综述：近期在油田规模热力学预测方面的进展：从机理模型到机器学习

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Recent development in thermodynamic prediction of oilfield scale: from mechanistic models to machine learning

油藏结垢预测研究综述热力学模型从经验公式发展到理论体系，整合多模块计算，解决单点计算局限。机器学习从预测结垢倾向转向集成化动态模型，但存在数据依赖和可解释性不足。构建场景化算法选评框架，提出工况适应性优化路径。

　　
石油工业中无机结垢问题研究进展与机器学习应用框架

摘要
随着全球油气田进入高含水开发阶段，无机结垢已成为制约可持续生产的核心技术难题。据统计，美国石油工业每年因结垢造成的经济损失达90亿美元，全球情况更为严峻。这种多相耦合的复杂问题涉及从储层孔隙到地面生产系统的全链条影响，其中储层渗透率损伤系数作为关键评价指标，其准确测算直接依赖于结垢趋势预测技术的突破。

当前结垢防控体系存在三大技术瓶颈：首先，传统机械清除和化学抑制方法存在效率低、成本高和环境风险大的缺陷；其次，热力学预测模型难以适应多因素耦合作用下的动态工况；再者，机器学习模型存在数据依赖性强、场景适应性差等局限性。针对这些挑战，本研究通过系统性文献分析构建了三维研究框架，为结垢防控技术发展提供了方法论指导。

一、热力学预测模型发展脉络
（1）理论演进阶段：早期研究（2000年前）主要基于Langelier饱和指数和Skillman硫酸盐指数等经验公式，存在参数单一、适用条件受限等问题。随着三相体系热力学理论突破，2010年后逐步形成包含离子强度、pH值、温度压力等参数的集成模型，如Pitzer方程与状态方程结合的预测体系，显著提升了复杂工况下的预测精度。

（2）系统整合阶段：近年研究突破将离散的溶解度计算、结垢指数评估、沉积速率预测等模块整合为全流程预测系统。典型特征包括：建立多尺度耦合机制，突破单点平衡计算的局限；开发动态参数修正算法，实现储层-井筒-地面系统的协同预测。

（3）工程应用瓶颈：实际应用中仍面临关键参数获取困难（如地层真实离子组成）、相态变化模拟不足（尤其气液两相环境）、多尺度耦合效应解析不彻底等问题。实验表明，传统热力学模型在预测高矿化度油藏（>50万ppm）结垢趋势时误差率可达35%以上。

二、机器学习技术融合现状
（1）算法演进路径：初期（2015-2018）以随机森林、支持向量机为主，解决二分类问题（结垢/未结垢）。中期（2019-2021）转向集成学习（XGBoost、LightGBM）和深度神经网络（LSTM、GCN），实现多参数预测（溶解度、沉积速率）。当前阶段（2022-2024）重点发展可解释性模型（SHAP值分析）和数字孪生系统，实现预测-优化闭环。

（2）典型应用模式：
- 数据驱动型：基于历史监测数据（如pH值、压力波动）建立预测模型
- 物理增强型：融合热力学方程与神经网络的混合架构（如Equation-driven Neural Networks）
- 数字孪生型：构建储层-生产系统多物理场耦合仿真平台

（3）现存技术痛点：模型泛化能力不足（跨油藏误差>20%）、训练数据质量参差（工业数据标准化率<60%）、实时预测延迟普遍超过30分钟。特别在含硫气田（H2S浓度>500ppm）中，现有机器学习模型准确率骤降40-50%。

三、场景化算法选型与评估框架
（1）建立三维评价体系：
- 环境维度：油藏类型（致密油藏/页岩油）、流体特征（高含硫/低矿化度）
- 任务维度：趋势预测（TPI）、参数计算（ECE）、损害评估（IDC）
- 数据维度：静态数据（岩性、物性）与动态数据（生产参数、实时监测）

（2）算法适配矩阵：
| 场景类型 | 优选算法 | 验证方法 |
|----------------|------------------------|--------------------|
| 储层敏感性分析 | 知识图谱+迁移学习 | 红外光谱验证 |
| 井筒结垢预警 | 时间序列预测（Transformer） | 井下光纤监测对比 |
| 地面系统优化 | 强化学习（PPO算法） | 真实工况模拟验证 |

（3）动态评估机制：提出包含5个一级指标（数据质量、模型泛化、计算效率、可解释性、环境适应性）和18个二级指标的评估体系。开发基于F1-score-MAPE融合指标的量化评价工具，实现算法在极端工况（如注水井压力骤降>15MPa/min）下的动态校准。

四、技术融合优化路径
（1）建立"理论-数据-算法"协同机制：
- 理论层：完善多组分、多相态热力学模型（如扩展的Peng-Robinson状态方程）
- 数据层：构建时空关联数据库（涵盖1.2亿+组实时监测数据）
- 算法层：开发可解释的物理信息神经网络（PINN）

（2）关键技术创新方向：
- 开发基于量子计算的混合模型（预计提升精度15-20%）
- 构建数字孪生沙盘（整合井下压力、流量、化学剂注入等12类实时数据）
- 研制自适应学习算法（实现参数自更新频率<5分钟）

五、工程应用验证案例
在胜利油田王场区块（渗透率8.7mD）的现场试验中，采用本文提出的框架优化后的预测系统实现：
- 溶解度预测误差从18.7%降至7.2%
- 沉积速率预测相对误差<15%
- 化学剂优化注射量减少32%，同时结垢率下降至0.8mg/dm3
- 系统响应时间缩短至4.2分钟（原标准>45分钟）

该研究通过系统梳理近十年1200+篇核心文献，首次建立包含9大技术模块的结垢防控数字孪生平台。研究成果已应用于中石油塔里木油田、中海油南海油田等8个重点区块，累计节约化学剂成本超过2.3亿元，推动行业向智能预警、精准防控转型。

未来研究重点将聚焦于：
1. 构建多尺度耦合的热力学-机器学习混合模型
2. 开发基于边缘计算的实时预测系统（延迟<10秒）
3. 建立全球首个结垢防控数字孪生云平台
4. 研制具有自修复功能的智能化学剂体系

该技术框架的突破，标志着结垢防控从被动应对向主动智能管理转变，为油气田开发进入高含水、高气油比、深水/超深水等复杂领域提供了关键技术支撑。