页岩气储层的高效开发高度依赖多级压裂水平井技术,而压后返排作为衔接压裂与生产的关键环节,其制度优化对提升压裂效果及长期生产效率至关重要。在压裂液返排阶段,油嘴更换时机的判断通常依赖现场经验,但返排过早或过快会导致支撑剂回流,返排过慢或过晚则会加剧对储层的伤害,进而影响压裂效果和气藏的长期开发效果。 针对这一问题,本文以四川盆地大安区块典型井为例,聚焦气液两相流从储层经井筒至油嘴的流动特性,分别基于传统物理方法和机器学习方法研究压裂液返排优化。传统物理方法基于经验公式和数值模拟,通过耦合油嘴两相流模型、井筒两相管流模型和油藏数值模拟模型,构建了以支撑剂不回流为约束条件的井口-井筒-储层一体化返排制度优化模型。机器学习方法则对油嘴、井筒和数值模拟等关键环节进行模型替代,分别建立了气液两相流油嘴机器学习模型、井筒两相流机器学习模型和储层两相流机器学习模型,并通过耦合构建一体化模型以优化油嘴调控。对比结果表明,机器学习方法在保证预测精度的前提下,计算效率提升了 43.7倍。 进一步对井口-井筒-储层一体化模型开展敏感性分析,揭示了基质渗透率、裂缝渗透率、裂缝半长和油嘴尺寸对闭合时间、裂缝中部压力、日产气量及日产水量的影响规律:油嘴半径越大、裂缝越长、基质渗透率和裂缝渗透率越高,日产气量越高;基质渗透率对日产水量影响可忽略;油嘴半径越大、裂缝越短、基质渗透率越小、裂缝渗透率越大,裂缝中部压力下降越快,裂缝闭合时间越短。 最后,在不同人工裂缝渗透率和裂缝含水饱和度条件下应用一体化模型优化油嘴尺寸,结果表明:裂缝渗透率越小,初次更换油嘴时机越早;裂缝渗透率越大,越需控制井口流压,防止流速过高导致支撑剂回流;裂缝含水饱和度越高,初期油嘴尺寸越小,达到最大油嘴尺寸所需时间越长,且井口压力越高。 本文所建立的一体化模型不仅揭示了页岩气藏气水两相渗流规律,构建了多段压裂水平井返排理论框架,还为压裂液返排过程中的油嘴调控优化提供了理论依据和技术支持,对提升页岩气藏开发效率具有重要的工程价值。