빅데이터 기술이 지속적으로 발전하는 배경에서 유전 및 가스전의 디지털화 및 지능형 생산 관리가 필연적인 추세가 되었습니다. 셰일가스정은 누적 액체, 모래 배출 및 강한 응력 민감성과 같은 문제를 가지고 있으며, 생산량 조정 시 여러 가지 요소를 고려해야 합니다. 전통적인 방법은 수작업이 많고 생산량 조정 경보 효율이 낮아 다중 요소를 종합적으로 고려하여 최적의 생산량 조정을 구현할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 셰일가스정의 전형적인 수명주기 특성을 결합하여 액체 배출 및 가스 수송, 안정 생산을 위한 압력 저하, 일정 압력 저하에 따른 생산량 감소의 3단계로 나누고, 가스정의 전체 수명주기별 차별화된 생산량 조정 규칙을 명확히 하였습니다. 안정기 압력 저하법, 단위 압력 저하당 생산량법, 임계 모래 배출 유량법, 임계 액체 수송 유량법, 경험 그래프법, 간헐적 스위치 정공법 등 6개의 생산 조정 지표를 설정하였습니다. 조정 규칙, 지표 및 현장 경험에 따라 퍼지 논리 제어 기반 셰일가스정 지능형 생산량 조정 경보 모델을 구축하였고, Python 프로그래밍을 이용하여 가스정 생산 동적 변화에 따른 모든 생산 조정 지표의 실시간 계산과 퍼지 논리 제어 알고리즘을 구현하였습니다. 위롱 셰일가스전에서 100개 이상의 공정에 대해 생산 조정 경보 시간은 30초에 불과하며, 전통적인 방법이 적어도 5일이 소요되는 것과 비교하여 공정의 생산 조정 요구가 적시에 경보되어 좋은 적용 효과를 얻었습니다. 향후 원격 제어 노즐 또는 쓰로틀 밸브와 결합하여 생산 제도 조절이 가능하며, 지능형 유전 및 가스전의 기술적 지원을 제공합니다.

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