No contexto do desenvolvimento contínuo das tecnologias de big data, a gestão digital e inteligente da produção em campos de petróleo e gás tornou-se uma tendência inevitável. Poços de gás de xisto enfrentam problemas como acúmulo de líquidos, saída de areia e alta sensibilidade ao estresse, sendo necessário considerar vários fatores no ajuste da produção. Os métodos tradicionais têm grande carga de trabalho manual e baixa eficiência nas alertas de ajuste de produção, não podendo considerar de forma abrangente múltiplos fatores para implementar um ajuste otimizado. Para resolver este problema, combinando as características típicas do ciclo de vida dos poços de gás de xisto, o ciclo foi dividido em três fases: expulsão de líquidos e transporte de gás, estabilização com redução de pressão e redução de pressão constante, definindo regras diferenciadas de ajuste durante todo o ciclo de vida do poço. Foram estabelecidos seis indicadores de ajuste: método de redução de pressão durante o período estável, método de produção por unidade de redução de pressão, método de fluxo crítico de saída de areia, método de fluxo crítico de transporte de líquidos, método gráfico empírico e método intermitente de abertura e fechamento do poço. Com base nas regras de ajuste, indicadores e experiência de campo, foi criado um modelo inteligente de alerta de ajuste para poços de gás de xisto baseado em controle por lógica difusa, utilizando programação Python para o cálculo em tempo real de todos os indicadores de ajuste conforme a dinâmica de produção do poço e o algoritmo de controle por lógica difusa. No campo de gás de xisto Weirong, o tempo de alerta para o ajuste de mais de cem poços foi de apenas 30 segundos, enquanto os métodos tradicionais exigem pelo menos 5 dias, as demandas de ajuste dos poços foram alertadas em tempo, alcançando bons resultados de aplicação. No futuro, pode-se combinar com bicos ou válvulas de estrangulamento controladas remotamente para realizar o ajuste do regime de produção, fornecendo suporte técnico para campos de petróleo e gás inteligentes.

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