油水井智能堵水調(diào)剖技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

李小永 李經(jīng)緯 付亞榮 鄭力會(huì) 馬春暉 胡占國(guó) 劉基田 張志明

1. 中國(guó)石油大學(xué)(北京)；2. 中國(guó)石油華北油田分公司；3. 中國(guó)石油渤海鉆探工程院

0 引言

1957年我國(guó)首次在玉門(mén)油田開(kāi)展油井封堵水層的研究和試驗(yàn)，拉開(kāi)了我國(guó)油田堵水調(diào)剖的大幕，到目前已經(jīng)歷了60多年的發(fā)展［1］。分為5個(gè)發(fā)展階段：(1)20世紀(jì)50年代堵水技術(shù)探索試驗(yàn)階段；(2)20世紀(jì)60年代初—70年代機(jī)械堵水發(fā)展階段；(3)20世紀(jì)80年代化學(xué)堵水蓬勃發(fā)展階段；(4)20世紀(jì)80年代中期—90年代末期，由油井堵水逐漸發(fā)展為以注水井調(diào)剖為主、堵水調(diào)剖并舉階段；(5)21世紀(jì)以來(lái)，深部調(diào)驅(qū)、“2+3”技術(shù)、深部液流轉(zhuǎn)向、微球調(diào)驅(qū)及水平井控水技術(shù)得到長(zhǎng)足發(fā)展［2-5］。從堵水調(diào)剖的油藏工程研究、堵水調(diào)剖工具、化學(xué)藥劑研發(fā)、物理模擬實(shí)驗(yàn)、堵水調(diào)剖設(shè)計(jì)軟件、效果評(píng)價(jià)等方面取得諸多重要成果［2,6］。現(xiàn)有堵水調(diào)剖技術(shù)在選井選層(油藏工程)、堵水調(diào)剖體系研發(fā)、工藝參數(shù)優(yōu)化和施工方案制定等方面采用的PI(壓力指數(shù))、RE(油藏工程)、RS(RE決策技術(shù)基礎(chǔ)上擴(kuò)展融合措施后有效性預(yù)測(cè)和經(jīng)濟(jì)效益判定)等決策技術(shù)［7］，還不能完全滿(mǎn)足在決策、經(jīng)濟(jì)、安全、高效、環(huán)保等方面的需求，亟待完善和發(fā)展具有革命性的油水井智能調(diào)剖堵水技術(shù)。我國(guó)人工智能技術(shù)高速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)和人工智能等前沿技術(shù)，諸如：智能采油、智能注水［8］、井眼軌道智能優(yōu)化、鉆速智能優(yōu)化、智能導(dǎo)向鉆井、井下閉環(huán)調(diào)控、智能監(jiān)測(cè)與決策等［9］相繼出現(xiàn)并逐步拓展和完善，但油水井智能調(diào)剖堵水技術(shù)仍處于探索階段。智能調(diào)剖堵水技術(shù)是融合了大數(shù)據(jù)、人工智能、信息工程、油藏工程、滲流工程、機(jī)械工程、井下控制工程學(xué)等理論與技術(shù)的變革性系統(tǒng)工程。通過(guò)智能油藏、智能找水、智能決策、智能調(diào)堵、智能監(jiān)控、智能測(cè)試、智能評(píng)價(jià)等，實(shí)現(xiàn)油水井精準(zhǔn)調(diào)剖堵水，顯著提高油藏單井產(chǎn)量和最終采收率。

國(guó)外智能堵水調(diào)剖的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)尚處于發(fā)展初期，亟待突破。國(guó)內(nèi)礦場(chǎng)應(yīng)用的所謂智能堵水調(diào)剖技術(shù)僅屬于工業(yè)3.0范疇(采用PLC和IT系統(tǒng)的自動(dòng)化)［10］，智能堵水調(diào)剖技術(shù)處于探索起步階段，其研究深度同國(guó)外相比存在一定的差距。為此，在分析我國(guó)油水井智能堵水調(diào)剖技術(shù)現(xiàn)狀、存在的主要問(wèn)題的背景下，探討智能堵水調(diào)剖的主攻方向，推動(dòng)智能堵水調(diào)剖基礎(chǔ)理論研究，完善和拓展智能堵水調(diào)剖技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)我國(guó)智能堵水調(diào)剖技術(shù)的跨越式發(fā)展。

1 智能堵水調(diào)剖關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀

智能堵水調(diào)剖關(guān)鍵技術(shù)包括智能油藏、智能決策、智能找水、智能調(diào)堵、智能施工、智能監(jiān)測(cè)、智能測(cè)試、智能評(píng)價(jià)等技術(shù)，涉及大數(shù)據(jù)、人工智能、量子傳輸、超級(jí)計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、智能設(shè)備、新材料、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈、5G通訊切片、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)智能堵水調(diào)剖關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了一些初步研究，取得了一定的進(jìn)展。

1.1 智能油藏

智能油藏［11］依靠大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、超級(jí)計(jì)算和人工智能軟件刻畫(huà)儲(chǔ)層和流體滲流規(guī)律，研究?jī)?chǔ)層中油、氣、水的運(yùn)移規(guī)律，闡明驅(qū)替特征取向，實(shí)現(xiàn)對(duì)油藏智能化動(dòng)態(tài)管理和生產(chǎn)預(yù)測(cè)。加拿大Interface Fluidics開(kāi)發(fā)的油藏納米級(jí)可視化微流體芯片儲(chǔ)層分析技術(shù)［12］，被譽(yù)為“認(rèn)識(shí)非常規(guī)油氣藏的殺手锏”，實(shí)現(xiàn)了具有“復(fù)制儲(chǔ)層物性和流體參數(shù)、展示化學(xué)劑(比如：化學(xué)調(diào)剖堵水藥劑)和原油中碳?xì)浠衔锵嗷ゼ{米作用全過(guò)程、直接測(cè)量注入化學(xué)劑在油藏環(huán)境下性能”的儲(chǔ)層納米級(jí)可視化；實(shí)現(xiàn)了從巖石樣品或鉆井、測(cè)試和生產(chǎn)數(shù)據(jù)中獲取的儲(chǔ)層物性和流體數(shù)據(jù)高度可復(fù)制；實(shí)現(xiàn)了驗(yàn)證納米化學(xué)劑在儲(chǔ)層中增產(chǎn)機(jī)理巖心驅(qū)替微流體芯片測(cè)試。俄羅斯Rock Flow Dynamics開(kāi)發(fā)出tNavigator油藏地質(zhì)建模與油藏模擬一體化研究平臺(tái)［13］，融合圖形加速器(GPU)、平行計(jì)算(并行計(jì)算技術(shù))、現(xiàn)代啟發(fā)式算法(智能優(yōu)化算法)為一體，實(shí)現(xiàn)了千萬(wàn)至十億節(jié)點(diǎn)模擬，成功應(yīng)用于全球200多家油氣公司(包括中國(guó)石油、中國(guó)石化)的快速設(shè)計(jì)油氣藏開(kāi)發(fā)方案和油氣藏建模及數(shù)值模擬計(jì)算研究。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CNN-PCA(主成分分析)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行油藏?cái)?shù)值模擬，利用深度訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)作為初始數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型預(yù)測(cè)油藏流體參數(shù)［14］。中國(guó)海洋石油集團(tuán)有限公司利用油藏工程、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等形成了油氣藏智能優(yōu)化配產(chǎn)方法與智能輔助歷史擬合技術(shù)［15］。鄒才能等［16］以“工廠化”、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為核心，提出的“人工油藏”理論，在國(guó)內(nèi)5大致密油氣、頁(yè)巖氣區(qū)開(kāi)展235井次先導(dǎo)性試驗(yàn)，致密油壓采效果比以往常規(guī)技術(shù)提高2倍，頁(yè)巖氣實(shí)現(xiàn)商業(yè)開(kāi)發(fā)，展示出良好應(yīng)用前景。SHAHKARAMI Alireza等［17］以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立了油藏建模的智能代理模型，基礎(chǔ)油藏模型模擬結(jié)果非常接近，運(yùn)算時(shí)間節(jié)省98.9%。綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外智能油藏構(gòu)建技術(shù)，與工業(yè)4.0智能化相比，還有很大的差距，還沒(méi)有充分利用油藏工程-采油(氣)工程多源數(shù)據(jù)，無(wú)法滿(mǎn)足智能堵水調(diào)剖的要求。

1.2 智能堵水

油田開(kāi)發(fā)后期“控水穩(wěn)(增)油”的難點(diǎn)是準(zhǔn)確找到油井的出水點(diǎn)。智能堵水就是根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的油井射孔層位的滲流參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)和智能超級(jí)計(jì)算、云計(jì)算等手段對(duì)油井的出水量、出水來(lái)源等多目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行分析和計(jì)算，精準(zhǔn)確定出水點(diǎn)。王新志等［18］研發(fā)的由無(wú)線移動(dòng)數(shù)據(jù)采集器、智能壓力采集器、封隔器等組成智能無(wú)線分層測(cè)壓找水卡堵水工藝，現(xiàn)場(chǎng)7口油井12次找堵水調(diào)層，實(shí)現(xiàn)了工藝成功率和措施有效率雙100%。張俊亮等［19］設(shè)計(jì)了傳感器、控制電路組成的油井自動(dòng)分層找堵水開(kāi)關(guān)，在現(xiàn)場(chǎng)僅進(jìn)行1口油井試驗(yàn)并取得成功。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者提出智能分層采油工藝［8］，雖然也有找水的作用，但仍停留在井下壓力控制工具和應(yīng)用PLC無(wú)法傳輸和控制的研究上。總之，目前國(guó)內(nèi)智能堵水還未見(jiàn)有相關(guān)研究的報(bào)道。

1.3 智能決策

油水井堵水調(diào)剖智能決策就是以油藏工程、采油(氣)工程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈為支撐［20］，以經(jīng)典油藏工程融合量子糾纏和量子超距感應(yīng)為認(rèn)識(shí)源泉［21-22］，以人工智能算法為核心，構(gòu)建油水井堵水調(diào)剖決策系統(tǒng)。陸水青山［7］以油田堵水調(diào)剖的成功案例為藍(lán)本，將油藏、油井、水井的動(dòng)靜態(tài)指標(biāo)結(jié)合施工參數(shù)、施工工藝、效果等評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用大數(shù)據(jù)分析手段，構(gòu)建制定堵水調(diào)剖方案的影響因素體系；采用模糊物元優(yōu)先受益明顯的油水井?dāng)?shù)據(jù)作為樣本庫(kù)，分析影響堵水調(diào)剖效果的因素，再利用灰色關(guān)聯(lián)分析法建立堵水調(diào)剖方案的匹配模型，匹配方案與原方案結(jié)果相符。于宏宇等［23］提出了基于大數(shù)據(jù)的油藏?cái)?shù)值模擬關(guān)鍵字封裝、動(dòng)靜態(tài)參數(shù)正則判斷技術(shù)和雙向進(jìn)化算法的多目標(biāo)多因素影響的堵水調(diào)剖方案智能決策系統(tǒng)。郭亮［24］依次建立儲(chǔ)層屬性模型、油藏流動(dòng)數(shù)字模型、水平井井筒壓降模型、油藏典型模型、現(xiàn)場(chǎng)模型，并用Eclipse驗(yàn)證了模型的可靠性，形成了基于生產(chǎn)動(dòng)態(tài)的水平井優(yōu)勢(shì)通道識(shí)別方法。

目前國(guó)內(nèi)廣泛采用PI、RE、RS決策方法確定堵水調(diào)剖方案，屬于工業(yè)3.0階段的數(shù)字化信息技術(shù)［10］，智能決策堵水調(diào)剖方案仍處于萌芽階段。

1.4 智能調(diào)堵

智能調(diào)堵就是以實(shí)時(shí)智能采集的油藏工程、采油工程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈為手段，利用智能材料(第四代功能材料)開(kāi)發(fā)出調(diào)堵注入水突進(jìn)、繞流、水竄、水淹等滲流通道的智能識(shí)別和選擇水流通道的調(diào)堵化學(xué)藥劑。張震［25］針對(duì)裂縫型油藏特點(diǎn)，從調(diào)堵劑的成膠和封堵機(jī)理出發(fā)，研發(fā)了能記憶油藏溫度，對(duì)高含水層或區(qū)域自動(dòng)形成微的、弱的、高強(qiáng)度熱可逆凝膠調(diào)堵劑，并取得了很好的增油降水效果。周隆超［26］面對(duì)具有大孔道、裂縫及非均質(zhì)性嚴(yán)重的油藏，利用第四代功能材料(具有一定環(huán)境響應(yīng)的智能材料)，開(kāi)發(fā)了具有柔性、黏彈性、熱敏可逆性、單一性的智能柔性黏彈性調(diào)驅(qū)體系；并根據(jù)調(diào)驅(qū)體系的特性、調(diào)驅(qū)機(jī)理，提出了油藏含水75%左右為注入時(shí)機(jī)，預(yù)計(jì)可提高采收率18.6%~22.6%。趙文錦［27］以多種聚合物為基礎(chǔ)功能凝膠材料輔以感溫聚合物為原料，利用逐層組裝、微流體、離子凝膠化、反相微乳液聚合開(kāi)發(fā)出一系列智能可控的調(diào)剖凝膠。目前，國(guó)內(nèi)在智能調(diào)堵劑的研究方面的智能化水平很低，仍局限于凝膠型、凍膠型、顆粒型、泡沫型、微生物和其他低成本廢棄物深部調(diào)剖化學(xué)藥劑的開(kāi)發(fā)［28］。

1.5 智能施工

智能施工指將互聯(lián)網(wǎng)+、智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈、5G通訊切片等技術(shù)應(yīng)用于調(diào)剖堵水注入設(shè)備、配注系統(tǒng)，形成調(diào)剖堵水智能施工系統(tǒng)。任永良等［29］根據(jù)調(diào)剖堵水注聚泵對(duì)聚合物溶液機(jī)械降解大、容積效率低等問(wèn)題，改造了注聚泵液力端的吸入閥、排出閥及殼體內(nèi)部流道等結(jié)構(gòu)，注聚泵改造后流體流動(dòng)跡線接近層流狀態(tài)，大大降低了調(diào)剖堵水凝膠的黏損率。李杰訓(xùn)等［30］提出了利用大排量輸送泵、母液過(guò)濾器、低黏度損失流量調(diào)節(jié)器、母液靜態(tài)混合器等核心工藝設(shè)備，研發(fā)一管多站母液外輸工藝、一泵多井注入等簡(jiǎn)化配注工藝，優(yōu)化形成“集中配制、分散注入”的總體工藝流程。李龍［31］設(shè)計(jì)并工業(yè)化應(yīng)用了調(diào)剖堵水“雙向錯(cuò)流、輻射回流、多元可調(diào)”配注工藝，單泵單井系統(tǒng)目的液黏損約10%，單泵多井系統(tǒng)目的液黏損約12%。綜上，目前國(guó)內(nèi)調(diào)剖堵水智能施工中僅僅是考慮了注入流體配注、注入泵對(duì)流體的黏損率、注入工藝，并沒(méi)有智能設(shè)備的引入。

1.6 智能監(jiān)測(cè)

智能監(jiān)測(cè)是指用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈、5G通訊切片等技術(shù)，監(jiān)測(cè)和采集調(diào)剖堵水注入過(guò)程中，注入流體黏度、流態(tài)及注入?yún)?shù)，傳輸?shù)浇K端進(jìn)行分析、對(duì)比，并依據(jù)對(duì)比結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整。田殿龍等［32］為適應(yīng)堵水調(diào)剖施工現(xiàn)場(chǎng)信息化管理的需要，利用USN(物聯(lián)網(wǎng))設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于B/S架構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)油田堵水調(diào)剖遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)及管理系統(tǒng)，支持LAN(有線)和GRPS(無(wú)線)傳輸，實(shí)現(xiàn)了堵水調(diào)剖施工工況的實(shí)時(shí)分析、預(yù)警、指標(biāo)統(tǒng)計(jì)、曲線報(bào)表自動(dòng)生成等功能。楊峰等［33］設(shè)計(jì)了由現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)及傳輸單元和遠(yuǎn)程監(jiān)控服務(wù)器組成的油水井措施施工數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)、繪制曲線、生成報(bào)表、檢索歷史數(shù)據(jù)、異常報(bào)警、頻圖像監(jiān)控、B/S結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及視頻發(fā)布等功能。總體來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)施工數(shù)據(jù)、優(yōu)化分析、智能調(diào)控堵水調(diào)剖施工參數(shù)是實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。目前，堵水調(diào)剖智能監(jiān)測(cè)處于初期階段。

1.7 智能測(cè)試

智能測(cè)試是指利用智能設(shè)備、新材料、超級(jí)計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、量子傳輸、5G通訊切片等技術(shù)，可視化觀察、傳輸堵水調(diào)剖藥劑在油層中的運(yùn)移路徑、分布的形態(tài)、封堵強(qiáng)度、與巖石的吸附狀態(tài)、剩余油的分布等堵水調(diào)剖智能測(cè)試系統(tǒng)。

胡松［34］通過(guò)測(cè)試某油藏應(yīng)用抗鹽聚合物調(diào)驅(qū)后注水井吸水剖面表明，油藏油層動(dòng)用比例由62.5%上升至79.7%。徐新霞［35］厘清了三元復(fù)合驅(qū)吸水剖面反轉(zhuǎn)現(xiàn)象機(jī)理，制定了通過(guò)調(diào)剖、分層和調(diào)整聚合物質(zhì)量濃度等改善方法，55口水井現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，改善38口，階段采收率比方案預(yù)計(jì)提高了0.8百分點(diǎn)。羅威等［36］用預(yù)測(cè)的產(chǎn)液剖面，設(shè)計(jì)了控水增(穩(wěn))油的分層調(diào)驅(qū)量化方法，節(jié)約產(chǎn)液剖面測(cè)試成本。2010年6月沙特阿美公司［37］注入了250桶稀釋的納米機(jī)器人進(jìn)入到Arab-D地層中， 分析出油藏壓力、溫度、流體類(lèi)型，存入納米機(jī)器人存儲(chǔ)器中，隨油井采出液帶回地面，下載關(guān)鍵數(shù)據(jù)并繪制出油藏圖。2019年9月加拿大Interface Fluidics公司［12］推出的微流體芯片儲(chǔ)層分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)油藏納米級(jí)可視化。總之，目前國(guó)內(nèi)仍然采用注水井測(cè)吸水剖面、采油井測(cè)產(chǎn)液剖面觀察油藏調(diào)剖堵水后注水井、油井的生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)，與國(guó)外應(yīng)用納米機(jī)器人和微流體芯片觀察分析油藏參數(shù)還有很大的差距。

1.8 智能評(píng)價(jià)

智能評(píng)價(jià)是指通過(guò)大數(shù)據(jù)、超級(jí)計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈、5G通訊切片、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，評(píng)估油藏堵水調(diào)剖效果的智能系統(tǒng)。鄧魯強(qiáng)等［38］闡明了調(diào)剖增油的理論，建立了調(diào)剖增油機(jī)理模型，提出了“調(diào)剖后水驅(qū)增油量”的效果評(píng)價(jià)方法。王凱［39］細(xì)分了調(diào)剖注水井、受效油井、油藏的動(dòng)態(tài)開(kāi)發(fā)、水驅(qū)曲線、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用拋物型函數(shù)對(duì)綏中36-1油田實(shí)施調(diào)剖的B25井組進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。因此，國(guó)內(nèi)對(duì)堵水調(diào)剖效果評(píng)價(jià)仍采用的是經(jīng)典油藏理論闡述的評(píng)價(jià)方法。

2 智能堵水調(diào)剖技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

智能堵水調(diào)剖技術(shù)包含多學(xué)科的系統(tǒng)工程，是從數(shù)字油田到智能油田再到智慧油田中的子集［40］。其中，“智能油藏、智能找水、智能決策”為智能決策系統(tǒng)，“智能調(diào)堵、智能施工”為智能執(zhí)行系統(tǒng)， “智能監(jiān)測(cè)、智能測(cè)試、智能評(píng)價(jià)”為智能反饋系統(tǒng)，智能決策、執(zhí)行、反饋系統(tǒng)相互學(xué)習(xí)、融合、反饋，形成貫穿智能堵水調(diào)剖技術(shù)鏈的智能化物聯(lián)網(wǎng)。目前，國(guó)內(nèi)外智能堵水調(diào)剖技術(shù)仍處于發(fā)展初期，關(guān)鍵基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)亟待突破。國(guó)外石油集團(tuán)諸如：加拿大Interface Fluidics 公司、挪威Equinor 公司［12］、沙特阿美公司［37］等在智能油藏、智能監(jiān)測(cè)等方面取得了一定的研究進(jìn)展，并有較好的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用效果，證實(shí)了智能堵水調(diào)剖技術(shù)的可行性和適應(yīng)性。國(guó)內(nèi)需要組織技術(shù)力量突破智能堵水調(diào)剖核心基礎(chǔ)理論，研發(fā)智能精細(xì)刻畫(huà)描述油藏、精準(zhǔn)確定油井出水性質(zhì)和來(lái)源、自適應(yīng)油藏的功能調(diào)堵藥劑、施工裝備及工藝等關(guān)鍵技術(shù)，形成完善的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能堵水調(diào)剖工程技術(shù)體系，為提高油藏最終采收率提供技術(shù)支撐。

2.1 智能決策系統(tǒng)

以“格、儲(chǔ)、流、藏、動(dòng)、油”為框架，對(duì)剩余油形成的機(jī)理、分布模式進(jìn)行預(yù)測(cè)和解釋?zhuān)聦?shí)上油藏具有波粒二象性［21-22］。張旗［41］認(rèn)為大數(shù)據(jù)將使地質(zhì)學(xué)(油藏)從觀察學(xué)科轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)科學(xué)，當(dāng)量子力學(xué)理論和量子糾纏技術(shù)被引入地質(zhì)界，地質(zhì)學(xué)(油藏解釋)會(huì)借助量子糾纏和量子超距感應(yīng)技術(shù)邁上一個(gè)新臺(tái)階。路保平［42］認(rèn)為可以將量子理論、納米機(jī)器人等與石油工程(油藏工程、采油工程)融合，形成智能探測(cè)油藏、智能油氣識(shí)別、智能監(jiān)測(cè)、智能流體等技術(shù)。孫龍德等［43-44］期望在三次采油、四次采油中利用納米機(jī)器人探測(cè)甚至改變油藏特性，從而增加油田地質(zhì)儲(chǔ)量和可采儲(chǔ)量，延長(zhǎng)油田開(kāi)發(fā)生命周期。鄒才能等［45］認(rèn)為對(duì)油藏開(kāi)展納米級(jí)孔喉結(jié)構(gòu)、油氣賦存與流動(dòng)機(jī)制等研究，向“油氣分子地質(zhì)學(xué)”發(fā)展，形成納米油氣透視觀測(cè)鏡、納米油氣開(kāi)采機(jī)器人等關(guān)鍵技術(shù)。

(1)油藏納米機(jī)器人。探測(cè)油藏納米機(jī)器人具有化學(xué)分子系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)，其功能包括：油藏井間基質(zhì)刻畫(huà)、圈定油藏范圍、繪制裂縫和斷層圖形、識(shí)別和確定高滲通道、剩余油識(shí)別、識(shí)別油藏水的來(lái)源和出水點(diǎn)、攜帶調(diào)剖堵水藥劑進(jìn)入油藏深處進(jìn)行堵水、驅(qū)油、監(jiān)測(cè)調(diào)剖堵水藥劑的滲流路徑和參數(shù)、采集油藏參數(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與回放、納米機(jī)器人回收和再利用等。

(2)油藏量子超距感應(yīng)密鑰。其功能包括：建立油藏層間和層內(nèi)不同壓力、滲透率等級(jí)影響模型，探索微波、沖擊波、原油原位性質(zhì)感應(yīng)、井下油水分離等。

(3)計(jì)算和分析方法。用于油藏智能決策關(guān)鍵設(shè)備和核心技術(shù)，主要有：超級(jí)計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈、5G通訊切片、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等。

2.2 智能執(zhí)行系統(tǒng)

智能執(zhí)行系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)油藏調(diào)剖堵水智能設(shè)備、工藝及技術(shù)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化。

(1)研制高端注聚泵，含有聚合物的調(diào)剖堵水流體通過(guò)注聚泵后液黏損低于1%。

(2)研制智能注入工藝，實(shí)現(xiàn)調(diào)剖堵水流體自動(dòng)制備、調(diào)整的無(wú)人值守。

(3)開(kāi)發(fā)油田化學(xué)功能材料與流體體系，形成調(diào)剖堵水的生態(tài)流體、智能流體和特殊流體(高溫、超高溫、極低溫、納米、超分子、智能功能材料)。流體應(yīng)具有的功能：納米級(jí)流體尺寸，實(shí)現(xiàn)全油藏任意角落波及且具有選擇性；賦予超強(qiáng)憎水超強(qiáng)親油的納米智能驅(qū)油流體自驅(qū)動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)智能找油驅(qū)油；收納捕集聚并微小剩余油，實(shí)現(xiàn)殘存油驅(qū)替。同時(shí)，滿(mǎn)足不同油藏環(huán)境下對(duì)綠色環(huán)保智能流體的需要。

2.3 智能反饋系統(tǒng)

(1)開(kāi)發(fā)地面(注入設(shè)備和工藝)、井筒(流態(tài))油層多參數(shù)閉環(huán)響應(yīng)和控制方法，形成多參數(shù)檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別與表征技術(shù)。

(2)開(kāi)發(fā)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、模型驅(qū)動(dòng)的“學(xué)習(xí)曲線、知識(shí)庫(kù)、措施評(píng)估、智能分析決策” 等工程(采油工程)地質(zhì)(油藏工程)一體化智能實(shí)時(shí)可視化信息平臺(tái)和閉環(huán)調(diào)控智能管理平臺(tái)，優(yōu)化、調(diào)整調(diào)剖堵水技術(shù)方案。

3 結(jié)論

(1)智能調(diào)剖堵水技術(shù)屬于石油天然氣行業(yè)前沿技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)，可以反映一個(gè)國(guó)家石油天然氣開(kāi)發(fā)的科學(xué)技術(shù)水平，基于我國(guó)目前智能調(diào)剖堵水技術(shù)的現(xiàn)狀，迫切需要進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，制定發(fā)展規(guī)劃和技術(shù)思路，開(kāi)展關(guān)鍵基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究。

(2)智能堵水調(diào)剖技術(shù)涉及大數(shù)據(jù)、人工智能、量子傳輸、超級(jí)計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、智能設(shè)備、新材料、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)域鏈、5G通訊切片、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，有必要推進(jìn)油藏工程、采油工程、信息工程多學(xué)科交叉及與前沿理論、技術(shù)跨界融合。同時(shí)，搭建產(chǎn)學(xué)研用合作平臺(tái)，以科技創(chuàng)新體制實(shí)現(xiàn)智能堵水調(diào)剖技術(shù)突破。