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申请/专利权人：西安石油大学

摘要：本申请公开了一种页岩气水平井油嘴工作制度优化方法及装置，包括：根据井口压力建立油嘴气水两相流模型；选取井底流压预测值与实测井底流压最为接近的管流模型作为最优的气水两相井筒管流模型；使用油藏数值模拟软件构建页岩气水平井特征模型，建立油藏模型；选择适当的机器学习算法，训练快速计算流量的大数据模型；计算支撑剂临界回流流速，建立支撑剂临界回流判别模型；将所建立的四种模型进行耦合，形成一体化模型；在返排过程中，利用一体化模型执行动态调整油嘴尺寸步骤，在确保支撑剂不回流的前提下，最大限度的返排，直至达到设定的压裂液返排总时长。解决了目前油嘴工作制度优化依赖于数值模拟器计算时间长且效率不高的问题。

主权项：1.一种页岩气水平井油嘴工作制度优化方法，其特征在于，包括：计算井口压力，根据井口压力建立油嘴气水两相流模型，以模拟不同油嘴尺寸下气水两相流在油嘴内的流动情况，并得出相应的压力分布数据；在多种气水两相井筒管流模型中分别计算井底流压预测值，通过对比分析选取井底流压预测值与实测井底流压最为接近的管流模型作为最优的气水两相井筒管流模型；使用油藏数值模拟软件构建页岩气水平井特征模型，对特征模型中的参数进行标准化处理，建立油藏模型；使用蒙特卡罗方法模拟油藏模型中不同参数组合下的生产情况，生成生产曲线数据集，选择适当的机器学习算法，利用训练集数据训练快速计算流量的大数据模型；所述使用蒙特卡罗方法模拟油藏模型中不同参数组合下的生产情况，生成生产曲线数据集，选择适当的机器学习算法，利用训练集数据训练快速计算流量的大数据模型，包括：根据公式分别计算多个机器学习模型的拟合优度；其中，为机器学习模型的拟合优度，为在页岩气水平井实际生产过程中记录到的数据点，为使用机器学习模型根据油藏模型的参数组合预测的生产数据点，i为循环变量，用于遍历所有的数据点，K为数据点的总数；对所计算出的多个机器学习模型的拟合优度进行评估，从而选择适当的机器学习算法；计算支撑剂临界回流流速，建立支撑剂临界回流判别模型；所述计算支撑剂临界回流流速，建立支撑剂临界回流判别模型，包括：明确支撑剂稳定约束条件；其中，所述支撑剂稳定约束条件为：确保支撑剂在裂缝闭合后不会因流体流动而回流；分析支撑剂在裂缝闭合前后的不同受力情况；其中，在裂缝闭合前，支撑剂处于悬浮状态，在裂缝闭合后，支撑剂处于胶结状态；对支撑剂进行力矩平衡分析，根据力矩平衡分析的结果，计算出支撑剂在不同条件下的临界回流流速，从而建立支撑剂临界回流判别模型；其中，所述临界回流流速为支撑剂在裂缝闭合后能够保持稳定不发生回流的最大流速；将油嘴气水两相流模型、气水两相井筒管流模型、快速计算流量的大数据模型和支撑剂临界回流判别模型进行耦合，形成一体化模型；确定初始油嘴尺寸；所述确定初始油嘴尺寸，包括：通过一体化模型计算液体返排流量并与支撑剂的临界回流流量进行对比，逐步调整油嘴尺寸直至返排流量小于临界回流流量，此时的油嘴尺寸为初始油嘴尺寸；在压裂液放喷返排过程中，执行动态调整油嘴尺寸步骤，在确保支撑剂填充层稳定的前提下，以最大流量进行返排，直至达到设定的压裂液返排总时长。

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