雪佛龍與哈里伯頓在科羅拉多州非常規資產成功部署了全球首個全自動閉環壓裂系統，實現了無需人工干預的井下數據驅動實時優化。該系統涵蓋傳感、決策邏輯與執行三大核心層，能夠將傳統人工決策所需的數分鐘或數小時縮短至數秒。在部署過程中，表面自動化使現場人工決策減少約90%，計算機決策增加14倍。該成果于2025年2月在SPE水力壓裂技術會議與展覽上正式發布（SPE 230613）。系統的成功應用標志著水力壓裂作業從人工操作向全自主化、智能化方向邁出了關鍵一步。
項目背景與部署目標
該閉環系統的開發被定位為一項持續改進工程而非科研項目。雪佛龍落基山業務單元完井工程師Jason Bell在SPE會議上表示，部署的核心目標是快速驗證技術價值：“我們試圖快速部署系統、驗證技術，并且需要在有限邊界內工作。我們要說服公司這是一項有用且重要的技術，必須快速完成，不能打亂作業計劃，也不能影響資產運行。”
雪佛龍與哈里伯頓聯合開發的這一項目，旨在非常規資產中創建并部署一套完全自主、傳感器驅動的閉環壓裂系統。在科羅拉多州的部署中，系統需要展示三項核心能力：持續可靠的自主執行能力、在不中斷作業的前提下通過非侵入式診斷獲取可操作的地下洞察，以及證明自動化工作流如何將地下反饋轉化為井場的動態調整。
系統的部署分為三個漸進階段。第一階段聚焦于診斷，通過非侵入式診斷工具獲取數據，建立對當前壓裂性能的全面理解。第二階段為效率優化，在此階段壓裂作業實現自動化運行。第三階段是集成井下反饋，使閉環能力能夠自主執行壓裂參數的動態調整。
從技術定位來看，該系統被定義為一種自我調節、自包含的過程，利用反饋信息控制自身性能表現。當反饋被持續集成到系統中而無需任何人工干預時，該過程即被視為完全閉環。雪佛龍落基山業務單元副總裁Kim McHugh表示：“在雪佛龍，我們專注于通過主題專家的創新、新技術和戰略合作，持續安全地推進資產性能。這種實時自適應反饋循環預計將進一步提升效率并改善整體資產表現。”
傳感層：低成本非侵入式診斷獲取地下實時數據
傳感層是閉環壓裂系統的數據基礎。團隊采用一次性光纖作為診斷工具，成本低廉且為非侵入式，能夠持續監測裂縫系統的行為與擴展狀態，收集關鍵績效指標的基線數據。這些數據被連續輸入系統，為決策邏輯層提供實時地下信息。在科羅拉多州的部署中，傳感層成功實現了在不干擾作業的前提下獲取可操作的地下洞察。
數據采集的規模相當可觀。Bell介紹道：“我們在超過1500個壓裂段中收集了背景數據，整個壓裂程序持續推進，我們只是采集數據、發送至云端、進行分析、編目和定義。在此期間，我們沒有對壓裂程序做任何更改——相同的段設計、相同的所有參數，只是采集背景數據、編目、表征。”通過對數據的表征分析，團隊得以確定哪些區域具有“快速”傳播的裂縫系統，哪些區域具有“慢速”傳播的裂縫系統。這一表征過程為后續的自動化決策奠定了堅實的數據基礎。
哈里伯頓的Sensori™裂縫監測服務為系統提供了必要的閉環反饋與監測能力。傳感層的數據采集使整個閉環系統建立在真實的地層響應之上，而非依賴地質模型的理論預測。團隊將傳感數據持續饋入系統，系統基于預定義邏輯利用這些信息做出決策。值得注意的是，系統的模塊化設計使得傳感組件可以根據實際需求靈活替換。Navaiz指出：“你可以用其他診斷工具替換光纖觀測，如果光纖不是最佳方案，你可以更換其他診斷工具。這就是系統的力量所在。”
決策邏輯層：條件工作流將地下反饋轉化為動態指令
決策邏輯層是閉環系統的“大腦”，負責將傳感層獲取的地下數據轉化為可執行的指令。研究團隊開發了條件工作流，將傳感、邏輯與執行三個獨立層串聯起來：觀察地下診斷數據、判斷應采取何種行動、觸發壓裂車隊執行相應調整，全程無需任何人工介入。雪佛龍的水力壓裂與地下知識被內置到算法中，以實現先進的自主決策能力。
決策邏輯層的核心創新在于能量工程工作流。該工作流將診斷反饋與表面自動化連接起來，Navaiz稱其為“在閉環方面樹立的第一個里程碑”。團隊開發的第一個工作流主要目標是基于裂縫擴展反饋動態地重新分配地層中的能量。其基本原理是：在設計壓裂段時，工程師假設所有參數都是等距的——等距的簇、等距的段、等距的井和平臺，目標是實現完全均勻的裂縫擴展。然而現實情況截然不同。
面對這一挑戰，閉環能量工程工作流提供了一種動態解決方案。其核心邏輯是：不是將漿液持續注入快速擴展的段，而是限制其注入量，直到遇到表現更好的段，然后將“儲存”的漿液重新注入該段。當計算機判斷正在發生慢速裂縫擴展時，它會從“儲水池”中抽取漿液體積并應用于慢速擴展段（圖2）。這種動態能量再分配策略旨在促進裂縫的均勻性，從而提高整體完井效果。決策邏輯層的另一個關鍵特征是模塊化。Navaiz強調，系統的觀察、決策或執行部分都可以獨立替換：“你可以更換其中的任何部分。想改變觀測方式、改變執行動作或改變決策邏輯，都可以。”Bell補充道，系統的模塊化賦予其即插即用的特性，能夠輕松適應不同場景。這種靈活性使得系統可以在不同盆地、不同地質條件下快速部署和調整。
執行層與能量工程工作流：表面自動化驅動精準作業
執行層是閉環系統的最終輸出端，負責將決策邏輯層的指令轉化為實際的壓裂作業行動。表面自動化是整個項目的重要基礎，通過電動壓裂機組的精確控制，實現了泵送設備的可重復執行。決策指令被發送至現場并由壓裂泵組執行，整個過程中沒有任何人工介入。
哈里伯頓的ZEUS IQ™智能壓裂平臺是該系統的核心技術支撐。該平臺從井場到云端整合了多項技術，使智能完井的新方法成為可能。系統能夠基于地表響應和井下反饋自主調整泵送計劃、注入量和注入速率。Navaiz指出：“計算機能夠在設定的邊界條件下，日復一日、以完全相同的方式執行數千個壓裂段。而人類操作總是存在變異性。”
能量工程工作流是連接傳感層與執行層的關鍵橋梁。該工作流利用裂縫擴展反饋動態地重新分配地層中的能量，以促進裂縫的均勻性（圖1）。圖1展示了閉環能量工程工作流的整體架構：從地下診斷數據采集開始，經過云端處理與決策，最終觸發壓裂車隊的自動化執行。整個流程形成一個完整的反饋回路，無需人工干預。
圖1：具有體積/能量再分配的“儲錢罐”完井方式（帶綠色輪廓的黃色圓圈表示在顯示出較慢裂縫擴展的壓裂段中增加的體積）。來源：SPE 230613。
圖2則展示了能量再分配的具體執行機制。當系統判定某一段為慢速擴展時，計算機從“儲水池”中抽取漿液體積并應用于該段。這一動態調整策略取代了傳統固定參數設計，使壓裂作業能夠根據地下實際響應進行實時優化。Bell指出：“我們完成并展示了一個完全自主的、地下驅動的壓裂應用，具有閉環反饋。沒有任何人工干預。系統采集傳感數據，在云端處理，做出決策，將決策發送回壓裂車隊，壓裂設備自動執行變更。”
圖2：閉環井場上外圍井的體積儲庫。來源：SPE 230613。
現場部署成果與未來展望
在科羅拉多州的部署中，系統首先在開環模式下運行，隨后才進行閉環部署。在首次閉環應用中，團隊以全端到端自動化模式泵送了超過90%的壓裂段。這種方法使團隊能夠對系統進行風險排除和壓力測試，并應用于同步壓裂配對井。
從量化成果來看，表面自動化使現場人工決策減少約90%，計算機決策增加了14倍。決策時間從人工所需的數分鐘或數小時壓縮至數秒。這些數據充分驗證了全自主閉環壓裂在商業規模上的技術可行性。
作者總結指出，由井下測量引導的智能化表面壓裂作業可以觸發動態完井決策，從而優化完井程序。未來工作將涉及更復雜的決策邏輯架構，同時正在考慮將更多診斷工具納入工作流。Navaiz表示，團隊當前的首要議程圍繞維持作業效率展開：“我們現在正努力解決的局限是使作業具有足夠的通用性，以便能夠在同步壓裂、三井同步壓裂中對獨立井進行變更。”
從更廣泛的行業視角來看，該系統的成功部署具有多重深遠意義。首先，它驗證了全自主閉環壓裂在商業規模上的技術可行性，為行業提供了一個可復制、可擴展的技術模板。其次，系統所展示的實時自適應能力。基于實際地層響應而非預設模型進行作業調整，代表了壓裂作業從“預測驅動”向“響應驅動”的根本性范式轉變。雪佛龍在閉環自動化方面的工作正在改變頁巖和致密巖層水力壓裂的方法，作業現在能夠通過實時適應局部地質環境做出反應，而非依賴性能預測。此外，人工決策減少約90%、計算機決策增加14倍的量化成果，為數字自動化在油氣開采領域的價值提供了有力佐證。
展望未來，隨著電動壓裂機組的普及和數字基礎設施的完善，閉環壓裂技術有望在更多非常規盆地獲得規模化部署。Navaiz將連接診斷反饋與表面自動化的能量工程工作流定義為“在閉環方面樹立的第一個里程碑”。這一里程碑不僅標志著技術層面的突破，更預示著油氣行業開采方式正在進入一個由數據驅動、自主決策的全新時代。
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