文獻統計預測油氣井用絨囊流體應用發展方向

關鍵詞/主題詞：新質生產力；人工智能；數字化轉型；絨囊流體；鉆井；修井；壓裂；酸壓；提采；調驅；封堵；穩油控水；剝繭算法；儲層傷害

0引言

2006年，文昌油田修井使用海水壓井，漏失嚴重，修井后產量恢復慢，提出開發低密度壓井流體，降低漏失量，保護儲層盡快復產。提到低密度壓井流體，必然會關聯到可循環泡沫類工作流體。但是，可循環泡沫體系穩定性和在井下靜止時的承壓能力受到質疑。因此要開發穩定性更好，承壓能力更強，保持低密度特征的工作流體［1］。

經過3年努力，初步開發出膜更密，層更厚，還長毛的泡。此泡與普通的泡不同，是仿照細菌微觀結構，由聚合物和表面活性劑在物理、化學作用下自然形成的仿生囊狀物，稱為囊泡（Ball）。囊泡的外圍吸附聚合物好像長有短毛，稱為絨毛（Fuzzy）。稱之為囊泡是因為相比普通的泡，它有吸附層，從而顯得更厚；稱之為絨毛是因為囊泡外圍吸附的聚合物，雖然有毛但較短類似動物的絨毛。

囊泡分散在聚合物膠體中，因此叫絨囊流體（FuzzyBallFluids）。絨是聚合物分散于水中的稱謂，囊則是囊泡的簡稱。封堵時用一定尺度的囊泡封堵一定尺度范圍的漏失通道，符合模糊數學（FuzzyMathematics）集合的思想，從而實現針對不同尺度的流動通道采用模糊的封堵方式。利用具有封堵性能的絨囊流體，研制了能夠形成絨囊特種性質的處理劑。當然，封堵為絨囊流體提供了粘接的環境，封堵不是目的，目的是提高地層的強度。

肉眼觀察下，絨囊流體似糊狀流體，顯微鏡下則是分散于流體中的非均勻氣泡。現場應用的絨囊流體肉眼可以看出囊泡，是因為流體的黏度包裹著泡，循環均勻后就消失，現場工作人員經常稱絨囊流體為可循環泡沫流體、微泡流體等，也有根據自己的感覺命名為微囊、毛囊等，都是方便自己工作的說法。經過多種性能評價，現場試用的條件基本具備。同時，為了解決絨囊流體優化配方困難的難題，提出了多元回歸擬合的方法［2］。這是剝繭算法（AlgorithmofBig-DataCocooning，ABDC）在應用中的初級階段。

但是，海上作業需要考慮更多因素。如運輸、環保等，試驗難度較大。首次應用一直到2009年才得以在磨溪氣田M80C井實施老井側鉆。絨囊流體調整妥當后，通過井下壓力計實際測試了絨囊流體在液柱壓力下2500m井深的壓力，表明在井下的密度由1.01g/cm3變為1.03g/cm3，考慮水被壓縮，表明囊泡的大小基本不變。此后，通過對鉆井前絨囊流體性能及鉆井后性狀的分析，發現其具有較強的承壓能力，能夠有效解決井下作業中其他工程所面臨的承壓不足問題。先后用于柳林地區煤層氣儲層封堵保護［3］、FL-H2-L煤層氣五分支水平井鉆井過程中的儲層傷害［4］，諸多地區的成功應用，說明能夠根據問題調整絨囊流體組分，以達到滿足工程需要。煤層氣應用中，其承壓能力較高，表明絨囊流體還可以用于固井和儲層改造［5］，并在奈曼油田固井過程中防止地層漏失，保證固井質量［6］，在海上SZ361油田的修井過程中，絨囊流體被用作壓井液，有效防止漏失并減少儲層傷害［7］，在長慶油田儲氣庫井中，絨囊流體通過暫堵轉向酸化工藝，顯著提高了氣井的注采能力。在遼河油田，絨囊流體用于老井封堵優勢通道后進行重復壓裂，成功提升了油井產量，同時還發現其在高含水油井堵水中具有提高采收率的潛力［8］，此外，在新疆油田的兩個井區，絨囊流體被用于輔助聚合物深部調驅［9］，這些都表明絨囊流體有廣泛的適用性。應用前后，室內也不斷認識作用機理，并不斷完善其應用工藝。

2010年，通過室內溫度壓力聯合實驗和現場壓力計測試進一步驗證絨囊流體在鉆井、完井和修井的封堵承壓能力［10］，還研究了絨囊封堵后，封堵對象巖石力學參數的變化［11］。根據流動通道的大小和囊泡變形特點，推測絨囊流體的防漏堵漏機理為堆積、拉抻和填塞，以此為幾何模型從作用力的角度解釋囊泡實現分壓、耗壓和撐壓的機理［12］。

2011年，吉X井因嚴重漏失問題，原鉆井液已無法滿足施工需求，改用絨囊鉆井液體系，順利完鉆。室內實驗與現場應用表明，絨囊鉆井液技術顯著提升低壓目的層的承壓能力，克服同一裸眼中不同壓力系統共存的工程挑戰［13］。同年，模擬細菌結構研發了含仿生絨囊的鉆井液。現場測試顯示，該鉆井液在低剪切速率下具備高黏度特性，而在高剪切速率下表現出低黏度特性，既能提升井眼清潔效率與機械鉆速，又可增強低壓井段的承壓能力，從而滿足動態窄密度窗口地層的安全鉆井要求［14］。還是這一年，基于泡沫類工作液研發的絨囊工作液，解決了泡沫在液柱壓力下易消失的缺陷，并在煤層氣鉆井中展現出密度可調、承壓能力強、封堵性能優異及儲層保護效果明顯等優勢。實例表明，絨囊工作液對地層裂縫及孔道大小、形狀有較強的自適應封堵能力，可有效阻斷滲流通道。其自適應封堵地層滲流通道的作用機制表明，該工作液在煤層氣欠平衡鉆井、低密度水泥漿固井、提升地層承壓能力及儲層改造等領域有廣闊的應用前景［15］。

2012年，室內用多元回歸方法［16］和BP神經網絡方法［17］對比外推發現實測井下任意井深處絨囊流體密度變化不大，進一步說明囊泡的抗壓縮能力非可循環泡沫可以比擬，達到開發之初的目標。并且研究了廢棄絨囊鉆井液的無害處理方法，實現無害化處理廢棄絨囊鉆井液［18］。

2013年，奈曼油田奈1井儲層鉆井過程中漏失嚴重，固井質量較差，影響試井作業。鉆進至2367m時發生井漏，漏失風險較大，為保證固井質量，采用絨囊前置液封堵漏層提高地層的承壓能力。用泥漿泵以1.8m3/s的排量將配制好的絨囊前置液打入井中，對漏失地層進行封堵，再用水泥車進行注水泥漿、替漿等工藝，最后水泥漿返出井口固井成功，在整個固井過程中返漿正常未發生漏失［19］。同年，磨溪氣田雷一段地層修井中出現嚴重漏失問題，針對磨80-C1側鉆水平井地層孔隙裂縫發育、地層壓力系數偏低以及鈣侵與高礦化度等復雜特點，采用了絨囊鉆井液技術。現場應用結果顯示，絨囊鉆井液具有穩定的流變性能，能夠實現隨鉆封堵地層。鉆井施工過程中，在2564～2906m井段完成鉆進，總用時19d，增斜段機械鉆速達到1.95m/h，水平段機械鉆速為2.38m/h，全井過程無明顯漏失現象［20］。

2014年，針對頁巖氣成藏特性及鉆井過程中可能出現井漏、頁巖水化膨脹導致井壁垮塌等問題，開展油基絨囊鉆井液技術研究工作。通過室內實驗，成功研發出油基絨囊鉆井液配方。該鉆井液密度可調范圍為0.65～0.88g/cm3，具備良好的流變性能，抗溫能力可達150℃，穩定性可維持60h以上，同時潤滑性能出色，并表現出優異的抗水、抗鈣污染以及防漏堵漏能力，能夠滿足頁巖氣井鉆井的要求。該技術還適用于低壓低滲透儲層及低壓鹽膏層的鉆井作業，展現出良好的推廣與應用前景［21］。統計SZ36-1油田修井后兩年多的采油數據對比，發現產液量減少，產油量卻增加，說明絨囊流體具有優秀控水、增產效果［22］。同年，煤層氣井樊試U1井組中的工藝井，在三開Φ152.4mm井段施工中，采用清水鉆井液鉆進至772m時，井內發生坍塌并伴隨大量掉塊，導致井下出現復雜情況。隨后，改用絨囊鉆井液體系，按照接近煤層壓力系數的密度進行鉆進。全井過程中未發生煤層垮塌、漏失等復雜問題，成功解決了煤層氣井水平段的井眼清潔及井壁失穩、垮塌等技術難題，很好地滿足了鉆井施工的要求［23］。

2015年，利用流變儀測試了絨囊流體在不同溫度下的流動能力，發現它不受溫度影響的流變特性，適用于海上深水鉆井［24］。但是，沒有得到應用。同年，研究了絨囊暫堵液原縫無損重復壓裂技術，在遼河油田得以應用［25］。這一年，在12-11-3H煤層氣六分支水平井鉆井過程中，因掉塊、垮塌、漏失及卡鉆等問題導致成功率較低。根據不同井下條件及固控設備的實際情況，優化添加了成核劑、成膜劑、囊層劑和絨毛劑等4種絨囊鉆井液主要處理劑，調整鉆井液性能以滿足地質要求。最終實現平均機械鉆速12.65m/h，相較鄰井提升了11.55%。整個鉆井過程驗證了絨囊鉆井液在高固相容納、漏失地層封堵、井塌卡鉆處理及氣侵維持性能等方面的優異能力［26］。還是這一年，溫哲豪等為了提高GX-3井的重復酸化效果，采用絨囊暫堵流體對原酸化形成的高傳導蚓孔進行封堵。應用結果顯示，該井產氣量得到顯著提升，為碳酸鹽巖儲層的重復酸化轉向技術提供了一種高效可行的新方法［27］。

2016年，為解決馬壁區塊煤層氣鉆井過程中面臨的漏失、井壁失穩和氣侵等成井難題，通過室內對比實驗，測定了注入3種不同鉆井液后煤巖的單軸抗壓強度，以及封堵煤巖后其承受液壓力的能力。現場應用結果與實驗數據一致，表明煤層氣絨囊鉆井液能夠滿足井壁穩定和防漏堵漏的要求［28］。同年，鄭力會等利用絨囊流體高封堵強度特性，成功提升了鄭X井的日產氣量，達到作業前的兩倍以上，有效解決了重復壓裂過程中原裂縫受損導致供氣量減少的問題［29］。

2017年，氣區上部二疊系石千峰組和石盒子組發生嚴重漏失，且與之連通的直井出現惡性漏失和坍塌卡鉆，造成成井困難。絨囊鉆井流體通過內封堵和黏結作用解決破碎巖石問題，強化了巖石的力學性能。絨囊鉆井流體的成功應用，克服了韓城區塊煤層氣井在上漏和下塌方面的井筒難題［30］。同年，鄭3X煤層氣井因水力裂縫與含水砂巖層溝通，導致氣井出現高產水、低產氣的問題。聶帥帥等利用絨囊流體具有低傷害性、堵水及封堵強度高的特點，在進行重復壓裂后，成功將排水期的產水量降低了79%，產氣期的產水量降低了68%，產氣量提高了44%。有效解決了壓裂作業水產量過高的問題［31］。

2018年，嘗試在絨囊暫堵劑中加入固相纖維，以提升封堵承壓能力和起效速度。采用0.1%、0.5%和1.0%濃度的纖維與密度為0.86g/cm3、表觀黏度為52.5mPa·s、動塑比為1.06Pa/（mPa·s）的絨囊流體混合，形成新的暫堵劑。實驗結果表明，加入纖維后的混合暫堵劑密度變化小于0.01g/cm3，表觀黏度變化小于0.50mPa·s，動塑比變化小于0.02Pa/（mPa·s），顯示出良好的兼容性。應用該暫堵劑后，日產氣量達8×104m3/d，相較鄰井提高了15%。應用結果表明，加入固相纖維后，絨囊流體的封堵效果得到了進一步增強［32］。

同年，魏攀峰等研究發現，在煤層氣鉆井過程中，常常面臨漏失和井壁坍塌的問題。通過調整絨囊流體的不同配方，成功配制出適用于煤層氣井的鉆井絨囊流體，實現了對漏失和坍塌的有效封堵和控制［33］。

2019年，從源頭開始研究鉆井液環境污染問題［34］，以減少包括絨囊在內的鉆井液對環境的傷害。此外，應用了塔河油田A1井［35］，使得A1增產效果明顯。

2019年以后，絨囊流體針對不同的油氣井需求，在控制硫化氫井修井過程中實現了不放壓修井［36］，在煤系地層致密砂巖氣穩氣控水中［37］，實現了封堵和儲層改造的雙重作用。

絨囊鉆井液長達十余年的研究，基本上滿足了石油工程領域的應用需求，特別是儲層封堵作業的需求。

根據不同的目標需求，研發不同組分的處理劑和研制不同性能體系，開發出絨囊鉆井流體、絨囊完井流體、絨囊修井流體、絨囊壓裂暫堵流體、絨囊酸壓暫堵流體、絨囊堵水流體和絨囊深部調驅流體等工作流體。但是，研究和應用者經常認為絨囊流體只有一種，不了解用不同的材料配制不同的用途的體系以適用不同的應用對象，或者用相同的材料配制不同性能的體系滿足不同的作業需求，造成如何選擇、如何應用的困惑。所以，回顧十年來絨囊流體的應用，以開發更能發揮作用的材料和體系是十分必要的。

為了更好地了解絨囊流體在不同領域的應用情況，對2010—2019年間絨囊流體在實際過程中的應用情況進行了統計分析，按照絨囊流體應用的領域分類，統計了絨囊流體在鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化以及聚合物驅替六大領域中的應用頻率。通過這些數據，可以深入分析絨囊流體在各個領域的應用頻率差異，及其在不同年份的應用頻率變化趨勢，為此調研了36篇絨囊在鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化、聚合物驅替六個領域的應用情況，見表1。

從表1中可以看出，2010—2019年，十年間絨囊流體的應用領域呈現出多領域的發展趨勢，其應用主要集中在鉆井、修井、壓裂領域，在穩油控水、酸化和聚合物驅替領域應用較少。

2010—2011年，得益于絨囊流體在井壁穩定性和防漏堵漏方面的突出優勢，滿足了鉆井過程中對穩定性和安全性的高要求。從不同領域的應用頻率上可以發現，鉆井是絨囊流體的主要應用領域。

2012—2014年間，絨囊流體在鉆井領域的應用頻率經歷了一定的波動。盡管如此，鉆井作業依然是其主要應用領域，除了鉆井領域之外，絨囊流體也逐漸擴展至其他領域，尤其是修井和酸化領域中。雖然在這些領域中的應用頻率較低，但仍顯示絨囊流體在提升油氣井修復效果、優化酸化反應等方面的潛力。總之，盡管絨囊流體在這一時期應用呈現出一定的波動，但在其他井下作業的作用逐步被重視。

2015年以后，壓裂和穩油控水的應用逐步增加，尤其是壓裂領域，從2015年的極少應用逐漸穩定到后續幾年連續應用，表明其在提高采收率和油氣田開發中的潛力逐步顯現。

整體而言，2010—2019年十年間，絨囊流體的應用范圍廣泛。從所收集的數據中可以看出，絨囊流體在不同領域的應用存在顯著差異性，這表明數據收集是有效的，為后續的深入分析提供了可靠的基礎。

1方法過程

1.1室內研究

通過統計一定時間區間內各領域的絨囊流體應用頻次來確定熱點領域，這種方法在統計學上的理論支持主要基于頻率分布、集中趨勢、偏態分布和異常值檢測等理論。從統計學角度來看，發文總量可以被視為對某一領域熱度的直接量化，頻率分布的分析能夠揭示發文量在各領域間的分布情況，而集中趨勢測量如均值和中位數，則幫助判斷發文量的整體水平。如果某些領域的發文量顯著高于其他領域，則可以通過離散程度如方差或標準差，來確定這些領域是否具有熱點特征。

同時，熱點領域的形成通常符合偏態分布，即大多數領域發文量較低，只有少數領域的發文量非常高，這種分布模式反映了少數領域占據大多數注意力的現象。此外，二八法則也提供了理論支持，即20%的領域可能貢獻了80%的發文量，正是熱點領域的特征所在。

從數學排序的角度來看，對領域發文量進行排名能夠直觀地識別出熱門領域，符合排名分布的規律如詞頻分布定律，即排名靠前的領域發文量顯著高于其他領域。異常值檢測方法則可以進一步幫助識別顯著高于總體水平的領域，將其視為熱點領域。此外，假設檢驗可以驗證某些領域的發文量是否顯著偏高，從而在統計學上判斷該領域是否屬于熱點。

綜上所述，文獻統計分析法的理論支持主要來自統計學中對集中性和分布模式的分析，以及異常值和顯著性差異的判斷，能夠科學合理地確定熱點領域。

各領域發文量關于時間的變化趨勢，實質上是利用時間序列分析法研究發文量的動態變化。時間序列分析的核心思想，是將數據分解為不同的組成部分，包括趨勢、季節性周期和隨機波動。其中，趨勢部分反映了發文量的長期變化方向。這種趨勢可以通過擬合線性回歸模型、移動平均法或多項式擬合等方法來識別，對熱點領域的長期發展做出科學判斷。

除了趨勢，時間序列中還可能存在季節性效應，即發文量呈現出周期性波動的特征。通過分析季節性成分，可以更好地理解領域內的規律性活動模式。通過傅里葉變換、周期性檢測或移動窗口分析等技術，可以揭示這些周期性的規律，從而為領域發文量變化背后的內在機制提供理論支持。時間序列分析還關注隨機波動的成分。這種波動通常由突發事件、外部沖擊引起。如果某一領域在某段時間的發文量顯著偏離長期趨勢和周期性波動，就代表在這段時間區間出現一次短期的熱點現象。

時間序列分析還依賴于平穩性理論，這是對時間序列建模的一個基礎假設。平穩性是指時間序列的統計特性，例如均值、方差和自相關等特征，在時間上是恒定的。如果發文量數據是非平穩的，則需要通過差分、對數變換或其他方法將其轉化為平穩序列后進行分析。

最后，時間序列分析中的自相關性與滯后效應理論，也為解釋發文量的動態變化提供了支持。如果發文量在某一時刻與之前的時刻高度相關，即自相關性強，則可以通過自相關函數或偏自相關函數來量化這種關聯。進而使用自回歸積分滑動平均模型或其他預測性模型，進一步預測某領域未來的發文量變化。

總結來說，時間序列方法為領域發文量的動態變化提供了全面的理論框架。從趨勢分析、周期性檢驗到隨機波動與平穩性檢測，這些理論幫助解釋數據背后的長期發展、規律性模式和短期突發變化，為絨囊流體確定熱點應用領域提供了數學基礎。為預測絨囊流體的熱門應用領域及應用領域的發展提供支撐依據。

此類數據統計分析的問題具有一個顯著的共同點，即多個因變量往往依賴于同一個自變量，并表現出函數關系。為了更系統化、標準化地解決此類問題，同時提升研究的效率和準確性，分析過程進行可視化尤為重要，這不僅有助于清晰地呈現研究的邏輯結構，還能夠幫助研究者更直觀地理解理論成果，發現潛在問題和改進方法，如圖1所示。

從圖1中可以看出，整個流程可以分為確定研究問題數據搜集區間及數據搜集、分析方法適用性、數據統計處理、研究結果可視化呈現四個部分。

第一部分是確定研究問題中自變量的取值范圍及搜集與自變量對應的因變量數據，這是整個流程的基礎，有些數據或函數關系并不能直接從原生數據點看出，一些因變量的取值往往需要經過統計和整理，確保數據的準確性和完整性與所研究問題的目的相對應。這一步直接決定了研究過程的范圍和方向，也直接影響到該室內研究成果的適用性。

第二部分是流程中最核心的環節，旨在判斷研究問題在所選自變量取值區間內是否能通過該流程進行分析。如果多個因變量與同一自變量存在多種函數關系，則每個函數的對應關系可以看作一個類別。

第三部分對數據進行兩方面處理，一是統計對應關系及因變量之和；二是由于存在多個函數關系，對于同一自變量，需要統計不同對應關系下的多個因變量值。

第四部分是研究結果的可視化呈現，將第三部分的統計結果繪制成散點圖、柱狀圖、折線圖等，具體形式依據研究問題需求而定。在這些圖表的基礎上，可進一步利用線性擬合、時間序列法等統計方法對結果進行深度處理，線性擬合可以探討絨囊流體應用頻率與時間或其他關鍵變量之間的關系，揭示潛在的趨勢或相關性。而時間序列分析則可以幫助識別不同應用領域在不同時期的變化規律，從而捕捉數據中的周期性、波動性或長期趨勢，以更有力地支撐研究結論。

整體而言，該室內研究成果的形成過程系統地介紹了每個環節的具體階段，清晰展現了各階段的因果邏輯關系，同時體現出流程的連續性與階段推進的間隔性。必須指出，整個過程旨在提供解決此類問題的思路和方法，而具體問題的解決仍需結合實際條件，進行具體問題具體分析。因地制宜的原則才能夠確保解決方案的針對性和有效性。

1.2應用過程

絨囊流體在2010—2019年十年間的應用領域逐步發展，在這十年里有36篇與其相關的研究文章發表。為了解不同年份絨囊流體在不同領域的應用分布情況，依據文章內容，將36篇文章歸入鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化和聚合物驅替六大領域進行分類統計。由于一篇文章可能涵蓋多個應用領域，因此在統計時，不以文章總量為統計單位，而是以各領域在文章中出現的頻率為單位。這種統計方法能夠更準確地反映各領域的實際關注度，避免因單篇文章涉及多個領域而造成的數據偏差，從而更科學地展現絨囊流體在不同領域的應用分布。

依據統計結果顯示，對絨囊流體在不同領域的應用頻率進行統計，通過匯總鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化和聚合物驅替應用頻率，可以進一步計算各領域的應用頻率在總次數中的占比，為理解絨囊流體的應用熱點提供了直觀依據。同時，這一分析為深入挖掘絨囊流體的潛力、優化其使用策略奠定了堅實的基礎，盡管一些領域在當下不熱門，面臨一系列技術難點，但挑戰即是機遇，這些領域在未來完全可能成為絨囊流體應用熱門領域，這也為未來技術創新提供了方向性指導。

為了更清晰地展示絨囊在不同領域的熱門程度，采用柱狀圖的可視化呈現方法。柱狀圖橫軸表示領域名稱，縱軸表示絨囊流體在該領域的應用次數，便于比較不同領域的應用頻率。

接下來，將整理出的時間序列數據進行匯總，生成一個時間序列表格，記錄2010—2019年十年間每一年不同應用領域的應用頻次。基于這些數據，選擇使用散點圖進行數據點的可視化處理，橫軸表示年份，縱軸表示對應年份內絨囊流體在該領域的應用次數。為了便于區分不同領域的趨勢，散點圖中不同領域的應用情況使用了不同顏色、標識的數據點。

在完成散點圖繪制后，進一步對每個領域的數據點進行了線性擬合，通過線性擬合，可以得到描述各領域隨年份變化的線性方程，包括每條擬合直線的斜率和截距，斜率絕對值的大小可以反應該領域隨年份的變化程度，截距可以反應絨囊流體初始年份在該領域的應用頻次。這些擬合直線疊加在散點圖上更加方便對比，直觀呈現了各領域的應用變化趨勢。

在室內研究的過程中，對相關問題進行了系統的分析，并基于分析結果形成了室內研究成果形成過程圖。以絨囊流體在不同領域的應用為實例，將實際現場應用過程可視化，流程涵蓋了從數據收集到最終結論的各個環節，以及驗證過程中的關鍵步驟，詳細展示了研究成果如何在實例中得到應用。不僅可以直觀地了解每個環節如何銜接，確保方法的思路可以可視化呈現，進而保證研究成果的可靠性和實用性。另外，通過將理論應用于實際問題的解決過程中，還能夠證明室內研究成果的可行性，進一步優化和調整研究方法，提升在實際應用的效果，如圖2所示。

從圖2中可以看出，整個過程可以分為數據搜集區間確定及數據搜集、研究問題符合性確定、數據分類及圖表制作、結果可視化呈現四個部分，體現了系統化和邏輯性，驗證了理論的實踐價值，也為未來類似研究提供了參考模板。

第一部分是明確研究的自變量范圍和數據的收集與整理，設定研究時間區間為2010—2019年，并將分析的時間區間確定為10年。這一步搜集了研究時間區間內36篇絨囊流體應用的文獻，并整理應用頻次，為整個研究提供了框架、方向和數據基礎。

第二部分是整個流程的核心環節，重點分析絨囊流體在不同領域的應用頻率（因變量）與年份（自變量）之間的關系，判斷這些數據是否可以通過該室內研究成果處理。如果年份和不同應用領域應用頻次存在多種函數關系，則每種對應關系可看作一個應用領域，便可以按照不同的應用領域將應用情況分類。進而繼續接下來的數據處理、分析。

第三部分對數據進行了兩方面的處理，首先，按照應用領域分類，統計2010—2019年十年內每個領域應用頻率的總和；其次，對同一自變量在不同領域的多個應用頻率進行統計，得到其關于年份的分布和變化。

第四部分是結果的可視化呈現，通過柱狀圖和散點圖展示統計結果，并結合時間序列法預測各領域未來的應用趨勢。根據線性回歸擬合的方程，分析結果顯示鉆井領域是十年內應用最多的領域，壓裂領域的應用趨勢可能在未來呈現正增長，其他領域則可能呈現下降趨勢。

整體而言，絨囊流體應用領域的頻率及應用領域發展趨勢研究實例，很好的應用了室內研究成果，并得到了具有一定科學性、客觀性的實驗結論。

2結果現象討論

2.1熱點率預測絨囊流體應用熱門領域分析

熱點率是衡量某一領域在特定研究主題中相對關注程度的重要指標，其計算公式為該領域研究頻率與所有研究頻率之和的比值。該指標直觀反映各領域在整體研究主題中的貢獻比例和關注程度，可以定量地分析絨囊流體在不同領域的應用分布，36篇文獻涉及應用領域劃分為鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化和聚合物驅替共6個應用領域，并對每個領域的應用頻率進行統計。為了更直觀地對比各領域之間絨囊流體應用頻率的差異，可通過統計各領域的研究頻率數據并繪制柱狀圖，將不同應用領域的頻率差異以圖形化方式呈現。柱狀圖能夠清晰展示各領域的應用熱點，直觀反映絨囊流體在6個領域的應用強度及相對分布情況，如圖3所示。

從圖3中可以看出，十年間，絨囊流體在六個領域都有應用。同時，絨囊流體在不同領域的應用頻率也不同，其中，絨囊流體在鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化、聚合物驅替領域中的應用頻率分別為16次、11次、9次、6次、3次、3次。為體現絨囊流體文章在不同應用領域中占比，通過熱點率計算得出，絨囊流體文章在鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化、聚合物驅替領域中的熱點率分別為33%、23%、19%、13%、6%和6%。分析不同領域絨囊流體的熱點率發現，絨囊流體的研究主要集中在鉆井、修井和壓裂領域，其中鉆井領域研究頻率最多，熱點率達到了33%，占據了顯著的優勢，這說明在2010—2019年十年間，絨囊流體在鉆井領域的應用最為熱門。

（1）鉆井領域應用最熱門，主要原因在于絨囊流體能夠改善鉆井液的流變性能，提高鉆井效率并降低作業風險。此外，鉆井作為石油勘探開發的基礎環節，對新型工作液需求較大，吸引了更多的研究關注。

例如，2017年，班凡生等發現金壇儲氣庫硬脆性泥巖地層在鉆探過程中，當遇到裂隙發育的硬脆性泥巖時，常規鉆井液難以應對，而絨囊鉆井液通過內封堵的方式，抑制了自由水侵入，防止井壁坍塌和擴徑，確保鉆井順利進行。實驗表明，絨囊鉆井液具有出色的封堵能力，它在驅替砂泥巖柱塞時，僅需30min，驅替壓力就能迅速上升至18MPa，有效封堵流動通道，防止鉆井液漏失，減少地層污染，提高鉆井安全性和效率。絨囊鉆井液具有強大的抑制性，滾動回收率93%，遠高于清水和聚合物鉆井液。

又如，2018年，發現煤層氣鉆井過程中經常遇上漏下塌地層，通常采用調換或調整鉆井液來防塌控漏，魏攀峰等通過調節絨囊流體不同的配方配制鉆井絨囊流體。現場應用效果表明，該絨囊配方性能可以實現煤層氣井內封堵控制漏失、坍塌。

（2）修井和壓裂領域的研究頻率相對較高，也表明了絨囊流體在這些領域的應用潛力。修井過程中，絨囊流體可以用于井壁保護和清理，提高作業安全性；在壓裂領域，絨囊流體出色的攜砂能力和裂縫支撐效果對于憋壓、造縫、支撐等壓裂工作幫助很大，成為研究的關鍵點。這些應用場景的實際需求，為絨囊流體的研究提供了明確的技術驅動。

例如，2020年，在修井作業中，普光氣田深部碳酸鹽巖地層天然裂縫、溶洞與改造后人工裂縫結構共存，井筒液柱與地層形成壓差時成為漏失通道，需實施暫堵。曾浩等為了解決絨囊修井液封堵低壓氣層時，封堵大尺度通道導致用量過大的問題，引入固態堵劑輔助絨囊修井液降低流體用量。封堵后注入破膠液解除暫堵，測定清水流速恢復效果。結果表明，相同承壓所需絨囊修井液體積隨固態堵劑加量增大而下降12.3%～60.5%，破膠后裂縫中清水流速恢復率達98%，傷害程度較低。此應用擴展了絨囊流體應用領域。

又如，絨囊流體在壓裂作業中也有應用，2016年，鄭X井地處山西省沁水縣鄭莊鎮楊樹莊村北，是沁水盆地南部晉城斜坡帶鄭莊區塊一口煤層氣開發直井。完鉆井深為946.78m，套管射孔完井。生產層為山西組3#煤層，厚度為4.0m。頂板厚為3.2m，含砂泥巖底板厚度為1.2m，泥巖射孔段為886.4～890.4m。煤層解吸壓力為3.7MPa，含氣量為28m3/t，孔隙度為4.0%，滲透率較低。鄭力會等發現絨囊流體能使壓裂液轉向壓開新縫且不傷害原裂縫，利用其高、封堵強度性能，使日產氣量達到2倍以上，解決了重復壓裂傷害原縫導致供氣體積少的難題。

（3）穩油控水、酸化和聚合物驅替領域的研究相對較少，但這并不意味著絨囊流體未來應用的潛力差。

相反，未來絨囊流體在酸化和聚合物驅替領域的應用空間很多，之所以目前應用較少，是因為這些領域具有明確的技術挑戰，同樣，這些技術挑戰也不斷推動絨囊流體的發展，并取得一部分成效，盡管現在看來，這些成效還難以解決目前遇到的大多數工程問題，但或許隨著研究成果不斷發展，能夠為解決這些問題提供新的思路，未來的研究也可能會隨著技術突破和工業需求的變化而進一步拓展。

例如，絨囊流體在穩油氣控水領域的應用最早是2017年的鄭莊煤層氣田。鄭3X井位于山西省沁水縣鄭莊鎮中鄉村，屬于沁南晉城斜坡帶鄭莊區塊的一口煤層氣開發直井。完鉆井深度為710m，人工井底為702m，采用套管射孔完井。生產層為山西組3#煤層，厚度為4.1m，頂板為7.2m厚的含砂泥巖，底板為11.8m厚的含砂泥巖。射孔段648.7～653.2m，厚度為4.5m。煤層的解吸壓力為2.2MPa，噸煤含氣量為23m3/t，孔隙度為4.3%。鄭3X煤層氣井的水力裂縫與含水砂巖層溝通，導致氣井出現高產水、低產氣的問題。聶帥帥等通過應用絨囊流體的低傷害性、堵水性和強封堵性能，經過重復壓裂后，排水期的產水量降低了79%，產氣期的產水量降低了68%，同時產氣量提高了44%。該技術有效解決了壓裂后水產量過高的難題。

又如，絨囊流體在2015年酸化作業中得到應用。GX-3井位于鄂爾多斯盆地陜北斜坡，完鉆深度為3577m，鉆井層位于奧陶系馬家溝組馬五層，采用射孔并常規酸化處理。溫哲豪等為了提高GX-3井的重復酸化效果，使用了絨囊暫堵流體封堵了原酸化高傳導蚓孔，迫使酸液進入未酸化的地層。經過處理后，產氣量由5.0×104m3/d提升至7.0×104m3/d，實驗結果表明，絨囊暫堵流體封堵高傳導蚓孔后進行再酸化，不僅保護了原裂縫的產氣能力，還成功新增了產量貢獻層。這為碳酸鹽巖儲層的重復酸化提供了一種有效的新方法。

再如，絨囊流體在聚合物驅替領域的應用，魏攀峰等為了解決非均質礫巖油藏高滲通道與低滲通道共存時，常規聚合物驅大幅度提高采收率困難的問題。利用絨囊流體中囊泡在高滲通道低流動阻力誘導下進入并大量堆積的機理，降低高滲通道與低滲通道間流動阻力差，促使驅替介質轉向進入低滲區，提高油藏采收率。驅替介質轉向進入低滲巖心，原油采收率提高8.17%～11.54%，驅油效果提升顯著。在克拉瑪依油田七東1區礫巖油藏TX井和TY井應用，分別累計注入絨囊流體150m3和123m3，井口壓力升高4.70MPa和1.28MPa，對比注入前后90d，日產油量分別提高64.15%和17.74%，整體含水率下降7.94%和10.91%，說明絨囊流體輔助聚合物驅提高采收率效果明顯。

整體而言，絨囊流體在鉆井領域的應用最為熱門，并且得到許多現場應用，其余領域的熱門程度較低，但是仍存在部分的現場應用，并取得一定的成效。

2.2時間序列法預測絨囊流體應用熱門領域趨勢分析

將絨囊流體文獻按照應用涉及領域分為鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化、聚合物驅替六大領域后，為了預測應用領域中絨囊流體應用隨年份的變化，同時對比不同應用領域絨囊流體的發展趨勢，將各應用領域的應用頻率繪制散點圖，橫坐標為年份，縱坐標為該領域絨囊流體應用頻次。并分別對絨囊流體在各領域的應用頻率關于年份進行線性回歸，擬合出預測方程，通過圖中擬合后的直線，便于更直觀地分析絨囊流體在不同領域應用頻次發展趨勢，如圖4所示。

從圖4中可以看出，絨囊流體的研究領域呈現出明顯的趨勢差異，絨囊流體在鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化、聚合物驅替領域中的線性方程斜率分別為?0.20、?0.10、0.11、?0.05、?0.09和?0.10。鉆井、修井、穩油控水、酸化和聚合物驅替，均表現出明顯的下降趨勢，尤其是在穩油控水和聚合物驅替等領域，可能已經達到了技術瓶頸，導致研究活動逐步減少。相比之下，壓裂領域卻呈現出上升趨勢。這種趨勢的變化不僅反映了絨囊流體在不同領域應用的變化，還揭示了行業技術發展的方向。未來，隨著新技術的不斷發展，可能會出現新的熱點領域，推動絨囊流體的研究進入新的階段。

（1）鉆井領域趨勢方程斜率為?0.20，決定系數（R2）為0.26，表明鉆井領域的研究頻率呈下降趨勢。鉆井領域在2010年到2019年期間研究頻率較多，但在此后逐漸減少。

在這十年內，鉆井領域是絨囊流體熱門應用領域，但是從發展趨勢上看，應用熱度在逐年減退。鉆井問題往往是人們現場過程中最先面臨的問題，在絨囊流體尚未問世或者未成熟之前，一些鉆井核心問題得不到改善，例如井壁穩定性、鉆井液的性能、井漏以及各問題之間的制衡關系等。因此，在早些年，絨囊流體在鉆井的應用十分熱門，隨著絨囊的發展，鉆井核心問題不斷改善，研究的需求自然減少。從這一角度也能間接反應出絨囊實際應用價值的卓越性。深部煤層氣未來可能繼續應用，絨囊流體在新領域會有更多拓展。

例如，2017年，韓3-X井井深為1785m，韓3-Y井井深為1985m，建井周期為21d，期間發生了多次漏失現象。鄭力會通過調整絨囊鉆井流體的性能，研究漏失點和坍塌點，掌握了地層的漏失規律。應用絨囊鉆井流體后，能夠有效增強巖石的力學性能，減少鉆井過程中的漏失量，從而成功解決了韓城區塊煤層氣井的上漏下塌等井筒問題。

（2）修井領域趨勢方程斜率為?0.10，R2為0.22，表明修井領域的研究頻率也在逐年減少。圖中顯示修井領域的研究熱度起初較高，但下降趨勢較為明顯，表明相關技術的探索階段可能已經完成，或者其他更具潛力的領域吸引了研究資源。

例如，2022年，乍得某注氣井地層壓力低、易脫氣形成次生氣頂，三開鉆至1313m時出現失返性漏失，井筒大量氣體溢出而無法安全施工，常規修井液不能有效平衡地層壓力，存在很大井控風險。現場利用低密度納微米絨囊修井液降低漏速、控制氣竄、低傷害的性能優勢，解決了修井液堵漏成功率低、材料不適用及有效期短的難題。

（3）壓裂領域趨勢方程斜率為0.11，R2為0.27，說明壓裂領域的研究頻率呈緩慢增長趨勢。結合圖中表現，壓裂領域的研究起初較少，但自2015年開始逐步增加，這是由于絨囊流體在壓裂過程中攜砂能力或裂縫支撐等性能的優越性逐漸被發現并應用。絨囊流體在攜砂能力和裂縫支撐能力上具有獨特優勢，隨著非常規油氣資源的開發逐漸成為全球能源勘探的重點，尤其是在頁巖氣、致密油等領域，壓裂技術的重要性日益增加。在這些資源的開發中，絨囊流體的應用可以有效提高壓裂液的性能，進而提升壓裂效果。這使得絨囊流體在壓裂領域的應用需求逐漸增加，帶動了相關研究的增長。

例如，2019年，蔣建方為了研究絨囊暫堵劑在深層碳酸鹽巖儲層轉向壓裂中的適用性，選擇了塔里木盆地塔河油田奧陶系碳酸鹽巖THX井巖心作為樣本，開展了注入絨囊暫堵劑前后的巖石力學特性評價實驗，并進行了絨囊注入含裂縫巖心后的封堵壓力實驗。實驗結果表明，巖心的韌性得到了增強，絨囊暫堵后裂縫的承壓能力逐步提升，絨囊韌性封堵帶已經形成，顯示出顯著的封堵效果；同時，絨囊暫堵劑能夠在130℃的高溫下穩定工作。結論認為，絨囊暫堵劑能夠有效滿足深層碳酸鹽巖暫堵轉向壓裂的需求。

（4）穩油控水領域趨勢方程斜率為?0.05，R2為0.08，表明在2010—2019年十年間，該領域的研究頻率呈現緩慢下降的趨勢。從數據中可以看出，穩油控水領域的應用初期曾受到一定關注，但近年來其應用熱度逐漸減退。這一現象與幾個因素相關，穩油控水技術面臨較大的技術挑戰，尤其是在實際應用過程中可能遇到復雜的地質條件和工程難題；雖然該領域的應用潛力巨大，但其實際效果仍有待進一步驗證和優化，這導致相關研究和投資的熱情有所減退。此外，隨著其他技術的不斷發展和突破，穩油控水領域的競爭也日益加劇，這可能進一步影響了其在科研中的關注度。然而，隨著技術進步和應用驗證的深入，穩油控水領域仍有可能迎來新的突破和發展。

例如，2020年，鄂爾多斯盆地蘇里格地區巖心柱塞的孔隙度為3.29%～3.98%，氣測滲透率為0.0419～0.0512mD。現場描述破碎性致密砂巖儲層氣藏孔隙度為3.7%～15.0%，滲透率為0.01～1mD。趙俊等為了解決蘇里格深部煤系致密氣儲層厚度較小，且壓裂過程中易與水層溝通從而導致氣井產水的問題，在蘇里格氣田A、B兩口井實施了控水壓裂。通過利用絨囊流體的封堵強度和增氣堵水性能，該方法有效地控制了裂縫形態并防止了水層的溝通，最終兩個井的平均日產氣量分別提高了13.71%和6.99%，有效解決了壓裂后氣井出水產量過高的問題。

（5）酸化領域趨勢方程的斜率為?0.09，R2為0.32，這表明在2010—2019年十年間，酸化領域的研究頻率整體呈現出下降趨勢。酸化領域的應用熱度整體較低，說明該領域的關注度相對較弱。絨囊流體在酸化領域的應用尚處于初步探索階段，其相關研究尚未形成系統性、規模化的突破，也未成為該領域的主要研究方向。這一趨勢受到多種因素的影響，例如技術尚未完全成熟、研究成果的推廣和應用受到限制、以及其他技術在酸化領域的競爭等。然而，這也表明酸化領域仍然存在一定的技術空白和潛在的研究價值，為絨囊流體未來在該領域的發展提供了探索的空間和方向。

（6）聚合物驅替領域趨勢方程斜率為?0.10，R2為0.48，表明聚合物驅替領域的研究頻率在逐年減少。聚合物驅替的應用熱度本就一直處于較低水平，還要逐年減少，可能是在2010—2019年十年間，一些與絨囊流體相關的聚合物驅替技術在應用過程中效果不明顯。這與絨囊流體當前的發展密切相關，同時也反映出技術瓶頸的存在，或絨囊流體在該領域的應用潛力尚未被充分挖掘。

整體而言，通過絨囊流體六大應用領域趨勢圖，能夠直觀的反映出2010—2019年十年間絨囊在不同領域的應用情況，線性方程具有一定的預測性，根據線性擬合的方程，可以預測絨囊流體應用涉及領域的發展能力，擬合方程的斜率絕對值的大小可以視為某領域發展能力的大小。斜率絕對值越大，意為下一年變化越大，正負表示變化增加或減少。鉆井、修井、壓裂、穩油控水、酸化、聚合物驅替領域分別是?0.20、0.11、?0.10、?0.05、?0.09、?0.10。鉆井和壓裂領域的發展能力較大，因此預測下一年，鉆井領域的應用會顯著減少，而壓裂領域則會相對增加。幫助研究者可以在了解十年內絨囊流體應用情況的基礎之上，更為準確地聚焦于下一個絨囊流體熱門應用領域。

最后，線性回歸雖然是一種簡單且有效的預測方法，但它也有一些明顯的缺點。線性回歸假設自變量與因變量之間存在線性關系，這在實際問題中并不總是成立。對于非線性關系，線性回歸的預測效果較差；線性回歸容易受到異常值的影響，模型的穩定性和準確性可能會受到很大影響；線性回歸無法有效處理特征之間的多重共線性問題，這可能導致參數估計的不準確，進而影響模型的表現。

未來在選擇模型時，應首先對數據進行分析，了解數據的特性。通過探索性分析判斷數據是否呈現線性關系，若是，可以使用線性回歸；若不是，可以嘗試支持向量機、決策樹等模型。在選擇模型后，評估模型效果。通過調參優化模型，這樣可以確保選用最適合的數據模型，提升預測準確性。

3結論建議

（1）傳統方法上，熱點領域的識別多依賴于經驗判斷，這種方法在準確性和科學性上存在局限性。而通過文獻統計的定量化方法，不僅克服了這一難題，還為熱點領域的預測提供了更加科學和客觀的依據。通過對大量相關領域的文獻進行統計分析，不僅指明研究領域熱點。還為文獻綜述指明調研方向，有助于學者在明確未來研究重點的基礎上，加深對絨囊流體的全面認識。

（2）盡管文獻統計法為研究提供了科學的定量依據，但其應用仍存在一定局限性。當前的統計分析主要基于參考文獻數量，而對研究報告、技術白皮書等學術文件的覆蓋較少。這種局限性可能導致數據來源的不夠全面，進而影響熱點預測的準確性。此外，由于統計過程對文獻種類的依賴性較高，對于非公開數據或灰色文獻的挖掘能力有限，遺漏一些潛在的重要信息。因此，統計結果的準確性仍有提升空間。

（3）為進一步提高預測的科學性和全面性，未來的研究應著眼于擴展文獻種類，構建更加全面和多樣化的基礎數據庫。在現有學術論文的基礎上，增加技術報告、專利文獻、會議論文和行業白皮書等其他學術資源的統計覆蓋范圍，從而減少因文獻單一化導致的偏差問題。同時，可以引入自然語言處理和機器學習等智能化數據分析工具，對非結構化文檔進行自動化處理，挖掘更深層次的知識圖譜。此外，還應注重國際化合作，整合來自不同地區、不同語言的文獻資源，結合大數據算法，更加全面地把握鉆井絨囊流體的應用方向。這將不僅有助于提高熱點預測的準確性，還能為該領域的創新與技術突破提供強有力的理論支持和數據保障。