셰일가스 생산은 초기 고생산 후 급격한 감소의 동적 특성을 보이며, 빠른 감소는 초기 생산 배분이 과도할 수 있음을 나타냅니다. 비합리적인 생산 배분은 저류층 생산 능력의 빠른 쇠퇴를 초래하여 가스정의 경제적 채산성 저장량(EUR)에 영향을 미치므로, 셰일가스정의 생산 능력을 합리적으로 평가하는 것이 저류층의 안정적 생산 보장에 중요합니다. 현재 셰일가스 생산 능력 평가 방법의 문제점과 해결 방안을 명확히 하기 위해 셰일가스 생산 능력의 특수 내포를 연구 분석하였고, 생산 능력 평가 연구에서 유동방정식 해석법, 유동방정식 수치시뮬레이션법, 인공지능 3가지 방법의 발전 현황을 검토하였습니다. 연구 결과, 셰일가스 생산 능력은 단계별 특성을 뚜렷이 나타내며, 생산 단계별로 생산 능력 주요 제어 인자, 유동 메커니즘, 유동 상태가 다르며, 초기 생산 능력과 후기 생산 능력의 제어 인자 차이가 크고, 평가 방법 간 인식 차이가 존재함을 발견하였습니다. 유동방정식 해석법은 유동 메커니즘에 대한 인지 정도에 의존하며, 유동방정식 수치 시뮬레이션법은 신뢰할 수 있는 대량의 데이터와 저류층 공학적 경험 판단으로 결과를 검증해야 하며, 인공지능 방법은 높은 불투명성, 해석 불가능성, 일반화 능력 부족 문제를 가지고 있습니다. 이에 미래 발전 방향은 미시 및 거시 두 층면 접합점의 셰일가스 침투 메커니즘 연구에 착수하고, 정교한 지질 모델링-응력 물성 진화-균열 확장-다상 유동 수치 시뮬레이션-감소 분석의 다차원 생산 능력 묘사 융합을 심화하며, 기계 학습 알고리즘의 무관 메커니즘 제약과 인과 추론의 투명성, 해석 가능성을 강화하여 기존 생산 능력 평가 방법의 제약을 회피하여 합리적인 셰일가스 생산 능력 평가 모델과 방법을 구축하여 정확한 가스정 생산 능력 평가, 안정적 생산 및 효율적 개발에 이론적 지원을 제공해야 합니다.

셰일가스; 생산 능력 평가; 유동 방정식 해석법; 유동 방정식 수치 시뮬레이션법; 인공지능 방법; 동적 평가