深水气田开发面临高水深、强耦合、高风险等复杂挑战，存在船体稳定性风险高、气藏分析难度大、监测数据获取困难、一体化生产管理复杂等技术难题。传统方法往往依赖分散的单模块仿真与人工决策，模型更新滞后、信息孤立，难以实现对气藏、管网、平台等全流程的协同优化。数字孪生技术能够突破传统方法在数据孤立、模型耦合不足和决策滞后等方面的局限，实现实时交互、闭环控制和全链条一体化协同管理，打通气藏、井筒、管网与平台间的信息壁垒，为深水气田提供协同高效的生产调控与安全保障。为此，本文以“深海一号”生产平台为研究对象，探索构建了贯通气藏—井筒—管网—平台—业财全业务链条的深水气田生产数字孪生系统。首先，系统梳理了油气生产数字孪生研究进展，分析了典型建模方法、技术体系与工程实践。其次，提出融合物理机制与数据驱动的模块化混合建模方法，并形成系统解构、模型构建、数据集成、优化求解与反馈闭环的完整建模流程。接着，面向“深海一号”实际应用场景，开发了船体系泊管理、流动保障管理、智能气藏管理、可视化管理等数字孪生模块，实现了预警监测、预测性维护、辅助决策、三维可视化和全链闭环控制。现场应用表明，该系统显著提升了平台自动化与智能化程度，将配产核算时间由4~5天缩短至1 h内，预测准确率超过90%。最后，针对当前存在的模型可迁移性差、人工干预多等问题，提出引入大模型与小模型联动、集成水下控制系统、构建覆盖全生命周期孪生系统的建议。研究成果为深水气田的智能高效开发提供了可行的技术路径与工程案例参考。

随着油气勘探技术的不断进步，非常规油气储层已成为增储上产的重要领域。然而，非常规油气储层由于其低渗透性、岩石致密性和非均质性，难以通过传统方法构建准确的理论模型和经验公式，形成准确的测井解释，指导储层的识别和挖掘。近年来，人工智能的快速发展为非常规储层的测井解释提供了新的解决思路。本文通过国内外文献调研，首先分析了非常规储层的主要地质特征及评价难点，然后梳理了机器学习、深度学习等技术在岩性识别、物性参数预测、“甜点”预测等测井解释环节的应用情况。已有研究显示，卷积神经网络能更好地处理多尺度测井数据，循环神经网络适用于时间序列测量分析，集成学习方法在复杂参数条件下可提升预测精度。实际案例显示，AI方法相比传统技术有明显改进：岩相分类准确率提高25%~40%，孔隙度估算误差降低15%~30%。深度学习模型还能有效挖掘测井数据与储层参数间的复杂关系，改善低信噪比条件下的解释效果。评估发现，现有数据驱动模型在物理规律匹配性和小样本适应性方面仍有不足，特别是在处理非均质地层时。针对这些问题，建议3个改进方向：(1)构建融合物理约束与数据驱动的混合建模框架；(2)开发面向小样本学习的迁移学习方法；(3)建立集成测井、岩心与地震数据的多模态融合体系，同时建议完善特征工程标准化流程，强化模型验证与不确定性量化机制，并关注图神经网络、物理信息神经网络等新兴技术的应用潜力。本研究通过分析人工智能技术在非常规储层测井解释中的适用性，为其方法选择和技术优化提供了实践参考。

针对油气田开发中传统暂堵剂在封堵后期破胶困难、降解时间长、成胶强度低及残留物对地层渗透率损伤大等问题，本研究通过物理化学交联策略，设计并合成了一种基于纳米复合材料的自降解凝胶暂堵剂(PAE)。通过水溶液自由基聚合法，将丙烯酰胺(AM)、丙烯酸(AA)、聚乙二醇二丙烯酸酯(AE)与疏水单体甲基丙烯酸十八烷基酯(SMA)共聚，并引入纳米二氧化硅(SiO₂)增强交联网络。系统探究了交联剂(MBA)、疏水单体含量、引发剂(APS)浓度及温度对凝胶时间与强度的影响规律，揭示了温度(70~120 ℃)、pH(3~12)及矿化度(20~50 g/L)对PAE降解行为的调控机制。通过扫描电镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和热重分析(TGA)表征了PAE的微观形貌、化学结构与热稳定性。实验结果表明：在优化条件下(单体浓度8%、APS 0.2%、SMA 0.4%、温度70 ℃)，PAE成胶时间为30~120 min，形成致密三维网络结构，凝胶强度达9级(颠倒无变形)；其在70~120 ℃环境中的降解时间为3~10 h，降解后粘度低于10 mPa·s，显著优于传统暂堵剂(>96 h)。填砂管实验显示，PAE突破压力梯度为1.870 MPa/m，封堵率>90%；岩心驱替实验表明，破胶后渗透率恢复率>90%，验证了其对地层的低伤害特性。机理分析表明，PAE的高强度封堵源于物理—化学双交联网络与纳米SiO₂的协同增强作用，而自降解行为则通过碱性条件下酯键皂化与疏水缔合网络解离实现。本研究为油田高效环保型暂堵剂的开发提供了理论支撑与技术方案。

生成式人工智能(如DeepSeek)的快速发展显著降低了大模型技术的应用门槛，为油气勘探开发这一高度依赖经验与数据的领域注入了新的智能化动能。本研究以DeepSeek系列模型为对象，系统评估其在油气勘探开发领域的多维应用能力。通过设计六维量化评估体系，对领域基础知识、复杂推理能力、计算能力、多模态能力、开放创新性问题及专业工作能力进行评估。测试结果表明，大模型在基础知识覆盖度、处理开放性、创新性问题方面表现优异，展现出较强的领域知识理解能力与跨学科整合潜力；但在处理具体实例和数据时存在幻觉风险，在复杂推理问题中细粒度逻辑推理能力不足，复杂数值计算的准确性与效率存在缺陷；同时，在多模态处理(尤其是专业图像生成与识别)、专业软件操作及实时工程响应等方面存在明显的能力边界。针对测试暴露的局限性，本文提出了一套四维一体技术路径，以实现智能转型，它包括：基于检索增强生成(RAG)的动态知识融合机制，以解决知识滞后与数据幻觉问题；知识图谱驱动的推理引擎，旨在提升复杂问题的逻辑推理精度；专业软件协同架构，通过API网关整合专业工具以扩展模型能力边界；智能体(Agent)赋能的工程系统，以实现复杂任务的自动化分解与执行。对垂直领域知识图谱构建、软件生态协同、智能体实时决策等关键技术瓶颈进行了深入分析，并提出了相应的攻关方向。研究认为，大模型在油气领域的深度应用需与领域知识工程、专业软件生态及边缘计算技术深度耦合，从场景建设入手，突破关键技术，实现“数据—知识—工具”协同应用，逐步实现从单点能力增强到系统工程智能化的转型。

在石油勘探开发过程中，长期积累的文档中蕴含大量工程知识与实践经验，这些资料对油田科学开发和生产决策具有重要意义。然而，此类信息多以文字描述、数据表格及说明性图件等多模态和非结构化形式保存，缺乏统一结构化表达，导致检索与利用效率低下，知识难以系统化应用。传统信息检索方法在处理跨段落、多模态复杂语料时存在局限，仅依靠大规模语言模型进行问答又容易出现虚假生成和上下文割裂，难以满足专业领域对准确性和可解释性的要求。为解决这一问题，本文基于微软开源的图检索增强生成框架，构建了一种面向油藏地质的图检索增强智能问答系统。针对油田文档语言复杂、层次繁多和结构异构的特点，应用了三种优化方法：一是基于文档逻辑结构的切分方法，通过识别标题层级和编号规则实现语义单元合理划分，避免实体关系抽取中的语义割裂；二是结合油藏地质术语体系的提示词优化机制，提升关键实体与语义关系识别与抽取的准确性和完整性，减少错误和遗漏；三是多模态输出机制，通过嵌入匹配实现文本回答与相关图表联动，使结果既具备语言连贯性，又能得到可视化证据支撑，增强了解释性和可信度。实验部分以某典型海域油田约九万字的综合报告为数据源，构建知识图谱并开展评估。与未优化方法和原始框架对比，结果表明优化系统在真实性、答案相关性、上下文精确率和上下文召回率等指标上均有显著提升，其中真实性和相关性的改善表明系统能够更准确生成符合事实和问题意图的回答，上下文指标的提升则显示其在跨段落整合与多模态关联方面更具优势。研究结果表明，该系统在知识抽取、组织与应用方面表现出更高准确性与可靠性，具有良好的工程适配性与扩展潜力，不仅为油田复杂知识的结构化管理和智能化利用提供了可行方案，也为大语言模型在石油工程等高专业化领域的应用落地提供了参考借鉴。

我们当前正处于以人工智能为标志的第四次工业革命，美国、挪威、中东等国际大型油服公司和油公司正投巨资开展智能化转型，以便在未来竞争中占据有利地位。智能钻完井作为油气工程前沿技术，将形成颠覆性和跨越性的创新成果，赋能新质生产力发展。文章阐述了智能钻完井技术内涵，从地面装备、测传导工具、钻井液、固井以及软件等五个方面综述了国内外智能钻完井技术的发展现状及技术差异，梳理了当前面临的四大问题和四大挑战，提出了“1244”发展方向，即围绕“钻完井+AI”赋能技术创新和产业升级1个目标，聚焦智能钻井和智能固井2大领域，攻关装备、工具、流体、软件4大技术方向，实现井场全流程自动化作业、自主操控钻进、钻井液智能调控、智能固井作业4大典型应用场景。同时，构建以地质-工程知识库为底层基础、大/小模型为后台支撑、钻完井+AI为前台应用载体的技术体系，加速推动智能钻完井技术从单元闭环向全局闭环、远程操控跨越式发展。

在“双碳”战略驱动下，核能凭借低碳、高效优势逐步成为能源结构的重要部分，铀作为核能的关键原料，其绿色开采至关重要，原地浸出采铀技术因其绿色、高效的优势成为主流选择。然而，在低渗透矿床浸出过程中普遍存在溶浸剂流动受阻、铀回收效率低等难题，水力压裂增渗技术作为成熟的增渗方法，其通过注入压裂液形成裂缝网络，能够显著改善矿层渗流能力，提升溶浸剂流动性以提高铀回收效率，展现出良好应用前景。本文系统阐述了多种地浸工艺及其适用性，深入分析多级压裂、暂堵转向压裂、智能压裂、酸化压裂、泡沫压裂与超临界CO₂压裂等新型水力压裂技术的核心机理及研究现状。结合低渗透铀矿床的资源特征与开采需求，本文提出了地浸采铀与水力压裂技术的协同应用，深入探讨了水力压裂技术对提高铀矿层渗透性与溶浸效率的促进作用，采用多技术集成与智能化优化的发展方向，实现资源高效回收与环境风险降低，为铀矿绿色可持续开发提供强有力支撑。

华北地区深层煤层气(埋深>1500 m)资源量超30万亿方，勘探取得了重大突破，成为天然气增产上产的新领域，但面临着保存条件复杂、富集高产规律不清、产量差异大等关键问题。本文聚焦深层煤层气保存条件这一核心科学问题，采用地质、地球化学、地球物理多学科交叉分析方法，系统剖析了华北地区鄂尔多斯盆地和沁水盆地典型深层煤层气探井的煤岩煤质、岩性组合、构造保存特征，以期明确深层煤层气保存条件对富集高产的控制作用。研究发现，深层煤层气差异保存受控于吸附自封闭－物性封闭－构造保存系统的耦合：(1)有利煤岩煤质是强吸附和高含气的基础，低灰分高演化程度煤岩，兰氏体积大，临界深度大，自封闭能力强。(2)致密岩性组合是深层游离气逸散的屏障，灰岩和泥岩的孔隙度低，喉道半径较小，突破压力大，物性封闭条件好，总滞留气量较高。(3)连续稳定有效保存是富含游离气的关键，抬升晚、幅度小、构造活动弱有利于游离气聚集，压力系数较大。深层煤层气差异保存条件研究深化了富集高产认识，为优选勘探开发有利目标提供了理论基础。

四川盆地下寒武统筇竹寺组页岩气资源潜力大，在德阳—安岳裂陷槽取得了巨大勘探突破。然而，多期构造背景下，页岩气成藏过程复杂，制约了页岩气富集区带优选和高效勘探开发。本论文以德阳—安岳裂陷槽资中—威远地区筇竹寺组典型页岩气藏为研究对象，通过裂缝脉体岩相学观察、流体包裹体测温、激光拉曼分析和盆地模拟等方法，明确了资中—威远地区筇竹寺组页岩气成藏演化过程及其差异。研究结果表明，资中—威远地区寒武系筇竹寺组页岩主要发育三期裂缝脉体，第Ⅰ期脉体形成于加里东运动晚期(ca.420~405 Ma)，脉体中捕获了大量原生沥青包裹体，表明该时期处于生油高峰阶段；第Ⅱ期脉体形成于印支运动时期(ca.235~215 Ma)，脉体中捕获了原生沥青包裹体和原生甲烷包裹体，表明该时期页岩处于高—过成熟阶段；第Ⅲ期脉体形成于燕山—喜山期气藏保存调整阶段，脉体中含大量原生甲烷包裹体。威远和资中地区脉体分别形成于晚白垩世(ca.75~60 Ma)和始新世(ca.45~35 Ma)。威远地区处于裂陷槽缘，燕山期抬升较槽内资中地区要早约10 Ma，故脉体形成时间更早。同时，槽内资中地区较槽缘威远地区发育更好的底板地层(麦地坪组)，形成良好的气体封存箱。另外，资中地区位于槽内斜坡带，其断层和裂缝发育程度较威远背斜地区要较弱。多种因素共同导致了槽内资中地区较槽缘威远地区筇竹寺组整体含气性更好。

塔里木盆地中-下奥陶统碳酸盐岩缝洞型储层受深部走滑断裂构造控制，显著的非均质性已成为制约超深层油气藏高效开发的关键因素。本文以盆地西北缘碳酸盐岩露头区一条典型走滑断层为研究对象，综合运用野外构造实测、岩石薄片观察、高压压汞与岩石物理实验等多种手段，系统揭示了断控碳酸盐岩缝洞型储层的多尺度非均质性特征及其主控因素，归纳总结了优质储层的发育规律。在宏观尺度上，沿断层走向的裂缝分布极不均匀，其中，叠接段裂缝最密。在叠接段内部，边界断层区域的角砾小、磨圆度高，连通性强。沿倾向方向，断层核区域裂缝与溶洞发育，脉体充填少，储层物性是破碎带的4~6倍，抗压强度仅为其25%~50%，为优质储层发育部位。垂向上，高物性、低强度区与隔挡层交互分布，优质储层呈离散状分布。在微观尺度上，断层核区域发育晶内孔、晶间孔、半充填微裂缝及微孔洞，孔隙类型多样。同时该区域面孔率高，孔隙纵横比大，连通节点多，孔喉通道发育，渗透率明显优于破碎带。在此基础上，本文首次将洛伦兹曲线法与熵权法相结合，应用于断控碳酸盐岩缝洞型储层的非均质性评价。评价结果表明该类储层整体表现为强非均质性特征，且微观尺度非均质性显著高于宏观尺度。其非均质性的形成主要受断层结构与成岩流体溶蚀-沉淀作用两个因素耦合控制。综合以上认识，总结出断控储层的3类“甜点”发育部位为沿断层走向的叠接段边界断层带区域，沿倾向方向的断层核区域以及垂向上的白云质灰岩段。研究成果弥补了断控碳酸盐岩缝洞型储层非均质性研究的不足，为提升超深层剩余油开发效率提供了理论支撑。

沉积有机质的碳同位素分布特征常被用作油源对比、有机质成因及古环境分析的依据,但当有机质进入过成熟阶段后，裂解作用会导致同位素分馏，使其碳同位素分布特征出现倒转等变化。特别是在深层和超深层的油气地质研究中，有机质碳同位素倒转的现象一直以来都是重点和难点。本文基于现有数据和相关研究成果揭示了四川盆地川中隆起安岳气田烃源岩、储层中各类固体及液体有机质的碳同位素分布特征，探讨了其成因机制。研究表明，由于古油藏经历了热事件的改造，烃源层和储层中早先形成的原始液态烃均遭裂解并形成了气态烃、残余液态烃和焦沥青三种产物，其中焦沥青可分为烃源层原位焦沥青和储层焦沥青。在现今的烃源层和储层中，出现了干酪根碳同位素值低于液态烃的总体倒转现象，同时也出现了饱和烃、芳烃碳同位素值高于非烃和沥青质的局部倒转现象；储层中的焦沥青碳同位素值分别低于干酪根和液态烃。综合相关数据和模拟实验结果分析可知，裂解过程中的碳同位素富集效应是烃源岩和储层样品中观测到的同位素倒转现象主要原因。烃源层和古油藏储层中的原始液态烃经过高温裂解后形成残余液态烃的碳同位素值整体升高了约4‰，由于烃源层和古油藏储层的受热程度不同，其残余液态烃中不同的族组分的碳同位素值升高幅度不同；储层焦沥青虽然主要继承了储层原油的同位素特征，但在其形成过程中发生的TSR作用可能也对其碳同位素值的异常偏轻有一定的积极作用。总之，导致研究区烃源层和储层中出现碳同位素倒转现象的主要原因是液态烃裂解过程中的碳同位素分馏效应，这可能是经历过高温的深层和超深层油气藏中的普遍现象。

本文围绕井眼钻井过程中的多源异构数据融合、物理与数据驱动模型耦合以及智能决策反馈等关键问题，系统梳理了当前钻井数字孪生建模的技术框架与实现路径。首先，针对钻井数据融合对象与层次，探讨了多时空尺度数据的融合机制和冲突处理方法。其次，构建了一个适用于钻井工况的数字孪生总体架构，总结了实现机理与数据的联合驱动建模的方法。然后，提出了钻井异常数据特征诊断方法，并以此建立实体与数字体间的多视角决策反馈方法。最后，展望了井眼数字孪生技术在高时空分辨率认知、边端部署、模型可信性保障等方面的应用潜力。研究结果可为实现复杂工况下的钻井状态识别与高效控制提供理论支撑与方法指导。

川东北地区须家河组致密砂岩储层天然气富集规律复杂，断裂体系对油气成藏具有重要控制作用。为明确该区断裂构造特征及其对天然气富集的影响，本研究基于三维地震数据和钻井资料，采用人工智能断层识别技术和构造解析方法，在川东北五宝场地区须家河组识别出NE-SW向雁列式走滑断裂带，对其构造变形特征、形成演化及控储控藏效应进行了研究。结果表明，该断裂带具有纵向分层的变形特征，在上奥陶统至下三叠统嘉陵江组表现为逆冲断层，在上三叠统须家河组表现为系列NNW-SSE向小型逆断层呈右阶雁列式排列的走滑断裂带。该断裂带经历了2期构造演化阶段，印支期－燕山期在SE-NW向持续构造挤压应力作用下，表现为逆冲断层活动；喜马拉雅期区域构造应力场发生转变，在NE-SW向水平挤压应力场作用下，早期形成的主干断层发生了左旋走滑活动，在须家河组形成了一系列呈NNW-SSE向右阶雁列式排布的走滑断裂带。须家河组雁列式断层与深部主干断层相互连通，沟通了须家河组储集层、龙潭组烃源岩与深部流体，形成“下强上弱”输导体系及“双源供烃”模式，同时对须家河组致密砂岩储层产生“溶蚀增孔 ”与“胶结破坏”双重改造作用，为须家河组致密储层差异演化和甜点储层的发育提供了良好的动力条件，是须家河组致密砂岩储层天然气富集和保存的有利场所。研究显示，走滑断裂带是川东北地区三叠系致密砂岩储层天然气的有利富集带，应重视该类目标区的天然气评价与勘探。

准确可靠的产量预测是油气田高效开发与科学决策的关键环节。尽管机器学习方法已在该领域取得了显著进展，但现有模型通常依赖有限的历史生产数据从零训练，难以有效刻画产量序列中的复杂非线性动态、长期时间依赖性以及多变量间的高维交互关系，导致泛化能力不足、预测鲁棒性受限。为应对上述挑战，本文提出了一种基于大语言模型(Large Language Model, LLM)的气井产量预测新方法。该方法以预训练GPT-2模型为基础，通过几项关键策略实现时序预测适配：首先，对包含日产气量、油压、套压及生产时间的输入数据进行实例归一化，以促进知识迁移；其次，设计可训练的嵌入层，将数值型时序数据映射至LLM的语义嵌入空间，实现跨模态对齐；最后，采用冻结与微调相结合的参数高效迁移策略——冻结LLM的核心自注意力与前馈网络层以保留通用知识，同时微调位置编码与层归一化模块以增强对产量时序特性的建模能力。所构建的GPT4TS模型在四川盆地某海相碳酸盐岩气田实际生产数据上进行了系统验证。实验结果表明：对于开发历史较长的气井，GPT4TS显著优于传统LSTM模型——在单变量输入条件下，平均绝对百分比误差(MAPE)降低18.573%；在多变量输入条件下，MAPE进一步降低35.610%，充分体现了其在复杂趋势建模与多变量协同分析方面的优势。然而，对于投产时间较短的气井，由于历史数据不足以支撑LLM的有效微调，其预测精度反而低于LSTM。本研究不仅验证了大语言模型在油气产量预测中的应用潜力，也揭示了其性能对历史数据长度的依赖性，为实际工程中预测模型的合理选择提供了理论依据与实践指导。

准噶尔盆地致密砾岩油藏多尺度孔喉结构复杂，导致流体赋存状态主控因素不清、储层分类与分级储量评价困难。为了厘清储层微观孔喉结构特征与流体赋存状态之间的联系，实现强非均质致密砾岩储层的有效评价，本文以玛湖1井区碳驱试验区上乌尔禾组(P₃w)为例，开展“孔喉结构－流体赋存－储层分类－分级储量”全流程研究。本研究综合铸体薄片、高压压汞、核磁共振测井等实验手段，揭示了试验区主力层不同小层岩石力学、孔喉结构等参数特征；结合灰色关联分析方法，明确可动/总孔隙度(权重0.913)和黏土矿物含量(权重0.805)为影响有效含油饱和度的主控因素；基于核磁T₂谱形态、三组分指数、IB值、渗透率4个参数，建立了试验区Ⅰ~Ⅲ类储层分类标准，提出了分级孔隙储量计算方法，实现了从孔喉结构到分级储量的系统评价。结果表明：试验区主力层P₃w₂²段储层上下部物性与流体赋存状态差异显著，下部储层微米级孔隙占比达25.48%，平均渗透率5.59 mD(上部仅2.35 mD)，有效含油饱和度较上部高15%~20%。纳米孔(<100 nm)储量为78.43万t，是该油藏的主要赋存空间(储量占比61.7%)；从分类储层来看，Ⅰ类储层微米孔贡献率最高(25.48%)、含油性好；Ⅱ类储层微米孔减少、含油性一般；Ⅲ类储层受纳米孔强束缚作用限制、含油性差。本研究成果揭示了流体赋存状态的控制因素，建立了基于孔喉结构约束的致密砾岩储层分级评价及储量表征体系，为玛湖砾岩油藏CO₂驱靶区优选和碳驱甜点识别提供了理论支撑与技术支持。

“碳达峰”与“碳中和”目标推动中国能源系统加速向清洁低碳转型，天然气水合物作为重要新型清洁能源，具能量密度高、分布广、资源潜力大等特点，加快其产业化开采是实现我国低碳利用、减污降碳的关键途径。其开采涉及传热—流动—力学—相变(THMC)多物理场耦合，传统实验与试采工程难以全面揭示内在机制，功能强大、方法灵活且成本低的数值模拟方法已成为核心研究工具。本研究系统梳理天然气水合物开采数值模拟的理论、技术与应用，旨在为水合物安全高效开采提供理论支撑、推动数值模拟技术向工程应用转化。研究厘清了孔隙度、渗透率等渗流参数随水合物分解的演化规律；明确了抗剪强度、内聚力等力学参数随饱和度演化规律，揭示了水合物分解行为主导储层力学特性演化的核心机制；梳理了THMC多物理场耦合数学模型构建思路，汇总了TOUGH+Hydrate、SuGaR-TCHM等全球主流数值模拟器功能及优势，结合典型试采场地开展验证应用。当前数值模拟研究仍存在局限：多相渗流参数模型未充分考虑孔隙结构连续性演化及水合物饱和度对相对渗透率的影响；对未固结泥质粉砂储层的力学特性及出砂风险响应刻画不足；对开采诱发的长期力学稳定性(如地面沉降，海底滑坡)预警能力有限。未来需建立“微观—宏观”跨尺度参数模型、完善泥质粉砂沉积物弹塑性本构模型、开发地质—工程一体化模拟工具，推动模拟技术从机理阐释向工程决策支持深度转化。

随着我国能源结构优化，液化天然气(Liquefied Natural Gas，LNG)作为清洁能源的消费量与进口量持续增长，但其含有的乙烷及以上轻烃不仅影响热值与计量，还制约资源综合利用效率。在梳理美国专利US0188996A1、US7069743B2及中国专利CN1318543C等传统工艺的基础上，提出一种基于直接换热(Direct Heat Exchange，DHX)的LNG轻烃回收新工艺，该工艺引入重接触塔实现甲烷与轻烃的二次精细分离，取消传统工艺中的闪蒸塔，通过富液温度梯级利用、脱乙烷塔能量回收等设计，优化换热网络与能耗分布，基于PR(Peng Robinson)状态方程和HYSYS软件进行了工艺模拟，从能耗、产品质量、㶲、换热网络等方面进行了综合比对，并结合响应曲面实验设计和NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms-II)算法实现了目标函数优化。结果表明，如仅实现从LNG富液中提取甲烷，本文工艺的能耗较美国专利US0188996A1、美国专利US7069743B2和中国专利CN1318543C分别下降了35.9%、46.4%和44.9%；本文工艺高位发热量可降至34.16 MJ/m³，满足一类天然气质量要求，总㶲损为7171 kW，系统㶲效率57.4%；换热网络分析显示，其最小换热温差与对数平均温差更小，热集成度更高；经NSGA-II算法优化后，在乙烷收率变化不大的前提下，总能耗可从16 863 kW降至16 701 kW，在总能耗变化不大的前提下，乙烷收率可从93.52%升高至97.85%。本文工艺在降低能耗、提升产品质量与资源回收率方面具有显著优势，可为LNG轻烃回收的工程设计与现场运行提供重要理论支撑。

塔里木盆地作为我国最重要的油气资源接替区，其深层/超深层油气资源开发面临诸多世界级技术难题。本文系统梳理了塔里木油田超深油气储层改造技术的发展历程与技术体系，重点论述了塔里木油田两大主力储层的改造技术突破：针对台盆区深层/超深层复杂碳酸盐岩储层，创新性地提出了缝洞体识别与改造一体化设计方法；针对库车山前超深裂缝性碎屑岩储层，研发了系列高效改造技术。研究取得了3项重要技术突破：一是耐高温酸液体系的成功研发，显著提升了超深储层改造效果；二是高密度加重压裂液技术的突破，为超深井改造提供了关键支撑；三是配套工艺技术的持续创新，为超深油气储层高效开发奠定了坚实基础。结合塔里木超深油气储集层的勘探开发趋势，论述了储层改造的生产需求及技术不足，包括深层/超深层储层改造室内基础研究及人工裂缝扩展机理、新型改造液、分层工具、暂堵材料及配套应用工艺技术、改造直接监测解释技术等。提出了6个方面的技术发展建议：1)构建超高温高压基础实验平台，开展岩石力学、流体渗流和导流能力测试等基础研究；2)深入研究高应力复杂储层人工裂缝扩展规律，建立考虑多场耦合的裂缝扩展模型；3)研发耐温200 ℃以上的高性能酸液体系，重点突破可加重、低摩阻、耐高温可控生酸技术；4)研发软硬分层工具、暂堵材料及配套工艺技术，完善软硬分层工艺；5)优化超深水平井“多簇限流”压裂工艺，提高缝控储量；6)建立基于光纤监测的裂缝实时诊断系统，开发耐高温井下监测工具。本研究不仅系统梳理了塔里木油田“三超”储层改造技术体系，更为我国万米储层改造提供了关键技术储备。研究成果对推动我国深层油气资源高效开发具有重要理论价值和工程指导意义，相关技术创新思路也可为全球类似地质条件的油气田开发提供参考。

地层可钻性评估对钻井工程至关重要，影响着钻井作业效率和成本效益。传统的三维评估方法往往面临跨尺度多源数据的不稳定融合问题，导致空间泛化能力有限且预测效果欠佳。为解决上述局限性，本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)网络的多源数据融合方法，优化地层可钻性的智能评估并提高我国东部某研究区的钻井效率。该方法分为两个阶段：井数据训练阶段和三维应用阶段。在第一阶段，利用地震平均子波和测井资料合成伪深度域地震记录作为基础，并进一步提取地层可钻性敏感属性作为网络输入。具体敏感属性包括融入地质信息的速度模型和用于捕捉多尺度地层结构的分频地震属性。采用改进的可钻性指数D_c作为标签训练模型，确保网络模型学习建立输入属性与可钻性指标的准确映射关系。这种训练方法利用GRU网络的时序学习能力，对数据中的复杂关系进行有效建模。在第二阶段，预训练网络推广至三维应用，提取相应的属性构建三维输入数据集并输入至预训练GRU模型中来预测评估研究区域的地层可钻性。通过对研究区5口代表井的分析，验证了D_c指数有效表征研究区的地层可钻性。此外，Marmousi数值模型实验表明，该方法优于传统智能预测方法，例如仅依赖原始地震数据或原始地震融合测井数据输入的方法。在研究区的实际应用进一步证实了本方法能有效地捕捉地层可钻性变化。该方法通过提供可靠的预测，成为优化钻井作业和增强钻井工程决策的有力工具。

机械钻速预测对钻井工程意义重大，可为钻井优化、资源分配、安全保障等提供重要参考依据。近年来，人工智能掀起新一轮智能化变革热潮，推动了钻井工程的智能化转型升级，涌现出了一大批新兴钻速预测方法，但当前尚缺乏对这些钻速预测新方法的系统性总结和分析。本文通过对国内外主要钻速预测模型和方法的系统调研和提炼，归纳总结了显式钻速方程、数值模拟仿真和人工智能模型3类钻速预测方法的发展背景和理论原理，深入剖析了各类钻速预测方法在实际应用中面临的关键技术难题和挑战，并指出机理与数据融合的钻速预测方法是突破现有瓶颈的重要方向，也是未来技术发展的主流趋势。在此基础上，结合智能钻井发展趋势和钻速预测模型主要卡点，提出了5个未来的发展方向：①自动化、智能化钻井装备；②钻速预测专用的机理与数据融合模型；③基于具身智能、群体智能、强化学习和在线学习的钻速预测模型环境响应机制；④基于大模型和迁移学习算法的通用钻速智能预测模型；⑤基于科学知识发现的钻速预测模型闭环优化。

页岩油气开采过程面临诸多复杂地质力学问题，页岩的力学性质作为决定开采效率与安全性的核心要素，亟待深入的研究与探索。在此背景下，机器学习凭借强大的数据处理与模式识别能力，为页岩力学性质研究开辟了新路径。本文聚焦机器学习在页岩力学性质研究中的应用，系统阐述该领域的现状、挑战与展望。首先，详细梳理当前机器学习算法在页岩力学参数预测、破坏模式识别方面的应用成果，展示其相较于传统研究方法在处理复杂数据、挖掘潜在规律上的显著优势。随后，梳理了机器学习在页岩力学性质研究应用中面临的诸多挑战。页岩样本数据具有高维、小样本特性，容易导致模型出现过拟合现象；同时，多数机器学习模型内部运行机制难以解释，限制了其推广使用。此外，页岩地质条件复杂多变，不同地区页岩的矿物组成、孔隙结构差异巨大，现有模型在跨区域、跨地质条件应用时，普适性明显不足。最后，基于前沿技术发展趋势展望未来。机器学习在页岩力学性质研究领域前景广阔，通过融合地质、地球物理、测井等多源数据，能够为模型提供更丰富的信息，降低数据维度带来的负面影响；优化算法架构，结合迁移学习、集成学习等技术，可提高模型的泛化能力；构建基于物理约束的机器学习模型，既能增强模型的可解释性，又能提升其在复杂地质条件下的适应性。这些策略有望突破现有瓶颈，推动机器学习在页岩力学性质研究中的深度应用，为页岩油气资源的高效开发提供坚实的理论与技术支撑。

断层作为油气运移、聚集的重要通道和场所，其识别任务是地震资料解释工作的重要环节。然而断层的类型多样、分布广泛、特征复杂，为断层识别任务带来了不小的困难，本文提出了使用3D TransUnet模型进行断层识别的方法，该模型基于3D CNN和Transformer模块构建而成，采用3D Unet模型端对端的结构设计，通过学习合成地震数据三维断层之间的空间关系，从而预测实际地震数据的断层信息，在荷兰北海F3区块和塔里木盆地哈拉哈塘地区的地震工区都成功应用，并取得良好的效果。研究结果表明, 3D TransUnet模型具有CNN局部精度高和Transformer全局注意力的特点，能够根据断层全局信息对复杂区域的断层进行推理预测。将实验结果与3D Unet模型和其他传统方法断层识别的结果进行对比，通过计算验证集断层识别的召回率(Recall)和精确率(Precision)，得到的3D TransUnet模型断层识别的召回率为0.87，精确率为0.83，远高于其他断层识别方法。在三维实际地震工区的应用中，3D TransUnet模型能够在不同实际地震工区都准确地识别出断层信息，对于特征较弱的断层，由于该模型加入了Transformer模块，具备全局注意力机制，因此可以通过整个工区断层的分布趋势来推断出该区域是否存在断层。通过将训练完成的断层识别模型同时运用到不同实际地震工区(F3区块和哈拉哈塘地区)，从而证明了该方法的通用性，即训练好的断层识别模型可以在不同地区的地震数据中使用。研究发现该方法能够有效地识别出地层中的微裂缝信息，在微裂缝作为储集层的油气田，由于微裂缝主要沿着大断层发育，井位都部署在大断层的附近，而在这类油气田的中后期采油阶段，井位的部署则主要根据微裂缝的发育程度决定，因此该断层识别方法对微裂缝作为储集层的油气田的井位部署具有指导意义。

为了揭示页岩三轴压缩蠕变变形规律及破坏机制，本研究采用长宁五峰组页岩露头开展了围压10 MPa，30 MPa，50 MPa条件下的逐级增量加载蠕变实验，分析轴向、径向和体积蠕变曲线特征，结合计算机断层扫描(CT)和扫描电镜(SEM)技术系统探讨页岩宏微观蠕变破坏机制，同时采用损伤模型预测页岩长期蠕变行为，结果表明：体积蠕变能有效表征页岩蠕变演化特征，其蠕变起裂应力与损伤应力阈值分别为峰值强度的60%和80%；页岩蠕变破坏以微裂纹形成-贯通为主，形成剪切压实带与分支裂纹的空间裂缝体，剪切压实带内发育多条近平行裂缝，其周围易于形成多分支裂纹；损伤模型能准确预测页岩长期蠕变行为，模型参数A为蠕变的主要控制参数，主要由应力水平及弹性模量决定。该研究可应用于页岩油气储层钻井、压裂过程中页岩蠕变对井壁稳定、人工裂缝闭合等影响分析。

邻井低频分布式光纤声波传感监测作为近年来兴起的压裂监测技术，是实现压裂裂缝精细诊断的有效手段。为使业界进一步了解低频分布式光纤声波传感技术在水力压裂裂缝监测中的研究进展，推动光纤压裂监测现场规模化应用，本文从分布式光纤声波传感技术原理出发，简要阐述了分布式光纤声波传感机理及井中布设方式，系统总结了该技术在数值模拟、物理模拟和水力压裂现场应用方面的研究进展，最后提出了未来低频分布式光纤声波传感技术的发展方向。研究结果表明：①水力压裂低频光纤声波传感技术具有精度高，实时性强的优点，正逐渐应用于现场压裂监测，并得到了国内外学者的广泛关注。一次性光纤具有部署简单、成本低、占用空间小和性价比高等优点，未来有望成为邻井压裂监测的主要方式。如何有效降低光纤滑移效应对光纤应变响应的影响对于提高光纤监测的应变数据质量具有重要意义。②正演模拟主要通过光纤应变场模拟与实际监测数据进行对比分析，定性分析光纤应变规律，从而建立不同裂缝扩展类型与光纤应变规律的对应关系，解释邻井水力裂缝形态和扩展模式，目前应变解释模型主要考虑水平邻井和垂直邻井两种监测方法，尚无法表征应力干扰引起的裂缝偏转，与实际现场监测结果存在一定差距，未来亟需建立考虑应力干扰和流量分配的多裂缝复杂正演模型，为现场光纤数据解释提供指导。③反演模拟主要通过位移不连续法构建裂缝扩展模型求解裂缝尺寸，目前主要求解方法包括最小二乘法、Picard迭代、L-M方法和DRAM算法，但均无法同时反演3个方向上的裂缝几何参数。未来反演模拟的研究需要集中于求解算法的优化，如何更好地降低多解性影响将是后续算法优化的主要攻关方向。④物理模拟主要依托基于光频域反射(OFDR)技术的分布式光纤解调器与真三轴压裂设备相结合开展裂缝监测实验，试验参数设置尚无法完全贴合现场实际情况，分布式光纤在不同岩石试样中的布设方式以及光纤试验数据解释是未来室内物理模拟研究的主要攻关方向。结论认为，邻井光纤监测对于压裂裂缝尺寸解释具有显著的应用潜力，未来有望成为解决非常规资源开发瓶颈问题的关键技术。

针对砂砾岩储层分选差、非均质性强，孔、渗覆压变化规律认识不清，现有常规砂岩校正方法难以适用的问题，本文以BZ地区3800~4100 m埋深的古近系孔店组砂砾岩储层为研究对象，基于13块覆盖主要孔渗分布范围的柱塞岩心覆压孔渗实验及岩石力学测试数据，揭示了砂砾岩储层覆压孔渗特殊变化规律并建立针对性校正模型。研究表明，该储层为低孔特低渗型，基质常温常压孔隙度5%~15%、渗透率0.1~6.0 mD，孔隙空间以粒间－粒内溶孔为主，并伴有微裂隙，非均质性显著；与常规砂岩储层不同，砂砾岩储层孔渗随覆压呈幂函数递减、且不同常压孔渗大小的变化梯度不同，孔渗覆压变化是上覆压力和常压孔渗大小的二元函数。基于实验数据拟合得到幂函数系数与常压孔渗的量化关系，构建三轴覆压孔渗校正模型，结合岩石力学实验数据建立了地层条件下的单轴覆压孔渗二元校正模型。精度验证显示，三轴覆压孔隙度校正计算均方误差0.369%，渗透率0.281 mD，较传统一元模型精度分别提升67%和43%，在孔渗高低值区均能精准表征覆压变化规律。本文建立的二元校正方法突破了传统单变量模型局限，能够有效适配砂砾岩强非均质性，为同类储层储量评价、产能预测提供了重要的校正方法，为合理制定高效开发方案提供了规律认识。

中国油气资源分布广泛，开发潜力大，发展速度快，但页岩气、致密油等非常规油气资源的勘探开发仍处于初期阶段。随着国内油气能源需求量的持续增长，深部非常规油气资源的开采已成为国家能源工程领域重点关注的问题。然而，非常规油气开采工程普遍涉及向深部地层大规模注入流体。流体注入会扰动原岩应力场，改变地下断层的应力状态，可能导致断层失稳滑移并诱发地震灾害。因此，评估与预防此类人为工程扰动诱发地震风险，已成为实现资源安全可持续开发的关键课题。近年来，全球多个深部能源工程在开采阶段均监测到地震事件，经震后分析表明，这些地震与注入流体扰动断层失稳之间存在显著的时空关联。例如，韩国浦项和瑞士巴塞尔的地热项目，就因诱发显著地震而被迫中止。事实上，我国油气田地质条件更为复杂，断层滑移失稳条件、滑移模式和滑移量难以准确预判，断层发育区附近开采施工参数难以确定。为了在非常规油气资源开发中实现收益与风险的平衡，当前深部能源开采所引发的环境地质问题及其伴生地震灾害的预测与防治是亟待攻克的问题。本文通过梳理国内外能源开发工程中典型的诱发地震案例，重点分析了开发现场断层滑移失稳的应力条件与诱发机理，总结了断层滑移失稳模式，诱发地震判据、地震影响范围和震级预测模型，讨论了开发过程中人为工程扰动和环境地质因素对诱发地震事件的影响。最后，本研究总结了当前研究中亟待解决的主要问题与技术挑战，并从数值模拟、实验方法及现场监测3个方向对未来研究进行了展望。本研究可以推动油气开发作业诱发地震的基础认知，对减少或避免潜在地震灾害的发生具有实际意义和工程价值。

地应力是地震科学研究、深部资源开发和地下工程建设的重要基础参数。针对强流变软岩地层中水压致裂(Hydraulic Fracturing, HF)法无法直接计算最大水平主应力和非弹性应变恢复(Anelastic Strain Recovery, ASR)法柔量难以准确测定的问题，本文提出一种HF与ASR相结合的软岩地层三维地应力测试方法。该方法通过HF法获取最小水平主应力，结合ASR测试数据反演岩芯非弹性应变恢复柔量，从而计算三维地应力。该方法已在拟建宁晋盐穴地下储气库项目中成功应用，结果表明该方法能够可靠反演深部软岩地层的三维地应力状态。研究为软岩地层地应力获取提供了新的技术途径，可为盐穴储气库建设、非常规油气开发及井壁稳定性评价等方面提供技术支撑。

地震岩石物理反演是储层物性评价的有效方法。从地震数据中直接预测储层参数相比于从地震弹性参数估计储层参数具有更低的不确定性和更高的精度，然而现阶段研究对直接储层参数反演中初始模型建立的问题讨论较少，合理的初始模型不仅能提高反演结果的精度也能减少反演过程的计算成本。针对这个问题，本文提出了基于叠后-叠前联合反演的地震储层表征方法，结合叠后阻抗反演和统计岩石物理模型为叠前地震岩石物理反演提供可靠初始模型，充分利用叠后地震数据的高信噪比和叠前地震数据的高分辨率优势来提高储层参数反演的稳定性和精度。首先，通过现有测井数据对临界孔隙度模型进行标定并结合Zoeppritz反射系数方程构建储层参数化的反射系数公式，建立地震数据与储层物性之间的直接联系。接着通过叠后反演获得纵波阻抗，并利用测井数据得到的统计岩石物理模型建立叠前储层物性参数反演的初始模型。最后基于贝叶斯框架和柯西先验分布约束，从叠前地震数据进行孔隙度、泥质含量和含水饱和度等物性参数反演。模型测试结果表明，叠后纵波阻抗反演结果能够为叠前储层参数预测提供可靠的初始模型进而提高物性参数的反演精度。实际数据测试验证了该方法在提高储层物性反演精度和增强横向连续性方面的优势。

砾石充填是应对天然气水合物储层防砂增产需求的有效完井技术手段，其中砾石界面间摩擦及其与水合物的胶结行为，直接影响充填过程和砾石充填结构的力学特性。然而，目前仍缺乏从颗粒尺度系统揭示水合物与充填砾石颗粒间摩擦与胶结作用机制的研究，对润湿—温度—接触构型协同作用下的颗粒间微力定量表征亦相对不足。本文依托自主搭建的高精度微力测试装置并结合原位高分辨显微观测，在可控的单颗粒接触尺度下，明确区分干燥、微浸润与全浸润三种润湿状态，以及裸露接触、冰包覆与水合物包覆等接触构型，系统测试了四氢呋喃(THF)水合物、冰与砾石颗粒间的摩擦系数和胶结强度。结果表明：(1)THF水合物颗粒的摩擦系数整体高于冰，主要与其表面更粗糙、滑移中更易发生脆性微破裂有关；(2)界面摩擦系数随润湿度呈非线性变化，少量液态水具有薄膜润滑效应，过量则因黏滞与液桥作用导致摩擦系数回升；砾石被冰或水合物包覆时，摩擦系数显著降低；(3)低温下水合物—砾石与冰—砾石界面均存在明显胶结，且失效形式以界面脆性断裂为主，本实验中破坏更易发生在颗粒—水合物界面而非水合物本体。上述结果在颗粒尺度上厘清了润湿程度、温度与接触构型对水合物、冰与砾石间摩擦、胶结行为的控制机理，为砾石充填工艺参数化建模与防砂增产过程可靠性评估提供了依据。

系统梳理了非常规油气藏智能压裂技术的研究进展，通过整合机器学习算法(如随机森林、梯度提升)、嵌入式离散裂缝模型(EDFM)、光纤/微地震监测技术及智能装备，分析了储层参数预测、裂缝扩展模拟、压裂实时调控等关键环节的技术突破与应用案例。结果表明：随机森林与梯度提升模型在渗透率预测中表现最优(R²>0.92)；EDFM-AI工作流将裂缝参数校准误差降至6.8%；光纤监测技术实现裂缝亚毫米级分辨率；智能预警系统可提前30秒预测砂堵风险(准确率>85%)。智能压裂技术显著提升了储层改造效率与产量，但需解决小样本数据泛化、多源数据融合及装备自主化等挑战。构建“储层评价-优化设计-裂缝监测-异常预警-装备调控”的闭环技术体系，将推动压裂工艺向智能化、精准化方向发展。

准确预测坍塌压力与破裂压力是井眼轨迹设计、井壁稳定控制及高效钻井作业的关键。传统数值与解析方法计算复杂、效率低，纯数据驱动模型虽然高效，但因“黑箱”特性显著、可解释性不足而限制了工程应用。针对上述问题，本文提出一种融合井壁稳定机理模型与多任务学习的混合驱动预测方法。该方法在输入端将应力坐标转换过程作为物理先验知识嵌入到数据驱动模型中；在输出端重构预测目标，先预测关键应力分量，再通过物理公式转换为坍塌压力与破裂压力当量密度，并在损失函数中引入Mohr-Coulomb准则作为物理约束。模型架构使用多门控混合专家网络与梯度归一化算法，实现多任务间的动态权重调节与梯度平衡。消融实验表明，所提多任务混合驱动模型MW-MMoE在坍塌压力与破裂压力当量密度预测的平均绝对误差分别低至0.0019 g/cm³和0.0033 g/cm³，预测精度显著优于单任务和传统多任务模型，预测效率较解析方法提高逾百倍。实例应用进一步验证了该方法的工程适用性，其不仅能够快速生成单井的坍塌与破裂压力当量密度曲线，还能在任意井斜、井筒方位及应力条件下生成高分辨率当量密度云图，快速预测得到三维区块的钻井品质体。研究结果表明，本文提出的MW-MMoE模型兼具高精度、高效率与强可解释性，为井壁稳定智能预测提供了一条新思路，具备良好的工程应用前景。

在“双碳”目标下，地热能因其清洁高效、储量丰富和低碳环保的特点，成为能源转型的重要方向。针对群井采灌条件下地热田的渗流—传热演化特性及布井优化问题，本文以雄安高铁片区地热田为研究对象，基于COMSOL Multiphysics 构建三维渗流—传热耦合数值模型，并结合现场生产井水温和水位监测数据进行参数校正。在此基础上，设计新增20口地热井(10采10灌)，通过模拟线性布井、交错布井和三角形布井3种布井方案下的生产井水位、温度及动态可采地热资源量的变化，系统对比分析了不同方案对储层稳定性及换热效率的影响。结果表明：线性布井方案结构简单、便于实施，但热能动员范围有限，整体可采资源量最低，且边界生产井易形成局部水位降落漏斗；交错布井方案采灌分布更均匀，能够有效抑制局部超采，延缓冷水突破并维持较高的储层热稳定性，动态可采地热能演化最平稳；三角形布井方案在运行初期热能动员能力最强、可采资源量最高，但在高密度生产井区域冷水渗透风险增加，运行后期存在局部热衰减趋势。50年尺度上，交错布井与三角形布井的可采地热资源总量均较线性布井提高1%以上，其中交错布井在资源利用效率与系统稳定性之间取得最佳平衡，建议作为研究区地热田高效、可持续开发的优选布井模式。研究结果可为中深层水热型地热田群井采灌条件下的布井方案优化、开发效果评价及可持续运行提供理论参考。

南海油田某钻井平台产生的废弃油基钻井液(8#、10#和20#))固相含量高、粘度高、密度大，并且存在回收、转运困难和难以循环使用的问题。现场采用高速离心和热脱附的方法均不能降低废弃钻井液中固相含量，且使用常规的絮凝剂也不能有效去除废弃钻井液中有害固相颗粒。本文以硅酸四乙酯、纳米Fe₃O₄为原料，丙烯酸甲酯为接枝单体，制备磁性纳米核，再分别与1, 3-丙二胺、三乙烯四胺进行迈克尔加成反应，成功制备出2种带有磁核和超支化结构的絮凝剂(以1, 3-丙二胺为封端剂(絮凝剂-1)，以三乙烯四胺为封端剂(絮凝剂-2))，并通过红外光谱、元素分析的方法测定絮凝剂分子的结构。然后采用絮凝离心的方法，探究2种超支化絮凝剂对废弃油基钻井液的固相含量、密度和粘度的影响。结果表明：絮凝剂加量2.5%时，絮凝剂-1对8#、10#和20#钻井液的有害固相去除率为82.75%、62.30%和70.56%，处理后8#、10#和20#钻井液的固相含量为5.21%、15.34%和14.43%；絮凝剂-2对8#、10#和20#钻井液的有害固相去除率为81.06%、59.13%和69.48%，处理后8#、10#和20#钻井液的固相含量为5.72%、16.63%和14.96%；处理后3种钻井液的密度为0.86~1.16 g·cm^-3；表观粘度和塑性粘度为52~90 mPa·s。其絮凝机理除了电荷中和、吸附架桥作用外，还与其超支化分子结构的吸附性能有关。经过处理的钻井液，满足钻井平台对海上废弃钻井液的要求：8#钻井液(已经过热脱附处理)固相指标5%~7%、10#和20#钻井液(未经处理)固相指标10%~18%，并为其它废弃钻井液的处理提供可借鉴的技术方法。

针对钻完井液引起的聚合物堵塞与储层损害问题，本文开发了一种基于纳米载体的改性生物酶解堵剂。通过将α-淀粉酶交联固定在氨基化纳米二氧化硅表面，构建出粒径均匀(约183 nm)、结构稳定的新型固定化酶体系，显著提升了酶的催化活性与环境适应性。系统优化了酶载比、交联剂浓度等关键制备参数，并采用多种手段对比分析了纯酶制剂与固定化酶的分子结构与结合机制。机理研究表明，淀粉酶与氨基化纳米二氧化硅表面的伯胺基团发生脱水缩合反应，生成Schiff碱结构，实现了淀粉酶在纳米颗粒表面的共价固定。在室内模拟实验中，该解堵剂对API泥饼与人工砂盘内部聚合物堵塞展现出快速、高效的清除能力，滤液返排量提高至约120 mL，平均解堵率超过90 %。在95 ℃、3.5 MPa条件下，岩心渗透率恢复率达75.62 %，明显优于传统纯酶体系，体现出更强的高温稳定性与储层保护能力。新型生物酶解堵剂的解堵机制主要通过酶促作用水解聚合物中的α-1, 4或α-1, 6糖苷键，将长链分子切割为短链寡糖或单糖，促使其粘度明显降低，最终实现近井底带的高效解堵和井筒流体返排。此外，新型生物酶解堵剂可以从聚合物降解产物中进行简单离心回收，因此具备多次循环利用的潜力。本研究为生物酶制剂在油田复杂环境中的适应性改性与稳定高效应用提供了新的技术路径和工程思路。

碳酸盐质纹层在咸化湖盆页岩层系中广泛发育，其多类型组合与空间叠置模式是控制陆相页岩油差异富集的关键地质因素之一。碳酸盐质纹层是由方解石、白云石等矿物组成的微米~毫米级薄层结构。研究表明，富含碳酸盐质纹层的页岩层段是页岩油“甜点”的优选目标，具备良好的经济开采价值和开发潜力。碳酸盐质纹层主要包括隐晶、亮晶及纤维状结构。其形成机制多样，包括机械物理、电化学以及生物化学成因机制，这些机制导致纹层在矿物成分和结构上呈现分异性。在孔缝系统方面，碳酸盐质纹层发育晶间孔、溶蚀孔和粒间孔等优势孔隙类型，同时因脆性较高易形成层理缝、构造裂缝等非均质裂缝网络。成岩演化过程中，有机酸溶蚀和重结晶作用进一步优化了孔隙连通性，显著提升了储层的储集空间和渗透能力，促进轻质烃类通过微运移在碳酸盐质纹层中富集形成可动油。碳酸盐质纹层对页岩油甜点的控制主要体现在4个方面：广泛分布性利于甜点呈段状、区带状分布；高有机质含量提供生烃物质基础；优质源-储组合促进近源运移与富集；高脆性特征增强储层可压裂性，提高开发潜力。碳酸盐质纹层的精细研究为咸化湖盆页岩油勘探与甜点预测提供参考。

钻井数字孪生技术作为虚拟映射实际钻井过程、实现可视化监测与智能决策的核心手段，成为未来智能钻井发展的必然趋势之一。钻井数字孪生主要涉及地面钻机和地下井筒2方面，前者因研究对象相对稳定且可借鉴的成熟经验较多，国内外已进入系统化研究阶段，但地下井筒因看不见、摸不着、不确定性强、工况复杂程度高、涉及多介质多物理场耦合等问题，其孪生面临巨大挑战。本文围绕钻井数字井筒的构建与应用，系统阐述其核心理论、关键技术与发展趋势，旨在为该领域后续研究与工程实践提供参考。

准噶尔盆地吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组是中国混积型陆相页岩油的典型代表。经过十余年的勘探与开发，虽然已取得重大突破，但现行衰竭式开发仍面临地层能量衰减快、产量递减快、采收率低等问题，后期提高采收率的关键技术方向尚不明确。为此，基于吉木萨尔凹陷下甜点某平台井实际地质模型，建立了水力裂缝—页岩基质耦合数值模拟模型，通过优化关键参数完成生产动态历史拟合，设计了衰竭开发后中间井注气、两侧井采油的3口水平井间注气驱替工程方法。结果表明，针对吉木萨尔页岩油基质致密、天然裂缝不发育特征，水平井间水力裂缝沟通程度决定了注气驱替开发效果，通过对比注入气体种类、注气时机、注气压力影响，提出了注入气突破后产出气循环回注方式，与衰竭开发相比，注气驱替累计增油量提高约45%，换油率提升近一倍。进一步提出的产出气循环回注方式，可在保证提高原油采出程度的同时有效利用注入的CO₂，实现驱油增产与高效碳利用。本研究结果对陆相页岩油后期注气驱替开发及CO₂地质封存具有重要参考意义。

本研究针对钻井工况识别中实时性差、准确率低的问题，提出了一种创新的智能识别方法。该方法融合一维卷积神经网络(1dCNN)用于局部特征提取、双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时序依赖以及多头注意力机制对齐时间域并强化关键信息，从而实现对旋转钻进、滑动钻进、划眼、倒划眼等13种工况的高效区分。在模型设计上，通过消融实验系统评估了各模块(1dCNN、BiGRU、自注意力与多头注意力机制)及其串并联结构的贡献，并借助Optuna自动调参进一步优化了性能。实验结果表明：在单井时间域数据测试中，工况识别准确率达96.22%；在同区块及跨区块井数据迁移测试中，整体准确率保持在94%~97%，且各工况识别率均超过80%；此外，实时数据测试结果与现场实际操作高度吻合。该方法为钻井工况的实时监控与作业优化提供了有力技术支撑。

井间连通性已成为指导水驱油藏开发的重要依据之一。传统井间连通性预测方法，如示踪剂分析、试井分析、数值模拟等，存在计算困难、过程繁琐、费用高等问题，而基于深度学习的方法又存在数据敏感、适应性差等问题。为应对上述挑战，本文提出了一种融合数值模型与图神经网络的井间连通性预测方法。该方法一方面充分考虑了生产过程中与注采井网相关的物理参数，推导了考虑多项因素的井间连通性数值模型，解决了以往数值模型形式单一的问题；另一方面合理利用了井网结构与图结构的相似性，设计了以长短期记忆神经网络为基础模型的图神经网络模型，并提出数值模型与深度学习模型的融合方法，解决了传统人工智能方法忽略物理参数的问题，并在长短期记忆神经网络框架下引入自注意力机制优化模型，应用所建融合模型，结合机理模型与油藏实际生产数据，完成了井间连通性及产液量的同步预测，并据此制定新的开发方案。多组实验验证表明，该模型对井间连通性的预测准确率高，基于连通性结果进一步计算的产液量预测值准确率可达98%，证实了模型的可靠性。用融合模型预测油藏不同小层的井间连通性，发现模型在不同规模的井网上的预测准确率都达到了95%以上，具有较强的适用性。最后基于连通性预测结果对生产方案进行调整，对连通性高的井降液，对连通性较低的井增液。对比发现，调整后的开发方案相较于原始方案，预测10年后的采出程度提高了6.8%。该方法兼顾物理可解释性与计算效率，为水驱油藏开采效果判断和二次开发方案设计提供了技术参考。

致密碳酸盐岩储层常采用多级交替注入酸压技术来增加裂缝面差异刻蚀和提高酸蚀裂缝导流能力。通过数值模拟可优化多级交替注入施工参数，从而提高酸压改造效果，对压后增产及稳产具有重要作用。但目前关于多级交替注入酸压的数值模拟常忽略酸岩反应或采用等效粘度方法开展研究，模拟结果与实际情况仍存在较大偏差。针对该问题，本文基于流体体积法(VOF)建立了考虑流体界面追踪和酸岩反应的多级交替注入酸压数学模型。采用有限差分法对数学模型进行离散，得到数值模型,并通过编程求解。通过将本模型模拟结果与实验结果以及解析解进行对比，验证了模型在模拟粘性指进及酸液刻蚀方面的准确性。在此基础上，利用该模型开展了多级交替注入酸压模拟，分析了不同交替注入级数下的酸液流动反应规律、粘性指进特征及刻蚀缝宽变化规律。同时，综合考虑酸液作用距离、指进数量及其覆盖面积，提出粘性指进系数，评价了多级交替注入酸压的差异刻蚀效果。研究结果表明，在典型缝宽及交替注入条件下，低粘酸液在粘度差作用下在裂缝中逐渐形成优势通道，即指进现象。随着注入级数增加，相邻的指进分支之间竞争发育，指进合并。酸液有效作用距离随着交替注入级数增加而增加。存在某一临界注入级数，当注入级数大于该级数后，酸液作用距离增加速度变缓。此时，增加级数只能使指进区域内刻蚀增加。因此，对于给定的裂缝条件和酸液体系，存在一个较优的注入级数范围，使得裂缝差异刻蚀和酸液作用距离同时达到较佳效果。本文模型可为多级交替注入酸压提供优化模拟工具，模拟结果可为现场施工方案设计提供理论依据。