中国内蒙古地区天然气生产与流体积累预测数据集：基于多参数时间序列分析的山西组气田优化研究

本研究针对天然气生产中流体积累（fluid accumulation）严重影响气井产能的问题，由中国多所高校联合团队构建了内蒙古山西组气田的长期生产数据集（2010-2024），包含井口压力、套管压力、甲醇日注量等15项参数。通过Bi-LSTM模型实现天然气产量预测（RMSE=0.0865），特征分析表明压力参数对模型性能影响显著（ΔRMSE>0.05）。该数据集已公开于ScienceDB平台，为气田智能管理提供关键数据支撑。

　　

天然气生产的"水困局"与数据破冰
在能源结构转型的背景下，天然气作为清洁能源的地位日益凸显。然而气田开发中普遍存在的流体积累现象（俗称"液淹"）严重制约生产效率——地层水的侵入会形成井筒液锁，导致气井减产甚至停产。传统经验式管理难以应对复杂的地下流体动态变化，而现有公开数据集又存在参数单一、时间跨度短等问题。这一矛盾在内蒙古山西组气田尤为突出，该区域作为中国重要天然气产区，其开发优化对能源安全具有重要意义。

针对这一挑战，山东政法学院、山东管理学院等机构联合团队在《Scientific Data》发表了覆盖14年的多参数生产数据集。研究团队采集了内蒙古30口气井的超6万条日度数据，创新性地将工程参数（如井口压力、套管压力）与流体特征（气/水/油产量）进行时空关联，并通过机器学习建模揭示了压力参数对产量预测的决定性作用。

关键技术方法
研究采用现场传感器网络实时采集压力、流量数据，通过线性插值处理缺失值（公式1），应用min-max标准化（公式2）进行数据预处理。构建的Bi-LSTM模型包含8层隐藏层，采用Adam优化器（学习率1e^-9），通过输入门/遗忘门/输出门机制捕捉参数时序特征。模型验证采用分层抽样，80%数据用于训练，重点分析RMSE和MAPE指标。

研究结果

数据特征解析
如表1所示，数据集包含生产时长、生产方式等元数据，以及日产量、累计产量等动态指标。特别值得注意的是：

• 井口压力与套管压力的日均变化幅度达2.1MPa
• 甲醇日注量呈现明显的周期性波动特征
• 流体积累事件仅占记录总数的0.25%，但集中发生于特定季节

模型性能验证
Bi-LSTM模型在测试集表现优异（表3）：

• 天然气产量预测误差（MAPE）仅7.85%
• 显著优于随机森林（RF）、决策树（DT）等基线模型
• 压力参数扰动导致RMSE上升40%以上（表4）

流体积累分级
如表2所示，根据现场工程师评分将液淹程度分为5级：

• 无（A）、轻微（B）、轻度（C）、中度（D）、严重（E）
• 严重液淹（E级）占比16.1%，多伴随压力骤降现象

结论与展望
该研究构建了中国首个面向天然气生产优化的多参数时序数据库，其创新性体现在：

1. 首次将甲醇注入策略与压力动态变化进行量化关联
2. 验证了Bi-LSTM在流体积累预警中的适用性
3. 公开的标准化数据集填补了该领域空白

研究存在的局限性包括数据地理范围单一（仅山西组）、测量误差累积等问题。未来可通过引入井下光纤传感数据、结合地质力学参数等方式进一步提升预测精度。该成果不仅为智能气田建设提供数据基石，其构建的min-max标准化（公式2）和特征重要性分析方法也可迁移至其他能源生产场景。