東営凹陷の深層致密油層（埋深3,700～4,300ｍ）は、高地温（152 ℃）、高地層圧、および強い応力シールド効果により、裂缝の半長が短い（80ｍ未満）、生産減少が速い（3ヶ月で生産減少率が40％超）、地質・工学パラメータの不適合による生産能力の大きな差異といった典型的な深層の課題に直面しています。本論文では、深層エネルギー補充困難、裂缝拡張制限、基質原油動用効率の低さといった主要課題を解決するため、「前置超臨界CO₂注入と浸吸液による精密活性化」を用いた蓄エネルギー破砕工法の改良案を提案します。本工法は、超臨界CO₂（温度35 ℃、圧力15 MPa、密度0.8 g/cm³）の相状態制御により、その高い拡散性（0.12 cm²/s）と相変化膨張ポテンシャルを利用して前置的に蓄エネルギー破砕を実施し、最適化されたアニオン型石油スルホン酸塩の浸吸液系（界面張力を0.15 mN/mまで低減、接触角を65°まで最適化）と組み合わせることで毛管抵抗を低減し貯留層の湿潤性を改善し、基質原油の精密な活性化を実現しています。多パラメータ最適化問題を解決するために、直交試験計画L₆₄（4⁵）に基づく960組の数値シミュレーションサンプルライブラリを構築し、6つの主要地質パラメータと5つの最適化対象工学パラメータを含んでいます。さらに、逆伝播（BP）ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた連成最適化モデルを構築し、累積産油量を目的関数としてCO₂注入量、浸吸液注入量、浸吸液注入速度、スティミュレーション時間、日産液量をグローバルに最適化しました。モデル検証によると、BPニューラルネットワークの予測相対誤差は2.5％を超えず（新井は隠れ層13ノード、平均二乗誤差0.0037; 旧井は隠れ層8ノード、平均二乗誤差0.0043）、遺伝的アルゴリズムは75世代以内に収束し（交叉確率P_c＝0.4, 突然変異確率P_m＝0.2）、モデルの高精度かつ高効率性を示しています。実地適用効果は顕著で、改良工法により裂缝半長が78ｍから161ｍに106.4％増加し、典型井Y22の90日生産減少率は13.3％低下、パラメータ最適化後、新井および旧井の生産能力がそれぞれ16.8％および11.2％向上しました。本研究は、数値シミュレーション、パラメータ学習、動的最適化を一体化した最適化意思決定プロセスを構築し、箱状貯留層の縦方向裂缝拡大問題を効果的に克服するとともに、非従来型油ガス層の効率的開発に資する最適化パラダイムを提供しています。

蓄エネルギー破砕;深層致密油層;超臨界CO₂;BPニューラルネットワーク;遺伝的アルゴリズム;パラメータ最適化