东北石油大学地址在哪个区，你知道吗？东北石油大学是黑龙江省重点建设高校，国家教育部与黑龙江省人民政府共建高校，是一所以工为主，石油天然气、管理科学与与工程、机械工程、材料科学与工程等多学科协调发展的省部共建大学。学校前身是1946年创建的东北石油学院，1958年更名为东北石油学院，2000年划转转辽宁省管理。2013年，学校与中国石油大学（北京）合并组建新的中国石油大学。
一：东北石油大学地址在哪个区
东北石油大学在大庆哪个区?
东北石油大学位于大庆市萨尔图区。
东北石油大学（原名东北石油学院、大庆石油学院）位于黑龙江省大庆市，创建于1960年，学校前身是东北石油学院，1975年7月更名为大庆石油学院，2010年4月正式更名为东北石油大学，是一所以工学为主，工、理、管、文、经、法、教育、艺术多学科协调发展的高校。1978年被确定为88所全国重点大学之一。
东北石油大学是黑龙江省与中国石油天然气集团公司、中国石油化工集团公司、中国海洋石油总公司共建高校，是黑龙江省重点建设的高水平大学。东北石油大学源于清华大学石油炼制系，孕育于北京石油学院，诞生发展于大庆油田，是大庆油田大会战的重要成果之一。
二：大庆东北石油大学地址
东北石油大学共有2个校区。分别为
秦皇岛校区地址：河北省秦皇岛市河北大街西段550号
大庆校区地址：黑龙江省大庆市高新技术产业开发区学府街99号
三：秦皇岛东北石油大学地址
国内外智能压裂技术现状及发展趋势
蒋廷学1,2 周珺1,2 廖璐璐1,2
E-mail：iangtx.sripe@sinopec.com
1. 页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室, 北京 102206
2. 中国石化石油工程技术研究院, 北京 102206
摘 要: 随着人工智能技术的快速发展及其在油气领域的广泛应用，智能压裂技术取得较大的进展，包括裂缝参数及压裂参数智能优化、智能压裂流体及材料、智能压裂设备及工具、压裂风险智能预警系统、压裂参数实时优化智能控制和压裂裂缝智能监测技术等方面，但其智能化程度不一，没有形成一个完整的智能压裂技术体系。在分析智能压裂技术现状的基础上，指出了智能压裂的发展趋势，包括开展小数据样本的深度挖掘、建立基于三维甜点分布的地质工程一体化压裂智能决策平台、研制智能响应性压裂流体及材料、研制裂缝扩展四维智能监控模型并实现可视化、研制无人值守压裂设备及智能工具等，这对于形成完整统一的智能压裂技术体系，实现新一轮水力压裂技术的革新具有重要意义。
关键词: 人工智能；水力压裂；智能压裂；发展现状；发展趋势
随着常规油气资源逐渐枯竭，以页岩油气为代 表的非常规油气资源的开发越来越重要。水平井体积压裂技术因能大大增加储层改造体积，从而大幅提高单井产量，已在非常规油气资源开发中获得广泛应用，并取得巨大的成功[1–8] ，极大地推动了页岩油气***由 1.0 版向 2.0 版的演变。目前，已形成了以“密切割、强加砂和暂堵转向”为核心的水平井 体积压裂技术，压裂施工规模越来越大，例如页岩气单井压裂液规模达到了 50 000～80 000 m3 甚至更 高，单井加砂量达到了 2 000～4 000 m3 甚至更多， 导致压裂成本越来越高，虽然水平井产量有了大幅提高，但产出投入比未能成比例增加。因此，如何在实现体积压裂的同时大幅降低压裂成本成为研究的热点和方向。
人工智能（AI）是以数学、计算机科学、密码学、 自动化、应用心理学、生物学和神经生理学等为理论基础的新兴学科，在理论上涵盖了大数据智能理论、类脑智能和量子智能等，在技术上包括智能语音处理、图形智能识别、智能计算、跨媒体分析推理和自主无人系统等[9–13] ，已成为工业 4.0 时代的重要引领技术。目前，国际石油公司与谷歌、思科和微软等高科技公司合作，将人工智能技术应用于油气勘探开发全过程，提升了油气行业的智能化水平。人工智能技术在水力压裂中的应用也取得了一定程度的进展，但仍未实现精准造缝、支撑、增大有效改 造体积和提高油气产量的目的。为此，笔者总结了智能压裂技术在裂缝参数及施工参数智能优化、智能压裂流体及材料、智能压裂设备及工具、压裂风险智能预警系统、压裂施工实时优化智能控制、压裂裂缝智能监测等方面取得的主要进展，并分析了智能压裂技术发展趋势，以期推动智能压裂技术快速发展，提高页岩油气水平井压裂开发的产出投入比，实现页岩油气等非常规油气藏的高效开发。
1. 智能压裂技术发展历程
智能压裂技术是将人工智能、大数据和云计算 等信息技术综合应用于压裂设计、施工及返排生产 的全生命周期，从而最大限度地提高压裂设计的科学性与针对性、压裂施工的精准性与高效性、压后返排与生产过程中储层–裂缝–井筒–井口–集输站 等多节点系统的整体协调性和动态可优化性。智能 压裂技术核心是基于地质–工程“动态一体化”的理念，通过压裂参数的智能优化、具有智能响应特征的压裂材料、压裂设备及工具的智能化和油气井全生命周期的智能控制等途径，实现多簇裂缝起裂与延伸特性的实时精准描述及四维可视化。智能压裂技术的发展历程可分为 3 个阶段。
1）裂缝参数多因素优化阶段（2000 年之前）。在该阶段，人工智能技术尚无明显的发展，在石 *** 业中应用较少，在水力压裂技术研究方面，仅仅 通过正交方案设计开展了多因素条件下裂缝参数优化研究。
2）智能压裂技术萌芽阶段（2000—2010 年）。随着 BP 神经网络、模糊算法和遗传算法等智能算法取得突破，并逐步应用于整体井网的裂缝参数优 化，智能压裂技术开始萌芽。此外，随着材料学的 发展，开始研发可固化树脂包层砂、变黏酸及可变 相态压裂液–支撑剂体系等智能流体及材料，并进行了现场试验。
3）智能压裂技术快速发展阶段（ 2010 年 至 今）。随着大数据、云计算、数字孪生等信息技术的快速发展，人工智能技术出现爆发性发展，智能压 裂技术也进入快速发展阶段：采用机器学习的方式 建立了压裂参数与油井产量的关系模型，并对压裂 参数进行优化；开发了基于机器学习方式的井下风 险预警系统，能够实现支撑剂砂堵等井下故障预 警；压裂智能控制技术研究取得较大进展，研制了 可以远程控制或通过编码开关的智能滑套、自动化及半智能化控制的压裂车组，并进行了现场应用。
2.智能压裂技术主要进展2.1 压裂参数智能优化
页岩油气开发过程中，单井最优压裂参数并不能适用于井网中的每一口井。此外，为避免井间干扰，同时考虑压裂成本，需要对布缝方式、裂缝长度 和裂缝导流能力等参数进行整体优化，以使整个井组或井网的综合产量及经济效益最大。为此，国内基于人工神经网络、遗传–变异算法，综合考虑了井网参数–裂缝参数–压裂参数及其约束条件，以“井工厂”平台的经济净现值最大化为目标函数，进行 了多参数协同智能优化技术研究[14–19]。近年来，在 改进渗流模型的基础上，考虑人工裂缝与天然裂缝相互影响或考虑吸附解吸和非达西流动等因素的影响，开展了井网的布井数量、布井方式和裂缝参数的协同优化研究，结果发现井网中每口井的裂缝参 数存在一定差异性时整体产能较高。目前，基于机器学习和智能算法的井网–缝网参数优化研究较少。
根据裂缝参数优化结果，可以对压裂规模、排量及加砂量等压裂参数进行优化，但压裂参数之间 相互影响，存在多解性。近年来，基于随机森林、 K 均值聚类和 BP 神经网络等智能算法，国内外开展了大量压裂参数智能优化研究[20–23]。通过机器学习的 *** ，建立多因素变量与自变量的潜在关系， 找到影响产能的压裂主控因素，从而计算排量、支撑剂粒径和液体类型等对裂缝网络扩展形态的影 响，确定最优压裂参数。M.A.Al-Alwani 等人[24] 采用 PLS 回归 *** ，建立了基于压裂参数的页岩气井 产量关联模型，通过对马塞勒斯 2 700 多口井的大数据分析，得到产量与压裂参数的关系，可以根据储层特征确定相应的压裂参数。E.Urban-Rascon 等人 [25] 采用自组织竞争型神经网络 (SOP) *** ，建立了水力裂缝 SRV、裂缝复杂指数、缝长和缝高等裂缝参数的机器学习模型。
2.2 智能压裂流体及材料
压裂流体及材料主要包括压裂液、酸液、支撑剂和暂堵剂等，其性能在很大程度上可以决定压裂 施工的效果。现有的压裂液体系主要是胍胶类或聚 合物类，具有高黏度、低摩阻及强携砂等特征。随着提高压裂效果需求的不断提升，压裂液体系逐渐 向多功能化发展，国内外研制了多种智能压裂液体系。为了降低地层伤害，戴彩丽等人[26] 研发了一种基于 CO2 智能响应表面活性剂的清洁压裂液体系， 对储层伤害率低于 10%，注入 CO2 后黏度增加，注 入氮气等气体后黏度降低，并且在返排液中注入 CO2 可以使压裂液黏度再度恢复正常。为了提高压裂液体系的支撑剂携砂能力，王磊等人[27] 研发了一 种剪切敏感型清洁压裂液体系，在酸性条件下高速 注入时，其棒状胶束被破坏，黏度降低；当注入结束后，棒状胶束自动相互缠绕，促使液体黏度增加，从 而增大携砂能力，砂液比可提高到 30%。
为了满足高温储层的酸化需求，酸液体系向高 耐温性、缓蚀性及低酸岩反应速率的智能酸液方向 发展。周利华等人[28] 研发了一种智能包封酸，采用 疏水性的纳米颗粒将酸液体系进行包裹，从而阻碍 酸液与地层岩石直接反应；当包封酸到达目标储层位置后，加入一定的释放剂控制酸岩反应，从而增 大酸液的有效作用距离。高峰等人[29] 研发出一种 速溶性智能转向酸，初始黏度约为 20 mPa·s，随着酸岩反应的进行，地层内流体的 pH 值增加，酸液黏度增加，促使裂缝转向，而随着酸岩反应生成的 CaCl2 含量的增加，转向酸中的胶束会逐渐被破坏， 酸液黏度逐步降低，从而实现智能破胶。
目前，支撑剂已从最初的石英砂、陶粒发展到覆膜砂、自悬浮支撑剂等，国内外已研制出一些对 地层温度、pH 值或化学反应等状态智能响应的支撑 剂。F.F.Chang 等人[30] 提出了一种基于相态变化的智能支撑剂，以液体形态进入地层，随着温度的升高逐步变成多个球形固体微珠，并具有一定的弹塑 性，可以对微裂缝形成有效支撑。S.Alexander 等人 [31] 利用微粒子对温度、pH 值和催化剂的敏感特性，研制了原位支撑剂，微粒子有良好的流动性能， 能进入复杂裂缝，加入催化剂可使微粒子发生物理吸附和化学吸附，形成多孔介质颗粒（见图 1）。L.Santos 等人[32] 利用形状记忆聚合物，研发了膨胀式智能支撑剂，随压裂液进入储层后在地层温度下会发生膨胀，从而对微裂缝形成有效支撑，增加了裂缝导流能力。C.Miller 等人[33] 利用水热反应在富 含方解石的页岩表面直接生成羟基磷灰石晶体，尺寸可达几百微米，并倾向于沿着富含方解石的表面 形成，将其作为原位支撑剂，可以提高裂缝导流能力。
随着水力压裂技术的发展，暂堵剂的应用越来越普遍。暂堵剂材料逐步从条状纤维、固体球状颗粒、片状颗粒或绳结式材料向智能响应材料发展， 利用地层中温度变化或磁场效应，转变相态或形态，从而达到暂堵转向的目的。裴宇昕[34] 研发了一 种受温度激发的自转向压裂液体系，在地层温度下，基于其热敏特征，快速成胶成为暂堵剂，促使水力裂缝发生封堵并转向，待地层温度达到破胶温度时可自动破胶，顺利返排。苏鑫等人[35] 研发了一种 基于动态共价键的 CO2 响应性智能水凝胶，随着压 裂液进入地层后可以逐步形成高黏度水凝胶，起到暂堵转向的作用；注入酸液后，水凝胶因分子键遭到破坏而黏度大幅降低，从而解除封堵作用。罗明良等人[36] 研究了一种基于磁流变液的智能暂堵剂， 由磁性颗粒、白油及相关添加剂组成，当其进入地层裂缝后，从外部对磁性颗粒施加磁场作用使液体 固化，实现裂缝暂堵；消除磁场作用后，即可解堵。L.Santos 等人[37] 研制了形状记忆型智能转向暂堵剂，其初始体积比较大，通过加工可使其变小变薄， 可以随压裂液进入地层裂缝中，当地层温度超过 80 ℃ 时，则恢复初始状态，体积变大，从而起到封堵裂缝 的作用，其最大封堵能力达到了 35 MPa。
图 1原位支撑剂的作用机理及微观结构
Figure 1.Mechani *** and microstructure of in-situ proppant
2.3 智能压裂设备及工具
近年来，随着国内页岩油气的大规模开发，压裂 设备得到了快速发展，压裂车从 2000 燃油型发展 到 4000 型再到 6000 型电动压裂车，且功能得到了 大幅度提升。目前，压裂设备基本实现了自动化控 制 [38–40] ，应用智能控制与数据处理系统，通过设置相 关参数，可以实现压裂施工过程中输送砂量、供液速度及投球数量等自动控制，但无法自动诊断井下 工况和自动调整施工方案，智能化程度不高。
压裂滑套已从常规的机械式发展到识别控制式及远程控制式。无线射频双向数据传输技术广泛用于压裂滑套中[41–43] ，与常规投球式滑套不同，其投球中内置 RFID 标签，通过其中的智能识别码打开相 应的滑套，可以实现压裂段数不受套管直径的限制。王斌等人[44] 基于压力传感器，设计了一种新型 智能电控趾端滑套，通过小体积的 PCB 板，可监控 压力大小，并远程操控，实现滑套的延时开启。
2.4 压裂风险智能预警系统
页岩气水平井大规模压裂作业过程中经常出现各类井下故障，严重影响作业安全，并增加了压裂成本，因此，国内外开展了大量压裂作业井下故障 检测与预警研究，并基于大数据分析、贝叶斯网络 等 *** 开发了多种压裂风险智能预警系统[45–47]。这 些系统的故障预测原理不同，一是通过建立压裂井 数据库，对比分析压裂施工实时数据与数据库中事 故井数据的相似性，判断故障类型并计算故障概 率；二是采用贝叶斯网络 *** 预测井下故障的概率，然后量化各类故障的风险表征参数，实现基于 概率分布的压裂作业井下故障预测。
压裂施工过程中，支撑剂在井筒中堵塞（即砂堵）是最常见的井下故障之一，国内外开展了大量 的砂堵风险识别 *** 研究[48–51] ，在一定程度上降低 了砂堵风险，但是无法实现砂堵预警。为此，国内外进行了砂堵智能预警 *** 研究，并取得了一系列成果：方博涛等人[52] 基于 BP 神经网络，建立了压裂 砂堵风险预警模型，与 Nolte-Smith 图版砂堵识别 *** 相比，可以提前 1.5 min 报警；Cheng Guozhu 等人[53] 应用深度学习网络，基于Niobraara-DJ 盆地的压裂数据建立了 4 种砂堵预测模型，采用 CNN-LSTM 网 络与物理经验 *** 加权结合建立了砂堵预警集成模 型；Y.Yu 等人[54] 利用 Niobrara-DJ 盆地的压裂数据， 针对非砂堵/砂堵 2 种情况训练了 2 个高斯隐马尔科夫模型，并用砂堵前 500 s 的压力波动数据进行训练，整体预警准确率为 81%；Liu Liwang 等人[55] 利用 局部加权线性回归 *** ，建立了压裂压力预测模 型，并结合粒子滤波算法和自回归移动平均模型对 模型参数进行了优化，提出了一套基于规则的精细压裂砂堵预警方案，可提前 37 s 发出预警信号。整体上看，目前砂堵智能预警研究仍处于起步阶段，均基于纯数据驱动 *** ，对训练数据集敏感、泛化能力较差，亟需数据与机理联合驱动。
2.5 压裂参数实时优化智能控制
长期以来，压裂参数的实时优化主要依靠现场施工人员的经验，缺少量化判断的依据。为此，国内外开展了压裂参数实时优化智能控制技术研究。例如，哈里伯顿公司研发了 Prodigi 智能压裂系统[56]，利用光纤传感器实时测量每一段压裂簇中的压裂液流量变化，并自适应泵速控制算法，在压裂过程中 智能控制泵速和加砂量等压裂参数，使每一簇的进入流量和支撑剂均匀分布，各射孔簇的流量差仅为 0.016 m3 /min，形成裂缝的均衡扩展和支撑剂的均衡 分布（见图 2），达到充分改造每一段的目的。同时，该系统可以有效降低施工压力和砂堵的风险，平均施工时间缩短 30 min，使压裂施工控制从人为经验操作进入了自动、智能控制的新阶段。
图 2智能压裂系统与传统压裂技术的应用效果对比
Figure 2.Application effect comparison between intelligent fracturing system Prodigi and traditional fracturing
2.6 压裂裂缝智能监测技术
准确监测裂缝的形态及几何尺寸等参数，对于有效评价水力压裂效果作用重大。目前，裂缝智能监测技术主要包含微地震监测、测斜仪监测、裂缝参数反演和示踪剂监测等 *** ，这些 *** 无论是原理还是应用效果均存在很大的差异性。
微地震和测斜仪监测可以获得大量的数据，采用人工智能算法进行处理后可以得到裂缝形态特征。N.Verkhovtseva 等人[57] 收集了 50 000 组测斜仪 数据，利用前馈神经网络与模式识别网络，建立了测斜仪测量数据与裂缝方位、裂缝模式及裂缝体积 等参数之间的关系，裂缝模式识别的准确度高达 89.2%。崔晨雨[58] 提出了基于多目标智能优化算法 与微地震结果的复杂裂缝反演 *** ，采用微地震监 测数据，利用基于分解的多目标裂缝网络反演算 法，可以计算出多种复杂裂缝网络形态的组合方案。
常规示踪剂监测是通过定期检测压裂返排液中 示踪剂的浓度来计算产出相特征，但存在准确度不 高的问题。为此，国内外研制了智能响应性示踪剂，其与油、气和水接触前不反应，接触后可以释放 相对应的微量示踪分子，通过检测返排液中示踪分子的浓度，对分段压裂水平井每一段的压裂效果进 行评价[5 9] ，逐渐形成了示踪剂智能监测技术。例如，K.Ovchinnikov 等人[60] 研制了基于碳量子点的智 能示踪剂，通过在支撑剂表面进行涂层改性或直接 注入，从而实现压裂裂缝的智能监测。此外，哈里 伯顿公司提出了一种基于电磁感应理论的裂缝监测 *** [61] ，通过压裂液携带磁流体进入地层，使人工 裂缝具有一定的磁效应，压裂施工完成后下入导电螺线管磁场发生装置，使压裂液中携带的磁流体产 生次生磁场，再根据地面接受到的磁场信号来计算人工裂缝的几何形状及方位等参数，从而对压裂效果进行评价，基本原理如图 3 所示。
目前，分布式光纤已经逐步应用于压裂裂缝监 测。罗红文等人[62– 63] 基于页岩气分段多簇压裂水 平井的分布式光纤监测数据，采用 MCMC 和 SA 等 人工智能算法建立了人工裂缝反演模型，可以定量 反演有效压裂裂缝参数和每一段的产出数据。
图 3磁流体裂缝监测原理
Figure 3.Principle of fracture monitoring with magnetic fluid
3. 智能压裂技术发展趋势
目前，智能压裂技术已经取得了一定的进展和成果，但距精准智能压裂仍有较大的差距。在压裂参数智能优化方面，虽然相关算法及模型已经较为成熟，但由于各类压裂数据完整性不高，对模型计算的准确性影响较大，需要开展小数据样本的深度挖掘，以提高机器学习的准确度，并建立地质工程一体化压裂智能决策平台，不断提高压裂参数智能 优化的准确性。在压裂流体与材料方面，虽然已经研制了一些感受外部 *** 的响应性智能压裂材料，但大多处于室内试验阶段，现场应用较少，仍需要加大相态转化压裂液、压敏型暂堵剂和自聚集支撑剂等研发力度，以满足智能压裂的需要。在智能压 裂工具及智能控制方面，虽然压裂设备、工具和风险预警系统等自动化程度明显提高，但智能化及智 能控制方面进展较慢，需要大力研发无人值守压裂设备及智能工具，提高压裂作业效率。
3.1 开展小数据样本的深度挖掘，提高机器学习的准确度
大数据是深度学习的基础，但如果数据虽多但质量不高，则学习与预测的结果也令人难以信服。由于压裂施工中各种压裂数据的收集与校核较为困 难，而且一些储层的压裂井数较少，因此，需要开展小数据样本的深度挖掘与学习研究，解决在样本量较少的情况下机器学习所面临的提高准确度的巨大 挑战，在小样本学习算法上开展研究[64–65] ，根据训练特征并结合任务特征信息的方式，将深度挖掘 *** 嵌入模型，基于迁移学习和元学习等 *** 实现小样 本数据的学习和挖掘。小数据样本的深度挖掘能有效提高数据的利用率，降低模型的研究和开发成本。此外，在小样本数据的迁移学习时（如预测压 后产量），应高度重视油气藏类型的相似性研究，以提高预测结果的准确性。
3.2 建立智能决策平台，满足压裂参数优化的需要
油气层开发过程中，甜点的识别及预测是井眼 轨道和压裂参数优化的基础。现有的压裂参数优化 *** 采用的是储层平均地质参数，无法做到每一 段、每一簇都最优化。因此，基于大数据及云计算 等手段，在以往甜点的点分布模型或一维分布模型 的基础上，结合叠前/叠后地震数据反演，计算“井 工厂”开发单元或单井控制区域内的三维甜点分布，并实现可视化、各种切线剖分及任意角度旋转 观察等目标。在此基础上，基于地质导向或旋转导 向钻井技术，并结合裂缝的纵向延伸剖面特征，合理优化水平井井眼轨道，并与段簇位置精细划分和各簇裂缝的长度、导流能力及复杂性程度等紧密结合，即在甜点分布密集处适当增大缝长、导流能力及裂缝复杂性程度，以实现油气井生产能力的最大化。或者，可以适当降低缝长、导流能力及裂缝复杂性程度，以最大限度地降低成本。通过这种方式，最终实现钻井及压裂能“闻着油味走”的技术 目标，最大限度地实现降本增效。因此，需要研制基于三维甜点分布的地质工程一体化压裂智能决策平台，以提高压裂参数优化的针对性和有效性，提升压裂效果，实现非常规油气资源的高效开发。
3.3 研制智能响应性压裂流体及材料
目前，压裂流体及材料的主体性能比较单一，需要研制温度、压力等井下环境智能响应性流体和材料，以满足提高压裂效果的需要。在水力压裂的高 温高压状态下，环境条件主要包括温度、压力、剪切速率、pH值、阴阳离子种类及浓度，以及光、电、磁的强度等。对于压裂液体系，可以研发相态智能转化型压裂液，在低温下为高流动性液态，在高温下自聚集逆向形成多个颗粒的固态，形成一种原位成型支撑剂，可以提高分支缝及微裂缝的导流能力。对于暂堵剂，可以研发压力敏感性液态暂堵剂，当暂堵压力升高时，其黏度逆势增加，从而进一步增强暂堵效果，当新缝开启或压后返排导致压力下降时，其黏度随之下降，从而顺利返排并降低储层伤害；还可以研发自膨胀式暂堵剂，在暂堵后压力升高时能自动膨胀（体积增大），使裂缝由部分暂堵向完全暂堵转变，从而提高暂堵效率和暂堵后出现簇 间或缝内转向裂缝的概率。对于支撑剂，可以研发离子或 pH 值响应性支撑剂自聚材料，裂缝内的支撑剂可以自动聚集成团，形成柱状支撑，从而大幅度提高深层油气 *** 工裂缝导流能力。
3.4 研制智能响应性压裂流体及材料
多簇多尺度水力裂缝的造缝及支撑效果的四维智能监测模型及可视化显示是智能压裂实时控制的核心技术，也是压裂施工参数调整的基础和依据。常规 CT 扫描技术可以完成类似的工作，但仅限于 实验室的全直径岩心或人造岩样的尺度。现场大尺 度量级的多簇多尺度裂缝监测技术，包括测斜仪、微地震、分布式光纤、广域电磁法及电磁造影等技术，都有各自的局限性，难以精细描述多簇裂缝和多尺度裂缝的造缝及支撑的全过程动态变化。因此，亟需研发裂缝扩展四维智能监控模型并实现可视化，为暂堵球、暂堵剂和支撑剂等的注入程序设计（包括加入时机、浓度或速度以及总量等）提供依据，并能实时调整泵注程序，适时观察各簇裂缝的均衡延伸程度、多尺度裂缝的扩展及支撑剂进入动态，使各簇裂缝的均衡破裂、均衡延伸、均衡加砂和均衡导流成为可能。实际上，即使水平井分段压裂实现了均衡破裂和均衡延伸，由于支撑剂运移受多因素影响，实现均衡加砂的难度极大，但均衡加砂对于压后油气生产的均衡性及单井最终可采储量（EUR）影响极大，因此，必须开展相应的技术攻关，以最大限度地实现均衡加砂的目标。
3.5 研制智能响应性压裂流体及材料
目前，大多数压裂设备及工具为半自动化或自动化，仍然需要大量的人力，压裂施工中也需要凭 借经验对压裂参数进行调整，若处理不好还会引起 砂堵等井下故障，因此，需要研制无人值守压裂设备及智能工具。无人值守涵盖施工前的踏勘、压裂车组的无人驾驶及在井场的智能摆放、自动配液和自动施工等环节，例如，压裂车组运行测试、不同压 裂材料加入时机与加入速度等的自动控制、施工风险自动预警、施工参数智能调节、压后返排与生产制度的智能优化及其动态调整等，从而确保形成最优的裂缝形态、几何尺寸及裂缝复杂性，且与储层的匹配性最佳，以最大限度地发挥储层的生产潜力，获得最大的单井EUR。
4. 结束语
目前，水力压裂各项关键技术的智能化程度不一，一些智能压裂关键技术仍处于理论研究或室内测试阶段，没有形成完整的智能压裂技术体系。随着大数据、云计算、数字孪生、数字现实和物联网等信息技术的快速发展及其在油气领域中的推广应用，石油工程数字化及智能化转型将取得成效，智能压裂技术的发展也会进入快车道，还需要在以下 3 个方面进行攻关研究：一是建立全领域数据集，这是大数据及智能化分析的基础；二是加强智能压裂材料、设备及工具的研发，这是实现智能压裂的关键；三是开展以实时化及无人化为核心的关键技术攻关，以满足智能精准压裂的需要。总体而言，智能压裂技术仍处于起步阶段，前景广阔，但不能急 于求成，需要稳步发展，逐步形成完整统一的智能压裂技术体系，实现新一轮水力压裂技术的革新。
基金项目:中国石化科技前瞻项目“基于深度学习的压裂智能优化设计 *** 研究”和“基于 AI 的加拿大 Wapiti 致密储层工程参数优 化” （编号：P21031-1) 联合资助。
本文引用格式：
蒋廷学，周珺，廖璐璐. 国内外智能压裂技术现状及发展趋势 [J]. 石油钻探技术，2022, 50（3）：1-9.
JIANG Tingxue, ZHOU Jun, LIAO Lulu. Development status and future trends of intelligent fracturing technologies [J]. Petroleum Drilling Techniques，2022, 50(3)：1-9.
《石油钻探技术》
期刊网站：http://www.syzt.com.cn
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