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确定气井无因次IPR曲线的新方法
确定气井无因次IPR曲线的新方法
随着油气勘探开采技术的不断发展，无论是在油井还是气井，为了更好地了解油气井的动态特性和开采效果，往往需要对其开展试井试验，而所谓的试井就是将井下的油气流量、井筒压力、井节流系数等参数进行实测、分析和计算，以便揭示井下储层的物性参数以及预测井的生产能力。
对于气井，考虑到气体具有可塑性小、流动黏度小、离子强度低、气化热容小等物理特性，常常采用无因次化方法来描述其流动特性，其中最常用的无因次化参数是波达数（Bond数）、雷诺数（Reynolds数）和费努德数（Froude数）。在无因次化参数的基础上，研究人员开展了大量的试井工作，形成了气井PI曲线、DP曲线以及IPR曲线等试井数据标准化曲线。
在气井试井工作中，IPR曲线是对试井试验数据分析最为重要的曲线之一。IPR曲线是指油气井开采时井底压力与井流产量之间的关系曲线，它将井底压力与降压后的井流产量联系在一起，因此对于评价井的生产能力、选择合适的生产工况以及优化井的开发方式都有着非常重要的作用。在气井试井中，通常通过试井、拟合和绘图的方法来确定IPR关系曲线。无论是试井还是绘图，都离不开摄取试井数据和计算机模拟，其分析结果也取决于因素的选择和处理技术。
目前，气井无因次IPR曲线的确定方法主要有三种：一是图解法，即通过曲线绘制和图解分析的方式来确定气井的IPR曲线；二是试井法，即通过试井数据试压后直接绘制气井的IPR曲线以及其他相关的试井曲线；三是计算机模拟法，即通过使用数学模型和计算机程序进行数值模拟，得到气井的IPR曲线及其他试井曲线。
在实际应用中，图解法和试井法的繁琐和耗时常常会让分析人员感到吃力。而计算机模拟法则存在一些情况下会与实际情况出入较大，如井底压力异常、管线压力变化等情况下的应用也存在一定困难，因此需要寻求一种更为高效、准确、适用性更广的气井IPR曲线确定方法。
在这个背景下，一种新的气井IPR曲线确定方法应运而生，这种方法基于深度学习技术，可以高效、准确地测量气井试压数据、流量数据等试井参数，通过建立气井IPR曲线的深度神经网络模型，将这些数据进行分析和计算，最终输出高质量准确的IPR曲线。
该方法针对气井试井数据中的重要参数进行深度学习，包括堵水后（关闭生产管网）压力、暴流时的压力、堵水时的泵入流量和暴流时的产气流量等变量，将这些变量输入到深度神经网络模型中进行训练，根据不同气井的不同特征结合生产经验以及气井工程参数，建立不同气井的深度学习模型，最终输出高精度的气井IPR曲线和其他相关试井曲线。
通过对现有气井IPR曲线和本方法确定的曲线之间的对比分析，可以得到，使用深度学习方法可以大大提高气井IPR曲线的确定精度、速度和效率。同时，该方法为气井IPR曲线的确定提供了一种新途径，使得现代化技术在气井试井工作中得到更好的应用和发展，也为提高气井生产效率、优化气井开发、保障国家能源安全做出了积极贡献。