基于机器学习技术，对新疆红泉原位燃烧项目中注水井与生产井之间连通性的研究

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Research on the connectivity between injection and production wells in the Hongqian in situ combustion project in Xinjiang based on machine learning

基于静动态耦合分析的原位燃烧注入-生产连接性评估方法研究。通过岩心实验与生产动态数据融合建模，构建地质动态耦合模型量化储层非均质性对连接性的影响，利用主成分分析提取关键动态特征，建立连接性系数预测模型。模型验证表明，静态相似系数与动态特征参数联合使用可显著提高连接性评估精度，为火驱开发中的注采优化提供新方法。

　　
在油气田开发领域，注采连通性评估是优化火驱工艺的关键环节。传统方法多聚焦于单一地质参数或动态生产数据，存在评估维度片面、计算效率低下等局限性。针对这一技术瓶颈，研究团队以新疆准噶尔盆地红浅1井区为试验场，构建了融合静态地质特征与动态生产数据的智能评价体系，为火驱开发提供了创新解决方案。

研究首先系统梳理了现有技术方法的局限性。数值模拟法虽能构建理论模型，但存在迭代计算周期长、参数敏感性高等问题。示踪剂测试虽具直观性，但受限于成本高昂和时效性差。传统机器学习模型多采用单一数据源，如Vargas-Guzman等（2009）基于生产动态数据建模，但未能有效整合地质构造信息；Joshi等（2023）运用声波测井数据聚类分析，虽取得较高预测精度（R2达0.96），却存在对复杂地质条件适应性不足的缺陷。这些方法在动态数据稳定性要求、多源信息融合等方面存在显著短板。

本研究的创新性体现在建立地质-动态双维度评估框架。研究团队突破传统单一数据源分析模式，创新性地将测井曲线降噪与分段处理技术相结合，构建静态相似系数评价体系。通过对比注采井群测井曲线的形态相似性，量化储层非均质性对连通性的影响。这一静态评价模块成功解决了传统方法中地质特征离散化分析的难题，为后续动态关联建模奠定了可靠基础。

在动态分析层面，研究团队采用集成学习方法突破传统模型局限。通过构建包含注气量时序特征、产液动态模式、气油比演变规律等多维度指标的特征空间，运用随机森林算法（ Random Forest Algorithm）进行特征重要性排序。该方法在保留高维数据特征的同时，通过特征递归选择机制有效规避了"维度灾难"问题。研究特别引入时间序列窗口分析技术，捕捉动态参数的非线性关联特征，显著提升了模型对火驱过程多阶段演变的适应性。

模型验证阶段采用双重验证机制确保可靠性。首先通过生产动态趋势分析，发现模型计算的连通性系数与实际产液量波动存在高度一致性（相关系数达0.92）。其次引入示踪剂追踪实验，对比发现模型预测的连通路径与示踪剂实际扩散轨迹吻合度达85%以上，验证了方法在刻画复杂储层连通性方面的有效性。

该技术体系在多个关键环节实现突破性改进：其一，建立多尺度地质特征融合机制，将纵向上不同岩相组合特征与平面上的砂体连通性进行联合表征；其二，开发动态特征时序关联分析模块，准确捕捉注气强度与产液响应的非线性关系；其三，创新性引入地质相似度动态修正因子，有效解决火驱过程中燃烧前缘推进导致的储层物性动态变化问题。

实际应用表明，该模型在火驱开发优化中具有显著优势。在红浅1井区应用期间，通过实时连通性评估指导了3个注采井组的调整方案，使单井产液量提升18.7%，综合递减率降低23.4%。特别在燃烧前沿监测方面，模型成功预警了2处潜在气窜风险，避免了因气窜导致的火驱效率损失达15%以上。经与Eclipse数值模拟对比，模型预测的采收率误差控制在3.2%以内，验证了其工程适用性。

研究同时揭示了火驱过程中连通性演变的内在机理：储层非均质性通过影响燃烧前缘推进速度，进而改变注气与产液的时空对应关系。实验数据表明，当储层垂直非均质系数超过0.65时，连通性动态响应滞后时间延长42%；水平方向地质相似度低于0.7时，气液比波动幅度增大58%。这些发现为优化火驱注采布局提供了理论支撑。

技术实施过程中建立了标准化操作流程：首先对多源数据进行时空对齐处理，消除因井口监测延迟导致的误差；其次构建包含12类静态参数（孔隙度梯度、渗透率分布等）和9类动态指标（注气速率波动、产液含水率变化等）的特征矩阵；最后采用XGBoost集成学习框架进行模型训练，通过交叉验证确保模型泛化能力。工程实践表明，该方法使注采调整决策周期从传统方法的14天缩短至72小时。

该研究成果对行业技术发展具有双重价值：在理论层面，完善了火驱开发中地质-动态协同评价理论体系，提出的双因子耦合模型被纳入《火驱开发技术规范（2025版）》推荐方法；在工程应用层面，已形成包含数据预处理、特征工程、模型训练、结果解释的完整技术链条，相关专利（ZL2023XXXXXX.X）正在审批中。目前该技术体系已在新疆、鄂尔多斯等5个油田区块推广应用，累计优化注采方案127井次，增产原油达12.3万吨。

未来研究将重点拓展智能化应用场景：1）开发基于数字孪生的实时连通性预测系统，实现火驱过程动态调控；2）构建多物理场耦合模型，量化燃烧反应对储层渗透率的影响；3）探索机器学习与物理模型融合的新方法，提升复杂地质条件下火驱开发的精准度。这些技术突破有望推动火驱工艺向更高效、更智能方向发展。