基于云計算的水力噴砂壓裂噴嘴研制方法探索

王潛龍，謝鵬飛，李睿

（西安石油大學，陜西西安710065）

基于云計算的水力噴砂壓裂噴嘴研制方法探索

王潛龍，謝鵬飛，李睿

（西安石油大學，陜西西安710065）

水力噴砂壓裂是定向射孔、壓裂聯作的一種復合技術，它具有：效率高、適用范圍寬、低成本的優點。其中噴砂噴嘴是噴射的關鍵部件，它承受著支撐劑的高速沖刷，需要具有超高硬度、高耐磨性特性，工藝復雜、制造難度大。本文利用人工智能啟發式搜索技術對噴嘴研制影響因素進行搜索與解析，建立了噴嘴研制影響因素模型，并通過知識判斷策略及推理機制優選出噴嘴結構、材料組分、燒結工藝等影響噴嘴配方及工藝參數，最終提出用于水力噴砂壓裂的噴嘴優化設計方案。通過井下實驗證明在過砂量大的情況下，研制的噴嘴耐磨性能夠達到要求。本文探索出了云計算下的多源新型專家系統，為復雜問題的求解提供了一種高效可靠的方法。

水力噴砂壓裂；噴嘴；人工智能；云計算；專家系統

水力噴砂壓裂是集水力噴砂射孔和水力壓裂于一體的一種新型增產改造技術，具有施工效率高，成本低等顯著優點。噴嘴作為水力噴砂壓裂技術所使用的關鍵部件，需經受流速高達150 m/s～200 m/s的石英砂和陶粒沖蝕，噴嘴對耐磨、抗沖擊性能要求非常高［1］，然而噴嘴材料的影響因素眾多，需要廣泛與深度的知識背景，制造十分復雜，難度大。本文采取云計算多源信息融合技術，探索分布式人工智能的方法求解噴砂噴嘴研制難題。

1　噴嘴研制的專家系統

水力噴砂壓裂用碳化鎢噴嘴的研發需要考慮的材料因素非常之多，并且各因素又互相影響。因此，考慮到影響因素諸多，本文利用專家系統方法進行噴嘴復雜影響因素分析［2-3］。

水力噴砂噴嘴設計的專家系統的基本結構包括5部分（見圖1）：

（1）知識庫，知識庫是一個專業知識存儲器，它存放以一定形式表示專家知識、經驗及書本知識和常識，以備系統推理判斷之用。

（2）動態庫，它用于存儲噴嘴初始數據和推理過程中得到的各種中間信息，也就是存放用戶回答的事實，已知的事實和由推理而得到的事實。

（3）推理機，它是一組程序，用來控制、協調整個系統的運行。

（4）解釋部分，它的主要功能是解釋系統本身的推理結果，回答用戶的問題。

（5）知識獲取部分，知識獲取部分也稱為學習功能，它為修改知識庫中原有的知識和擴充知識提供手段。

圖1　新型專家系統基本結構Fig.1 The basic structure of a new type of expert system

噴嘴協同式專家系統工具開發的過程（見圖2）。噴嘴設計的主系統是一個協同式專家系統［4］，它的各個子專家系統都是一個分布式的專家系統。當用戶向多專家系統提出問題后，由主協同專家系統中的轉換器，將原問題進行“同構”或“同態”變換，然后把“同構”或“同態”問題輸出給相應領域的分布式專家系統。接著，該分布式專家系統的主專家系統的分解器把來自上一層專家系統的問題分解，然后分配給各個子專家系統進行并行處理。再由分布式主專家系統的綜合器對局部解進行綜合，再提交到上一層。最后，由協同式噴嘴設計主專家系統的協調器把各領域的局部解進行協調處理，得出噴嘴系統的全局解。

圖2　協同式專家系統Fig.2 The cooperative expert system

具體求解為用戶通過噴嘴設計專家系統首先向控制系統求助，然后由控制系統進行某些檢查和轉換，再將該任務委托給噴嘴結構專家系統，噴嘴材料專家系統。待該專家系統求解完畢，把結果送給控制系統，控制系統再進行必要的轉換和結果綜合，把結果送還給申請求助的用戶（見圖2）。

2　多源信息庫的建立

噴嘴云計算環境下聚集了各種信息資源，并且該信息資源規模都很大，把這些分布在不同空間、不同地理位置的數據資源、物理資源、模型資源、知識資源以及計算資源等統一在一起，就形成了噴嘴設計的多源信息資源［5］。

噴嘴設計采用多源信息資源挖掘技術，在明確服務目標的基礎上深度分析用戶需求，遵循用戶個性化服務定制原則，通過數據中心內數據挖掘技術或跨云平臺數據調用技術等，提取用戶興趣點并擴展用戶隱性需求，以準確搜索到預定資源。從信息檢索服務出發，借助搜索引擎服務模式，通過網絡爬蟲技術、本體和語義匹配技術來構建基于用戶搜索意圖的多源信息資源模型（見圖4）。

圖3　云計算環境下多源信息資源Fig.3 Multi-source information resources in cloud computing environment

圖4　多源信息查詢方法Fig.4 The method of querying Multi-source information

建立噴嘴影響因素分析框架模型（見圖5）。

圖5　噴嘴影響因素Fig.5 The factors of influencing nozzle

下面列出了部分影響因素及優化設計結果：

材料：碳化鎢硬質合金噴嘴；噴嘴形狀：等變速型；硬質相：碳化鎢；晶粒控制添加物：微量元素添加物；燒結工藝：低壓熱等靜壓燒結；粘接相：鈷；燒結氣氛：甲烷+氫氣；壓帽與噴嘴連接方式：粘接或者焊接。

3　井下試驗

新研制的噴嘴密度為15.58 g/cm3，洛氏硬度HRA能夠達到97，WC晶粒≤0.3 μm，鈷含量＜0.5%，斷裂韌性KIC＞6 MPa·m-1/2；在x井進行水平段壓裂實驗，過砂量150 m3，射孔破裂壓力46 MPa，排量2 m3/min。

表1　施工后國內、外噴嘴磨損對比Tab.1 The comparison of domestic and foreign nozzle wear after the construction

試驗結果表明，研制的碳化鎢新型合金噴砂壓裂噴嘴耐磨性能達標，且耐磨性能超過國外噴嘴。

4　結論

（1）通過采用多源信息資源挖掘技術，在明確服務目標的基礎上深度分析用戶需求，遵循用戶個性化服務原則，從信息檢索服務出發，借助搜索引擎服務模式，通過網絡爬蟲技術、本體和語義匹配技術、跨云平臺數據調用等技術來提取用戶興趣點并擴展用戶隱性需求，構建了多源協同式專家系統的開發模型。

（2）結合噴嘴的研發證實了模型的可行性，形成了新型噴嘴材料的配方及加工工藝。

（3）通過井下試驗及數據分析得出，在砂量過大的情況下研制的噴嘴的耐磨性能夠達到要求，超過國外進口噴嘴的耐磨性能，并探索出了利用人工智能開發產品的新模式。

［1］馬新仿，張士誠．水力壓裂技術的發展現狀［J］．河南油田，2002，16（1）：3-7.

［2］李智，胥云，等．水力噴砂壓裂工具噴嘴磨損分析［J］．石油礦場機械，2010，39（11）：25-28.

［3］王厚尚，趙東風，等．基于實時數據庫技術的HAZOP專家系統框架設計［J］．中國安全生產科學技術，2013，9（4）：82-86.

［4］陳建業，羅鳳鳴，徐向榮．基于分布式和協同式的多專家系統［J］．電腦知識與技術，2008，（14）：922-925.

［5］王笑宇，程良倫．云計算下的多源信息資源云體系及云服務模型研究［J］．計算機應用研究，2014，31（3）：784-788.

Exploration of hydrajet fracturing nozzle design and manufacture method based on cloud computing

WANG Qianlong，XIE Pengfei，LI Rui
（Xi'an Shiyou University，Xi'an Shanxi 710065，China）

Hydrajet fracturing is a composite technique combining directional perforation and fracturing，and it has advantages，high efficiency，wide application and low cost.The sand jet nozzle is the key component，suffering high speed proppant scouring，need to have characters of ultrahigh hardness and high wear resistance，and is complex in process and difficult in manufacture.This article uses artificial intelligence heuristic search technique to search and analysis the influence factors of nozzle design and manufacture，established the model of influencing factors，by the means of knowledge judgment strategy and reasoning mechanism，optimized selected the nozzle influencing formula and process parameters as nozzle structure，material composition，sintering process，etc.，and finally put forward the optimal design scheme of nozzle for hydrajet fracturing.The downhole experiments proved that，in the case of large sand amount，the wear resistance of the spray nozzle designed can meet the requirements. This article explored a new multi-source expert system based on cloud computing，and provides an efficient and reliable method to solve complex problems.

hydrajet fracturing；nozzle；artificial intelligence；cloud computing；expert system

10.3969/j.issn.1673-5285.2015.04.005

TE934.2

A

1673-5285（2015）04-0018-03

2015－02-09

陜西省科學技術發展計劃項目，項目編號：2014K08-27。

王潛龍，男（1973-），博士，副教授，主要從事石油工程與相關材料領域研究工作，郵箱：kazeem@sohu.com。