ビッグデータ技術の不断の発展を背景に、石油・ガス田のデジタル化およびスマートな生産管理は必然的な潮流となっています。シェールガス井では液体の蓄積、砂の流出、強い応力感受性などの問題が存在し、生産調整には多くの要因を考慮する必要があります。従来の方法は手作業が多く、生産調整警報の効率が低く、複数の要因を総合的に考慮して最適な調整を実施することができません。これを解決するために、シェールガス井の典型的なライフサイクル特性に基づき、排液・ガス輸送、安定生産のための圧力降下、一定圧力降下による生産低下の3段階に分類し、気井の全ライフサイクルにわたる差分的な生産調整ルールを明確にしました。安定期圧降法、単位圧降単位生産法、臨界砂流出量法、臨界液運搬流量法、経験図版法、間欠的スイッチ井法の6つの生産調整指標を設定しました。調整ルール、調整指標および現場の経験に基づき、ファジィ論理制御に基づくシェールガス井のスマート生産調整警報モデルを構築し、Pythonプログラミングを用いて気井の生産動態変化に伴うすべての生産調整指標のリアルタイム計算とファジィ論理制御アルゴリズムを実現しました。威栄（ウィロン）シェールガス田では100口以上の井戸に対する調整警報時間はわずか30秒であり、従来の方法が少なくとも5日を要するのに対し、井戸の調整ニーズがタイムリーに警報され、良好な適用効果を得ました。将来的には遠隔制御のノズルやスロットルバルブと組み合わせて生産制度の調整を実現し、スマート油ガス田に技術支援を提供できます。

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