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中国石油网消息（通讯员 张典 吴江 记者 杜嘉）12月22日，记者从长庆油田低渗透油气田勘探开发国家工程实验室获悉，长庆油田技术团队通过运用压裂裂缝支撑剂运移物模量化实验技术，成功实现了AI机器视觉对复杂裂缝内多粒径支撑剂运移与铺置过程的动态、实时、量化描述，让设备模拟施工排量提升4倍、自动加砂速度增长25倍，为高效增储上产注入全新动能。
随着长庆油田勘探开发不断向更致密、更复杂的储层推进，传统的压裂技术已难以满足高效开发的需求。如何确保压裂形成的复杂裂缝既能“张得开”，又能“撑得住”，成为制约油气增产的关键瓶颈。
面对这一挑战，长庆油田选择以自主创新破题。技术团队依托低渗透油气田勘探开发国家工程实验室，成功搭建国内首个水平井双簇复杂裂缝可视化实物模型。
该模型通过模拟多裂缝进液进砂过程，为地下裂缝装上“智慧之眼”，实现了对裂缝形态与支撑效果的精准分析，将以往看不见的运移规律变得一目了然，为每一条裂缝“量体裁衣”提供了可能。
而真正让“量体裁衣”走向精准化的，是AI机器视觉的引入。针对支撑剂在动态铺置过程中难以动态量化等难题，长庆油田创新引入AI机器视觉设备及先进算法，不仅可对实验过程进行高速、高清扫描，更能实时追踪数万支撑剂颗粒的运动轨迹，精确测算不同区域支撑剂的铺置浓度和剖面轮廓，并智能辨识不同粒径的分布特征，清晰揭示出大、小颗粒在复杂裂缝中的运移轨迹与分布规律。
“过去，我们依赖数值模拟和井下反演推测，如今，裂缝在机器视觉下变得一目了然，不仅数据确凿，而且省时省力更高效。”技术人员刘晓庆说。该技术将支撑剂研究从“定性观察”推向了“定量分析”新阶段，更直接助力现场压裂方案优化，为油田制定更高效、更经济的压裂方案，在更深、更难的储层中实现高效开发提供了坚实技术保障。