基于数字孪生的低渗透气田智能采气系统优化与实证研究

摘要：本文针对低渗透气田智能采气系统优化难题，提出了一种基于数字孪生技术的智能采气系统优化方案。首先，构建了低渗透气田的数字孪生模型，实现对气田地质、工程、生产等多维度数据的实时监测与模拟。其次，融合智能优化算法，对采气系统进行全方位优化设计，涵盖井位优化、井距优化、生产制度优化等方面。最后，通过现场实证研究，验证了该方案的有效性。研究结果表明，基于数字孪生的低渗透气田智能采气系统优化方法不仅能显著提升气田开发效果，还能有效降低开发成本，为低渗透气田的高效开发开辟了新的技术路径。

关键词：数字孪生；低渗透；智能采气

近年来，数字孪生技术作为一种新兴的交叉学科，在油气田开发领域得到了广泛应用。通过构建油气田的虚拟模型，实现实时监测、分析和优化，显著提升了油气田的开发效率。目前，数字孪生技术在油气田开发中的应用主要集中在以下几方面：油气田地质建模与可视化；油气田生产过程模拟与优化；油气田设备状态监测与故障诊断；以及油气田生产管理决策支持。

1. 基于数字孪生的低渗透气田智能采气系统架构设计

1.1 系统总体架构

（1）系统层次结构

本系统采用分层设计，主要分为以下层次：感知层：负责实时采集气田生产过程中的各种数据，包括温度、压力、流量、组分等，通过传感器、执行器等设备实现；网络层：负责数据传输，将感知层采集到的数据传输至数据处理层，同时将控制指令从数据处理层传输至执行层；数据处理层：负责对采集到的数据进行处理和分析，包括数据清洗、特征提取、模型训练等；决策支持层：根据数据处理层提供的信息，利用智能算法进行决策支持，为气田生产提供优化建议；执行层：根据决策支持层的指令，控制执行层设备，如阀门、泵等，实现对气田生产的实时调控[1]。

（2）系统功能模块

本系统主要由以下五大功能模块构成：数据采集模块，负责实时采集气田生产过程中的各类数据；数据处理模块，负责对所采集的数据进行高效处理和分析；数字孪生模型模块，负责构建精准的气田数字孪生模型；智能决策支持模块，依据数据处理层提供的信息，运用先进智能算法进行决策支持；执行控制模块，根据决策支持层的指令，精准控制执行层设备。

1.2 数字孪生模型构建

（1）模型建立方法

数字孪生模型的构建采用以下方法：数据驱动：利用历史生产数据，通过数据驱动方法构建气田的数字孪生模型。物理模型：基于气田的物理特性，建立相应的物理模型，如流体力学模型、多孔介质模型等。机器学习：运用机器学习算法，对气田的生产数据进行训练，以优化数字孪生模型。

（2）模型参数优化

通过对数字孪生模型进行参数优化，提升模型的精度和可靠性。优化方法包括：参数调整：根据实际情况，调整模型参数，如网格密度、时间步长等。模型校验：利用实测数据对模型进行校验，确保模型的准确性。模型集成：将优化后的模型集成至整个智能采气系统中，实现气田生产的实时监控与优化。

1.3 智能决策支持系统设计

（1）决策支持模型

本系统采用了以下决策支持模型：支持向量机（SVM）：适用于分类和回归问题，能够高效处理高维数据。神经网络（NN）：专用于非线性关系建模，具备卓越的学习能力。模糊推理系统：专门处理不确定性问题，能够模拟人类专家的决策过程。

（2）决策支持算法

本系统采纳了以下决策支持算法：遗传算法（GA）：用于优化模型参数，提升模型精度；粒子群优化算法（PSO）：用于解决优化问题，探寻最优解；模拟退火算法（SA）：用于应对复杂优化问题，有效避免陷入局部最优。

2. 智能采气系统关键技术研究

2.1 采气过程仿真

（1）仿真模型建立

建立采气过程仿真模型是智能采气系统优化的基石。仿真模型应涵盖地质模型、流动模型、生产模型和设备模型等多个方面。地质模型详细描述气田的地质结构、孔隙度、渗透率等关键地质参数；流动模型阐释气液两相流动的规律，包括达西定律、泊肃叶定律等；生产模型综合考虑井筒、地面设施和管网等的生产特性；设备模型则关注压缩设备、分离设备等关键设备的运行状态。

（2）仿真结果分析

通过对仿真结果的深入分析，能够评估不同采气策略的实效，为实际生产提供有力依据。分析内容涵盖气田产量、气藏压力、气液相态分布、设备运行状态等多个维度。通过对比不同模型的仿真结果，优化采气工艺，进而提升气田的采收率[2]。

2.2 井筒智能监测与诊断

（1）监测数据采集

监测数据采集是井筒智能监测与诊断的基石。核心监测数据涵盖井口压力、流量、温度、液位等关键参数。借助传感器和无线传输技术，实现数据的实时、高效采集。

（2）诊断算法研究

诊断算法的研究聚焦于故障识别、定位及预测。故障识别通过数据挖掘和机器学习技术，揭示设备潜在问题；故障定位则依据监测数据分析，精准确定故障点；故障预测基于历史和实时数据，评估故障发生的概率。这一系列算法确保了井筒设备的稳定运行。

2.3 优化调度策略

（1）调度模型构建

调度模型需综合考量气田产出特性、设备工况及市场需求等多重因素。模型应集成产量、成本、设备运行时长及市场波动等核心指标，以构建高效、经济的调度方案。

（2）调度算法研发

算法研发涉及动态规划、遗传算法及深度学习等多种技术。动态规划优化路径选择，遗传算法处理多目标优化，而深度学习则借鉴人类经验优化决策。依据实际场景灵活选用算法，旨在提升采气系统的整体效能和经济效益。

3. 实证研究

3.1 研究区域概况

（1）地质条件

研究区域位于我国某低渗透气田，地质条件复杂。该气田的主要地质特征如下：气藏类型：以砂岩气藏为主，夹杂少量碳酸盐岩气藏。储层物性：孔隙度低，渗透率低，储层非均质性显著。勘探开发难度大：由于储层物性较差，气藏开发难度较高，需采用特殊技术手段。

（2）开发历史

该气田自上世纪末启动勘探开发，历经多个开发阶段。早期主要运用常规的试井、测井等技术进行开发，然而受低渗透特性的影响，开发效果不理想。近年来，随着数字孪生和智能采气技术的进步，对该气田实施了智能化改造，显著提升了开发效果。

3.2 智能采气系统应用效果分析

（1）采气效率提升

通过部署基于数字孪生的智能采气系统，研究区域的采气效率实现了显著提升。具体表现如下：优化井位布设：借助数字孪生技术，对气田地质条件进行精准模拟，优化了井位布设，从而提高了单井产量。优化生产参数：通过实时监测气井生产数据，智能调整生产参数，实现了气井生产状态的动态优化，有效提升了采气效率。

（2）开发成本降低

智能采气系统的应用有效降低了开发成本，具体体现在以下几方面：减少人工干预：通过自动化控制系统，大幅减少了人工巡检和维护工作量，显著降低了人工成本。提高设备利用率：智能采气系统能够实时监测设备运行状态，提前预警设备故障，减少了设备停机时间，提升了设备利用率。优化生产方案：利用数字孪生技术对气田进行模拟分析，优化了生产方案，进一步降低了生产成本。

（3）系统稳定性分析

智能采气系统在运行过程中展现出卓越的稳定性，具体分析如下：系统可靠性高：采用模块化设计，各模块相互独立，有效提升了系统的可靠性。抗干扰能力强：系统运用冗余设计，当部分模块发生故障时，能自动切换至备用模块，确保系统持续稳定运行。适应性强：系统能够根据气田地质条件的变化，实时调整生产参数，灵活适应各类生产环境。

参考文献：

[1]虚拟现实技术在油库应急处置系统中的应用[J]杨凌云.石化技术2024（06）.

[2] 虚拟现实在海洋石油数字孪生中的应用方法[J]李壮;张歆雨;田培楠.电子元器件与信息技术2024（03）.