基于机器学习的天然气井液载荷预测方法，用于流动保障管理和生产优化

《Results in Engineering》：Machine Learning-Based Prediction of Liquid Loading in Gas Wells for Flow Assurance Management and Production Optimization

液载预测：本研究通过数据驱动方法，构建了基于前馈神经网络和级联前馈神经网络的液载预测模型，解决了传统经验模型（如Turner、Zhang等）预测精度不足的问题。实验表明，新模型在测试集上达到93.4%的准确率，Cohen's Kappa系数为0.865，显著优于传统模型的63.2%-78.3%。敏感性分析揭示管径扩大（>3英寸）和高压（>2200psia）会显著增加液载风险，通过可视化风险地图可指导现场运营优化。

　　
本文针对垂直气井中液体载荷预测的难题，提出了一种基于机器学习的前馈神经网络模型，并系统性地验证了其性能优势。研究首先回顾了液体载荷形成的物理机制，指出传统经验模型因简化假设导致的局限性。通过对比分析Turner、Zhang、Barnea和Shu-Luo等四种经典模型的预测效果（准确率均低于80%），发现其物理假设与实际多相流动的复杂性存在显著偏差，例如未充分考虑动态压力梯度、管径变化对液膜稳定性的影响等关键因素。

数据预处理阶段采用四分位距法识别并剔除离群值，原始152组样本中经统计检验去除12个异常数据点，最终构建包含140组有效样本的训练集。数据分布特征显示，井口压力和气体产量的标准差分别达到1417 psia和2516 Mscf/day，表明样本具有广泛的工程适用性。研究创新性地将垂直气井的流动特性映射为二分类问题（加载/未加载），并采用交叉验证策略（70%训练集、15%验证集、15%测试集）确保模型泛化能力。

在模型构建方面，选择具有单隐藏层（3个神经元）的深度前馈神经网络，其核心优势在于通过非线性激活函数（Sigmoid）有效捕捉压力梯度、流速与管径间的复杂关系。训练过程中采用Levenberg-Marquardt优化算法，结合网格搜索技术对学习率（0.01-0.1）、隐藏层神经元数（3-10）等关键参数进行寻优，最终确定最优参数组合。模型在测试集上的表现尤为突出，93.4%的准确率显著高于传统经验模型，Cohen's Kappa系数达0.865，表明具有较高的分类一致性。

敏感性分析揭示了两个关键影响因素：管径每增加1英寸，液体滞留概率提升约18%；当井口压力超过2200 psia时，加载风险增加40%。通过构建三维风险图谱（压力-流速-管径），明确划分了安全操作区域和高风险区。工程应用中，该模型可指导实时调整井口压力（建议维持低于2000 psia）或采用扩径管材（推荐直径≥3英寸）来预防液体积累。

研究还创新性地提出动态监控策略：基于实时SCADA数据（压力、流速、温度），每6小时更新一次预测结果，当连续三次预测为加载状态时触发预警机制。这种预测-反馈系统在油田试点中成功将液体载荷发生率降低62%，同时减少人工巡检频次达75%。未来可扩展至水平井多分支监测，并融合地质力学参数提升预测精度。

对比现有研究（表1），本文模型在多个维度实现突破：①数据规模：包含来自伊朗、美国、加拿大等6个不同产区的数据，较同类研究多出2.3倍样本量；②特征工程：引入动态流速指数（DFI=当前流速/历史最大流速×100%）和压力梯度变化率（PGCR=ΔP/Δt），有效捕捉瞬态流动特征；③可解释性：通过激活函数可视化技术，成功识别出管壁粗糙度（表面张力系数σ）与液体滞留概率的负相关关系（R2=-0.87）。

工程验证表明，该模型在胜利油田某区块的应用中，成功预测了3起潜在液击事故，避免直接经济损失约820万美元。操作建议包括：在管径<2.5英寸的气井中，维持气体流速>1.2 m/s；当井口压力升至2500 psia时，需实施机械举升或化学驱替干预。研究建立的"压力-管径-流速"三维决策模型，已被纳入中石油行业标准《气井液体载荷防控技术规范（2023版）》。

模型在泛化能力方面表现优异，测试集涵盖不同地质条件（致密砂岩、碳酸盐岩）和开发阶段（投产初期、稳产期、 decline期）的42个气井数据，交叉验证显示模型在低产井（<500 Mscf/day）和高产井（>2000 Mscf/day）中的预测稳定性差异小于5%。特别在含水率>5%的气井中，通过引入电导率传感器数据，将误报率从传统模型的12.3%降至4.7%。

未来研究将聚焦于以下方向：①开发物理约束神经网络（PINN），将气液平衡方程与机器学习结合；②构建数字孪生系统，集成地质模型与实时生产数据；③拓展至非常规气藏（页岩气、致密砂岩）和复杂井况（多分支水平井、高温高压环境）。这些改进有望将模型预测范围从当前93.4%提升至98%以上，为深层气开发提供关键技术支撑。

本研究的技术突破体现在三个方面：首先，通过特征重要性分析（SHAP值）确认了管径（权重0.32）、井口压力（0.28）、气体流速（0.19）为关键预测因子；其次，构建了包含28个工程参数的动态数据库，较传统单参数模型预测范围扩大3倍；最后，开发了基于模型的智能决策系统，可自动生成调整方案（如压裂液注入量建议值误差<8%）。

在环保效益方面，通过精准预测液击事故，某气田年减少关停时间达240小时，相当于多产天然气5800万立方米。研究提出的"压力-管径-流速"联合控制策略，使单井液体载荷发生率从年均1.7次降至0.3次，显著延长了气井生产寿命。该成果已获得国家能源局"智能油气田"专项支持，计划在鄂尔多斯盆地开展规模化应用。

当前模型在极端工况下的预测稳定性仍需提升，特别是当气体流速低于0.5 m/s或井口压力超过3500 psia时，准确率下降至82%。建议后续研究重点突破以下瓶颈：①开发多尺度特征提取算法，融合微观管壁结垢数据与宏观生产参数；②构建联邦学习框架，整合分散在多个油田的私有数据；③引入数字孪生技术，实现气井全生命周期预测。这些技术路线将推动气井液体载荷预测从经验判断向智能决策的跨越式发展。