楼小梅 李婉芊

1月6日，涪陵页岩气田压裂现场，晨光微露。江汉油田石油工程技术研究院储层改造所副所长吴俣昊坐在电脑前，熟练地向压裂智能优化系统输入焦页56-Z3井的关键参数。半小时后，一套完整的压裂设计方案跃然屏上。“搁在去年，这活儿得三四个人连轴转近两周。”他感慨道，现在AI成了他们最靠谱的“工作搭子”。

近年来，江汉油田石油工程技术研究院将AI视为推动石油工程转型升级的关键力量，以本地化AI算力平台与石油工程专业知识库双轮驱动为发展路径，在压裂、钻井、排采等领域取得突破性进展，推动石油工程智能化转型升级，为油田发展提供强力支撑。

智控排采，让气井“呼吸”更顺畅

气井积液是个老大难问题。在涪陵页岩气田，低压生产井占比高达72%，传统的气藏管理平台只能凭井口产气量、产液量去判断积液情况，不仅不够准确，而且数据的指导性也不足。“就像只看脸色判断全身疾病，准头自然差。”该院采气工程所博士后程阳坦言。

程阳团队研发的智能排采决策系统，不再满足于井口数据，而是从井口沿着井筒到井底，每几米分一段，逐个计算压力、流速、持液率。“我们把全井筒的压力分布算出来，积液位置自然就精准暴露了。”程阳打开电脑，指着焦页1-3井的数据说，“这口井积液面在1970米，误差不超过100米，过去不下仪器根本测不出来。”

这套系统还可以扮演采气工程专家的角色，能通过检索日生产数据及对应的测压数据，调用并学习气液两相管流理论及积液诊断方法，从而基于实际生产数据智能推荐适配的排采方式，实现从发现问题到解决问题的完整闭环管理。

强大的自我进化能力是该系统的核心优势。程阳指着屏幕上跳动的参数曲线介绍：“它能够基于实际预测误差，通过反向传播机制自动调整和优化关键参数，在不断迭代中实现模型精度和自我适应性的持续提升，极大降低了人工干预频率。”这种越用越聪明的特性，让技术人员从烦琐的手动调试中解放出来，大幅降低了运维成本。

系统“千井千模”的个性化服务，有效提高了预警准确率。目前，这套系统已应用50井次。下一步，他们还要将这套系统接入气藏管理平台，实现从单井到全气田的智能管理。

智能决策，让方案设计更高效

钻井工程风险很高，地层压力异常、井漏、卡钻等复杂情况频发。过去设计一口井，技术人员要翻阅海量井史，在充分认识地层压力、井下复杂情况、钻井周期的基础上，综合考虑安全性、经济性、可操作性、地质适应性和环保性，平均耗时1~2周。“枯燥不说，还全靠经验判断，新人得熬个三五年才能出师。”该院钻井工程所博士温大鹏说。

“可以找AI来帮忙梳理井史啊。”源于这份初衷，温大鹏和团队成员研发出钻井井下复杂防治决策智能体，实现了邻井数据毫秒级调取。“两公里范围内的井，过去得一本本翻资料，现在眨眼工夫它就把关键信息摆在你面前。”团队成员黄迪箫笙边演示边说。

“既然做了，为什么不做得更好？让它不仅能调数据，还能出方案。”团队为钻井井下复杂防治决策智能体新增了4个专业分析模块——井控、井漏、井垮、井下落物。基于4个模块的分析结果，智能体再形成决策。“好比会诊，需要多个专家站在不同角度提方案，最后综合评估出最优解。”温大鹏解释，“我们不能再走线性思维的老路，一口井的设计需要多维度的智慧碰撞。”

在焦页190-5HF井的模拟应用中，这套系统展现出惊人潜力——提出的方案建议与现场经验高度吻合。除此之外，它还提供了量化依据。目前，这套系统已在试验井上验证了大方向正确。未来，若能打通数据壁垒，接入更强大的算力，钻井方案设计将从经验驱动真正转向数据与知识双驱动，编写效率能提高50%，预测准确率提高40%。

智辨微孔，让压裂优化更精准

在压裂效果评价领域，传统方法依赖人工判读井下视频数据，效率较低且误差较大。“一口水平井有上千个射孔炮眼，我们要盯着十几个小时的井下视频，手动识别、测量每个炮眼，一口井干下来要10天半个月，就像大海捞针，眼睛都看花了。”该院智能测控所技术人员陈子杨无奈地说。

为此，该所技术人员创新研发出一套井下视频炮眼智能识别及压裂效果评价技术，把大家的“眼睛”解放出来。新技术利用YOLO模型训练AI识别炮眼，构建了一套“视频上传—智能识别—效果评价”的自动化工作流。“原理跟自动驾驶识别行人一样，我们先标注20%的图像告诉它这是炮眼，剩下的它自己就能搞定。”负责测试开发的技术员聂园浩解释，“现在，AI能自动截图，把疑似炮眼的位置框出来，准确率在持续提高。”

压裂效果好不好，炮眼大小是关键指标，孔径越大说明改造越充分。“我们想做的不仅是识别，更要精准计算每个炮眼的面积、圆度，然后关联地质参数、施工参数，找出影响压裂效果的主控因素，自动生成压裂效果评价报告，为压裂工艺优化改进提供有力支撑。”聂园浩指着屏幕上的分析图说。

目前，尽管他们还在攻关系统的炮眼测量技术，但前景令人期待。结合生产测井，它未来能对井下实际炮眼情况进行全面、细致的识别分析，输出科学合理的优化方案，并将经过验证新产生的数据，作为新的知识源进行学习，持续迭代更新，实现越用越精准。“以前评价压裂效果靠经验，现在让数据说话。”陈子杨说，“从单因素分析到多参数关联，这是质的飞跃。”