智慧地热田技术研究现状与系统构建方案
李根生(1961-),男,安徽石台人,博士,中国工程院院士,从事高压水射流钻完井理论与技术、油气人工智能理论与技术方面的教学与研究工作。地址:北京市昌平区府学路18号,中国石油大学(北京)石油工程学院,邮政编码:102249。E-mail:ligs@cup.edu.cn |
收稿日期: 2024-03-20
修回日期: 2024-06-18
网络出版日期: 2024-08-02
基金资助
国家自然科学基金重大基金项目“干热岩地热资源开采机理与方法”(52192620)
国家自然科学基金杰出青年基金项目“油气井流体力学与工程”(52125401)
Current status and construction scheme of smart geothermal field technology
Received date: 2024-03-20
Revised date: 2024-06-18
Online published: 2024-08-02
针对地热开发中智能化技术应用面临的关键难题,构建了地热开发智能化应用场景,总结并分析了各场景下智能化技术研究现状和存在的挑战,提出智慧地热田系统构建方案。智慧地热田是地热开发工程与人工智能等先进技术的有机融合。目前智慧地热田技术尚处在探索阶段,在热储智能表征、热储动态智能仿真、开发方案智能优化和地热开发智慧管理等应用场景下开展了探索应用,但仍面临计算成本高、实时响应困难、结果多解且模型依赖性强、动态多约束实时优化难度大以及多源数据深度融合难等诸多问题。由此提出智慧地热田系统的构建方案:智慧地热田系统由全量数据库、智能表征、智能仿真和智能优化调控等模块构成,不同模块之间通过数据传递、模型交互建立联系。下一阶段需着力于智慧地热田系统各模块基础理论和关键技术攻关,加快地热开发利用全生命周期智能化转型,促进地热资源智能、稳定、长效、最优、安全生产。
李根生 , 宋先知 , 石宇 , 王高升 , 黄中伟 . 智慧地热田技术研究现状与系统构建方案[J]. 石油勘探与开发, 2024 , 51(4) : 899 -909 . DOI: 10.11698/PED.20240181
To address the key problems in the application of intelligent technology in geothermal development, smart application scenarios for geothermal development are constructed. The research status and existing challenges of intelligent technology in each scenario are analyzed, and the construction scheme of smart geothermal field system is proposed. The smart geothermal field is an organic integration of geothermal development engineering and advanced technologies such as the artificial intelligence. At present, the technology of smart geothermal field is still in the exploratory stage. It has been tested for application in scenarios such as intelligent characterization of geothermal reservoirs, dynamic intelligent simulation of geothermal reservoirs, intelligent optimization of development schemes and smart management of geothermal development. However, it still faces many problems, including the high computational cost, difficult real-time response, multiple solutions and strong model dependence, difficult real-time optimization of dynamic multi-constraints, and deep integration of multi-source data. The construction scheme of smart geothermal field system is proposed, which consists of modules including the full database, intelligent characterization, intelligent simulation and intelligent optimization control. The connection between modules is established through the data transmission and the model interaction. In the next stage, it is necessary to focus on the basic theories and key technologies in each module of the smart geothermal field system, to accelerate the lifecycle intelligent transformation of the geothermal development and utilization, and to promote the intelligent, stable, long-term, optimal and safe production of geothermal resources.
[1] |
郑元超, 孙薇薇, 刘人和. 地热能产业和利用技术进展及趋势[C]// 中国石油学会天然气专业委员会. 第33届全国天然气学术年会(2023)论文集(05新能源及节能减排). 成都: 中国石油学会天然气专业委员会, 2023: 523-528.
|
[2] |
|
[3] |
王君照, 李胜涛, 岳冬冬, 等. 基于GIS与GOCAD的天津双窑凸起构造区热储三维地质建模[J]. 科学技术与工程, 2023, 23(14): 5887-5902.
|
[4] |
|
[5] |
|
[6] |
|
[7] |
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[8] |
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[9] |
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[11] |
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[12] |
|
[13] |
|
[14] |
|
[15] |
|
[16] |
|
[17] |
石宇, 崔启亮, 杨子江, 等. 基于灰色关联度分析和多目标优化的浅层含水层储热性能整体优化[J]. 天然气工业, 2023, 43(6): 156-168.
|
[18] |
|
[19] |
|
[20] |
石宇, 宋先知, 李根生, 等. 多分支井地热系统CO2与水的取热效果对比[J]. 天然气工业, 2021, 41(11): 179-190.
|
[21] |
|
[22] |
|
[23] |
|
[24] |
|
[25] |
|
[26] |
|
[27] |
陆至彬, 瞿景辉, 刘桦, 等. 基于物理信息神经网络的传热过程物理场代理模型的构建[J]. 化工学报, 2021, 72(3): 1496-1503.
|
[28] |
|
[29] |
|
[30] |
|
[31] |
|
[32] |
|
[33] |
|
[34] |
|
[35] |
|
[36] |
|
[37] |
|
[38] |
|
[39] |
闫霞, 李阳, 姚军, 等. 基于流线EnKF油藏自动历史拟合[J]. 石油学报, 2011, 32(3): 495-499.
|
[40] |
王鸣川, 段太忠, 孙红军, 等. 油藏自动历史拟合研究进展[J]. 科技导报, 2016, 34(18): 236-245.
|
[41] |
|
[42] |
|
[43] |
|
[44] |
|
[45] |
刘文岭, 韩大匡. 数字孪生油气藏: 智慧油气田建设的新方向[J]. 石油学报, 2022, 43(10): 1450-1461.
|
[46] |
|
[47] |
梁旭. 微地震数据约束的干热岩人工裂隙结构特征示踪反演方法体系研究与应用[D]. 长春: 吉林大学, 2023.
|
[48] |
|
[49] |
段云星. 干热岩地热资源开采井网优化数值模拟研究[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2017.
|
[50] |
|
[51] |
|
[52] |
|
[53] |
|
[54] |
|
[55] |
|
[56] |
|
[57] |
宋国锋. 干热岩EGS循环注采多场耦合机制及取热性能优化[D]. 北京: 中国石油大学(北京), 2023.
|
[58] |
|
[59] |
|
[60] |
|
[61] |
王佳铖, 陈进帆, 赵志宏, 等. 基于机器学习的地热采灌方案优化方法[J]. 科技导报, 2022, 40(20): 93-100.
|
[62] |
石宇. 多分支井循环二氧化碳开采地热机理与参数研究[D]. 北京: 中国石油大学(北京), 2020.
|
[63] |
李帅, 刘明言, 马永丽. 基于BP人工神经网络预测地热井中流体的结垢位置[J]. 化工进展, 2022, 41(11): 5761-5770.
|
[64] |
SERCEL. Sercel launches its first DAS seismic solution, SigmaWave[EB/OL]. (2019-03-20)[2024-05-20]. https://www.sercel.com/en/news/sercel-launches-its-first-das-seismic-solution-sigmawave.
|
[65] |
张吉雄, 汪集暘, 周楠, 等. 深部矿山地热与煤炭资源协同开发技术体系研究[J]. 工程科学学报, 2022, 44(10): 1682-1693.
|
[66] |
刘修善, 侯绪田, 涂玉林, 等. 电磁随钻测量技术现状及发展趋势[J]. 石油钻探技术, 2006, 34(5): 4-9.
|
[67] |
贾梦之, 耿艳峰, 闫宏亮, 等. 高速泥浆脉冲数据传输技术综述[J]. 仪器仪表学报, 2018, 39(12): 160-170.
|
[68] |
辛磊, 刘新星, 张斌. 遥感影像地表温度反演与地热资源预测: 以石家庄地区为例[J]. 地质力学学报, 2021, 27(1): 40-51.
|
[69] |
|
[70] |
殷亚楠. 大数据在智能油田中的应用探讨[J]. 网络安全技术与应用, 2022(3): 112-113.
|
[71] |
张凯, 赵兴刚, 张黎明, 等. 智能油田开发中的大数据及智能优化理论和方法研究现状及展望[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2020, 44(4): 28-38.
|
[72] |
韩书婷, 曹于勤, 王炳国. 大数据在智能油田中的应用[J]. 信息技术与标准化, 2019(3): 63-66.
|
[73] |
马建文, 秦思娴. 数据同化算法研究现状综述[J]. 地球科学进展, 2012, 27(7): 747-757.
|
[74] |
|
[75] |
杨兆发. CCUS封存环境CO2泄漏监测及其数据融合算法研究[D]. 淮南: 安徽理工大学, 2022.
|
[76] |
|
[77] |
湛传俊. 基于数据融合及深度学习的含水层岩性结构识别[D]. 长春: 吉林大学, 2023.
|
[78] |
孙上斐, 邹乐乐. 基于生命周期分析(LCA)方法的地热发电环境影响比较研究[J]. 科技促进发展, 2022, 18(1): 31-38.
|
[79] |
冯硕, 张艺耀, 李进, 等. 渤海油田远程无线智能注水工艺技术及应用[J]. 石油机械, 2021, 49(11): 79-83.
|
[80] |
|
[81] |
|
[82] |
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