동영 함몰지의 심층 치밀 유전(매장 깊이 3,700~4,300 m)은 고지온(152 ℃), 고지층 압력 및 강한 응력 차폐 효과로 인해 절반 균열 길이가 짧고(80 m 미만), 생산 감소 속도가 빠르며(3개월 생산 감소율 40% 초과), 지질-공학 매개변수 불일치로 인한 생산능력 차이가 큰 등 전형적인 심층 도전을 겪고 있습니다. 본 논문에서는 심층 에너지 보충의 어려움, 균열 확장 제한 및 기질 원유 사용 효율 저하 문제를 해결하기 위한 ‘사전 초임계 CO₂ 주입 및 흡착액 정밀 활성화’ 에너지 저장 균열 공정 개선안을 제시합니다. 본 공정은 초임계 CO₂(온도 35 ℃, 압력 15 MPa, 밀도 0.8 g/cm³)의 상태 조절을 통해 높은 확산성(0.12 cm²/s)과 상변화 팽창 잠재력을 이용해 사전 에너지 저장 균열을 형성하며; 최적화된 음이온형 석유 술포네이트 흡착액 시스템(계면장력 0.15 mN/m 감소, 접촉각 65° 최적화)과 결합해 모세관 저항을 효과적으로 낮추고 저장층 습윤성을 개선하여 기질 원유의 정밀한 활성화를 실현합니다. 다중 매개변수 최적화 문제 해결을 위해 정교한 직교 시험 설계 L₆₄(4⁵)를 기반으로 960개 수치 시뮬레이션 샘플 라이브러리를 구축했으며, 6개의 핵심 지질 매개변수와 5개의 최적화 대상 공정 매개변수를 포함합니다. 나아가 역전파(BP) 신경망과 유전 알고리즘을 결합한 최적화 모델을 구축하였고, 누적 산유량을 목적 함수로 하여 CO₂ 주입량, 흡착액 주입량, 흡착액 주입 속도, 눌림 시간 및 일일 산출량을 전역 최적화하였습니다. 모델 검증 결과, BP 신경망 예측 상대 오차는 2.5%를 넘지 않았고(신규정 13개 은닉 노드, 평균 제곱 오차 0.0037; 구정 8개 은닉 노드, 평균 제곱 오차 0.0043), 유전 알고리즘은 75세대 내에 수렴했으며(교차 확률 P_c=0.4, 변이 확률 P_m=0.2), 모델이 높은 정밀도와 효율성을 겸비함을 입증하였습니다. 현장 적용 결과는 뚜렷했습니다. 개선된 공정으로 균열 반길이가 78 m에서 161 m로 106.4% 증가하였고, 대표정 Y22의 90일 생산 저하율이 13.3% 낮아졌으며, 매개변수 최적화 후 신규정과 구정의 생산 능력이 각각 16.8%와 11.2% 향상되었습니다. 본 연구는 수치 시뮬레이션, 매개변수 학습 및 동적 최적화를 결합한 최적화 의사결정 절차를 구축하여 박스형 저류층 균열의 세로 확장 문제를 효과적으로 극복하였으며, 비정형 석유가스전의 고효율 개발을 위한 참고 가능한 최적화 패러다임을 제공하였습니다.

에너지 저장 균열; 심층 치밀 유전; 초임계 CO₂; BP 신경망; 유전 알고리즘; 매개변수 최적화