油井的生產運行狀態，與國外應用納米機器人和微流體芯片觀察分析油藏參數還有很大的差距。

1.8 智能評價

智能評價是指通過大數據、超級計算、互聯網+、物聯網、區域鏈、5G通訊切片、云計算、虛擬現實等技術，評估油藏堵水調剖效果的智能系統。鄧魯強等［38］闡明了調剖增油的理論，建立了調剖增油機理模型，提出了“調剖后水驅增油量”的效果評價方法。王凱［39］細分了調剖注水井、受效油井、油藏的動態開發、水驅曲線、動態監測等評價指標，采用拋物型函數對綏中36-1油田實施調剖的B25井組進行綜合評價。因此，國內對堵水調剖效果評價仍采用的是經典油藏理論闡述的評價方法。

2 智能堵水調剖技術發展趨勢

智能堵水調剖技術包含多學科的系統工程，是從數字油田到智能油田再到智慧油田中的子集［40］。其中，“智能油藏、智能找水、智能決策”為智能決策系統，“智能調堵、智能施工”為智能執行系統， “智能監測、智能測試、智能評價”為智能反饋系統，智能決策、執行、反饋系統相互學習、融合、反饋，形成貫穿智能堵水調剖技術鏈的智能化物聯網。目前，國內外智能堵水調剖技術仍處于發展初期，關鍵基礎理論與核心技術亟待突破。國外石油集團諸如：加拿大Interface Fluidics 公司、挪威Equinor 公司［12］、沙特阿美公司［37］等在智能油藏、智能監測等方面取得了一定的研究進展，并有較好的現場應用效果，證實了智能堵水調剖技術的可行性和適應性。國內需要組織技術力量突破智能堵水調剖核心基礎理論，研發智能精細刻畫描述油藏、精準確定油井出水性質和來源、自適應油藏的功能調堵藥劑、施工裝備及工藝等關鍵技術，形成完善的具有自主知識產權的智能堵水調剖工程技術體系，為提高油藏最終采收率提供技術支撐。

2.1 智能決策系統

以“格、儲、流、藏、動、油”為框架，對剩余油形成的機理、分布模式進行預測和解釋，事實上油藏具有波粒二象性［21-22］。張旗［41］認為大數據將使地質學(油藏)從觀察學科轉變為數據科學，當量子力學理論和量子糾纏技術被引入地質界，地質學(油藏解釋)會借助量子糾纏和量子超距感應技術邁上一個新臺階。路保平［42］認為可以將量子理論、納米機器人等與石油工程(油藏工程、采油工程)融合，形成智能探測油藏、智能油氣識別、智能監測、智能流體等技術。孫龍德等［43-44］期望在三次采油、四次采油中利用納米機器人探測甚至改變油藏特性，從而增加油田地質儲量和可采儲量，延長油田開發生命周期。鄒才能等［45］認為對油藏開展納米級孔喉結構、油氣賦存與流動機制等研究，向“油氣分子地質學”發展，形成納米油氣透視觀測鏡、納米油氣開采機器人等關鍵技術。

(1)油藏納米機器人。探測油藏納米機器人具有化學分子系統和機械系統，其功能包括：油藏井間基質刻畫、圈定油藏范圍、繪制裂縫和斷層圖形、識別和確定高滲通道、剩余油識別、識別油藏水的來源和出水點、攜帶調剖堵水藥劑進入油藏深處進行堵水、驅油、監測調剖堵水藥劑的滲流路徑和參數、采集油藏參數、數據存儲與回放、納米機器人回收和再利用等。

(2)油藏量子超距感應密鑰。其功能包括：建立油藏層間和層內不同壓力、滲透率等級影響模型，探索微波、沖擊波、原油原位性質感應、井下油水分離等。

(3)計算和分析方法。用于油藏智能決策關鍵設備和核心技術，主要有：超級計算、互聯網+、智能設備、物聯網、區域鏈、5G通訊切片、云計算、虛擬現實等。

2.2 智能執行系統

智能執行系統需要實現油藏調剖堵水智能設備、工藝及技術產品產業化。

(1)研制高端注聚泵，含有聚合物的調剖堵水流體通過注聚泵后液黏損低于1%。

(2)研制智能注入工藝，實現調剖堵水流體自動制備、調整的無人值守。

(3)開發油田化學功能材料與流體體系，形成調剖堵水的生態流體、智能流體和特殊流體(高溫、超高溫、極低溫、納米、超分子、智能功能材料)。流體應具有的功能：納米級流體尺寸，實現全油藏任意角落波及且具有選擇性；賦予超強憎水超強親油的納米智能驅油流體自驅動力，實現智能找油驅油；收納捕集聚并微小剩余油，實現殘存油驅替。同時，滿足不同油藏環境下對綠色環保智能流體的需要。

2.3 智能反饋系統

(1)開發地面(注入設備和工藝)、井筒(流態)油層多參數閉環響應和控制方法，形成多參數檢測、風險智能識別與表征技術。

(2)開發以數據驅動、模型驅動的“學習曲線、知識庫、措施評估、智能分析決策” 等工程(采油工程)地質(油藏工程)一體化智能實時可視化信息平臺和閉環調控智能管理平臺，優化、調整調剖堵水技術方案。

3 結論

(1)智能調剖堵水技術屬于石油天然氣行業前沿技術和發展趨勢，可以反映一個國家石油天然氣開發的科學技術水平，基于我國目前智能調剖堵水技術的現狀，迫切需要進行頂層設計，制定發展規劃和技術思路，開展關鍵基礎理論與關鍵技術研究。

(2)智能堵水調剖技術涉及大數據、人工智能、量子傳輸、超級計算、互聯網+、智能設備、新材料、物聯網、區域鏈、5G通訊切片、云計算、虛擬現實等領域，有必要推進油藏工程、采油工程、信息工程多學科交叉及與前沿理論、技術跨界融合。同時，搭建產學研用合作平臺，以科技創新體制實現智能堵水調剖技術突破。