近日，常州大学科研团队在深层油气钻井井漏“预警定位”领域取得重大技术突破：常州大学石油工程学院研究生科研团队自主研发的WLPredict井漏预警系统与井漏定位系统双双落地应用，井漏预测精度由国外同类技术的74%提升至86%，井漏定位精度达到85%，较国际油服巨头斯伦贝谢高出11个百分点，为深层、超深层油气资源安全高效开发提供了自主可控的技术方案。

常州大学“反向探月”团队实地考察

当前，深层、超深层油气资源已成为我国油气增储上产的核心阵地，也是保障国家能源安全的关键领域。然而，深井钻井作业中频发的井漏等复杂工况长期困扰油气行业：漏失一旦发生，轻则延误工期、推高钻井成本，重则诱发井壁失稳、卡钻乃至井下事故，单井直接经济损失可达数十万元乃至上百万元。长期以来，“预警滞后、定位不准”成为制约深层油气高效开发的关键技术瓶颈，也是国内外油气科研机构竞相攻关的焦点。

据了解，该团队长期深耕油气井漏失预警领域，坚持“以数据之源建立模型”，已积累十余口井、单井数十万条数据的实测数据库，构建起“区块—井—数据”多层级数据架构，为技术持续迭代升级奠定了坚实的数据底座。

针对“预警滞后”难题，团队创新研发井下复杂工况智能预警系统，以深度学习算法与漏失动力模型双轮驱动，深度融合随钻测井、录井等多源数据与地质工程参数，建立高精度井漏识别模型，并基于漏速反演法随钻预测天然缝与动态缝宽，高效预测深井漏失位置及状态，同步实现井漏预测三维可视化。在新疆准噶尔盆地油气田现场应用中，该系统对2口井开展实测，预测准确率达90%以上，把井漏风险的“警报”大幅前移。

在“定位不准”这一核心痛点上，团队构建物理与数据双驱动的三维裂缝定位模型，基于漏速图版法精准判别诱导破裂型、裂缝扩张型、天然缝洞型等不同漏失类型，并开发集成训练数据准备、井漏识别模型训练、井漏识别与三维可视化四大模块的井漏智能定位分析系统。经多模型对比验证，优选灰狼算法优化的支持向量机（GWO-SVM），实现了井漏预测的三维可视化，模型准确率达91.0%，真正实现了从“漏了才知道”到“漏前可预警、漏后可寻位”的跨越。

团队成员在实验室进行测试

重大突破的背后，是扎实的科研积累与完善的知识产权布局。目前，团队已围绕井漏预警定位核心技术形成多项发明专利、实用新型专利与软件著作权，包括“深层裂缝性地层钻井液漏失层位预测方法”“一种裂缝性地层钻井液漏失动态裂缝宽度计算方法”“一种井漏层位预测装置”等专利，以及“井漏大数据三维可视化定位软件”“钻井工程井漏风险预警系统”“井漏定位精度优化算法软件”“井漏智能定位分析系统”等软件著作权，构建起较为完整的技术壁垒。团队坚持产学研深度融合，积极对接油田现场与油服企业需求，推动技术成果从实验室走向钻井一线，为油气企业直接提供智能预警软件、漏失定位技术与配套技术服务。

团队成员在现场参观土壤样品

此次技术突破，是团队长期深耕油气勘探开发一线、坚持原始创新的生动缩影，也为我国深层、超深层油气安全高效勘探开发注入了青春科创力量。未来，团队将继续聚焦行业技术难题，以更智能、更精准的技术方案守护国家能源安全，助力我国油气行业绿色低碳、高质量发展。（作者：反向探月团队：魏睿童、程乐、芦珺晗）

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