数字化智能采油技术在低产低效井的应用.pdf

数字化智能采油技术在低产低效井的应
用

摘要：低产低效井的开发对油田的长期可持续发展有着重要意义。通过应用
数字化智能采油技术，可以提高低产低效井的开采效率，延长油田寿命，最大限
度地利用和保护资源。与传统的瞎井、失控开采相比，数字化智能采油技术更加
注重科学规划、精细管理，可以更好地实现资源的可持续利用，对于油田的可持

续发展具有重要意义。

关键词：数字化；智能采油；低产井；间抽

1数字化智能采油技术在低产低效井的应用意义

数字化智能采油技术在低产低效井的应用具有重要的意义。低产低效井指的
是产能低、效率低的油井，通常是由于地质条件、油藏特征、采油工艺等因素导

致的。应用数字化智能采油技术可以带来以下几方面的好处：

提高采收率：数字化智能采油技术可以通过对低产低效井进行全面数据采集
和分析，深入了解油藏的地质特征和动态变化，准确评估油井的潜力和可采储量，
从而制定相应的采油策略。通过优化注水、压裂等增产工艺，可以有效提高采收

率，实现低产低效井的可持续开发。

降低成本：低产低效井通常需要采用高额投入才能达到较低的生产水平，而
数字化智能采油技术可以通过数据分析和模型预测，帮助优化生产过程，减少不
必要的能耗和资源浪费，降低运营成本。此外，数字化智能采油技术还可以通过
异常监测和预警功能，帮助及时识别和解决井下故障和操作异常问题，减少停产

和维修时间，提高井口作业效率，进一步降低成本。

提高工作安全：低产低效井往往存在一些井下作业难度大、风险高的情况，
如高含硫油气、高压高温等。数字化智能采油技术可以通过远程监控和控制系统，
减少人工作业的风险，提高工作安全性。同时，数字化技术还可以及时传输和分
析井下环境和设备数据，实时监测并预测潜在的安全隐患，提供及时的预警和应

急响应，保障现场作业人员的安全。

2数字化智能采油技术在低产低效井的应用策略

2.1数据采集与处理技术

传感器技术、数据监测与采集技术、数据存储与管理技术是数字化智能采油
技术的重要组成部分。这些技术的应用可以实现对油井、设备和油藏等方面的实
时监测和数据采集，并对数据进行处理、分析和存储，从而支持决策和优化采油
过程。传感器技术是指在井下和井口布置传感器设备，用于测量和监测油井、设
备和油藏的各种参数和指标，例如温度、压力、流量、液位等。这些传感器可以
通过物理、化学、电子等原理实时采集数据，并将数据传输到监测系统，为后续
的数据处理和分析提供基础。数据监测与采集技术涉及到对传感器获取的数据进
行集中监测和采集。通过布置监测系统，可以实时采集传感器所测得的数据，并
将数据进行整合、转换、传输等处理，确保数据可靠性和一致性。这些技术包括
数据通信技术、数据采集装置、远程监测系统等。数据存储与管理技术是指对采
集的数据进行存储和管理，以支持后续的数据处理、分析和应用。数字化智能采
油技术生成的数据量很大，因此需要合理的数据存储和管理系统来存储、索引和
检索数据。这些技术包括数据存储设备（如服务器、数据库等）、数据备份与恢
复方案、数据管理系统等。通过传感器技术、数据监测与采集技术、数据存储与
管理技术的应用，可以实现对油井、设备和油藏等方面的实时监测数据的获取和
管理，并为后续的数据分析、优化和决策提供支持。这些技术的应用可以提高对
油田运营过程的了解和控制，优化生产效率和资源利用，实现数字化智能采油的

目标。

2.2数据分析与预测技术

机器学习、深度学习、模型建立和优化等技术在数字化智能采油中发挥了重
要的作用。这些技术可以对采集到的数据进行分析和建模，从而实现对油田生产
状态、油藏特征、油井运行状态等进行预测和评估。机器学习是一种通过让计算
机系统从数据中学习和改进性能的方法。它可以利用历史数据和实时数据，自动
发现其中的模式和规律，并建立相应的模型来预测未来的趋势和行为。在数字化
智能采油中，机器学习可以应用于油井产能预测、油藏动态模型更新、优化生产
策略等方面。深度学习是机器学习的一个分支，利用人工神经网络模拟人脑的工
作原理进行数据表征和学习。它可以自动学习数据的特征，并通过层层堆叠的神
经网络进行高级抽象和表征学习。在数字化智能采油中，深度学习可以应用于油
藏图像识别、异常检测、优化控制等方面。模型建立和优化技术是指建立数学或
统计模型来描述油田系统的行为，并通过优化算法对模型进行调整和改进。这些
模型可以基于历史数据和实时数据，预测油井的产量、水驱采油效果、注水方案

等。模型建立和优化技术可以帮助优化生产过程、提高产能和采收率。

2.3智能化控制与优化技术

自动化控制、优化算法和人工智能决策等技术在数字化智能采油中扮演着重
要的角色。这些技术通过实时监测和调整生产过程中的控制参数，实现对采油过
程的智能