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　　沙特阿莫科公司勘探與開發工程高級最近撰文介紹了8種今后20年最有希望和影響力的技術。目前，這些技術在很大程度上還只是個設想，作者多以沙特阿拉伯為例闡述了如何實現這些技術。

油藏最大接觸井

　　油藏最大接觸井（MRC）指的是分支穿過油藏超過3英里的智能多分支井。這種井越來越受重視，且驅油效率高。因為在分支得到最優設計的前提下，分支數目的增加就意味著產量的顯著增加，這對致密且非均質性較強的油藏來講是相當重要的。例如，沙特阿拉伯HaradhIII油田完全采用油藏最大接觸井進行開采，目前32口智能油藏最大接觸井日產油300,000桶。但是，由于油藏最大接觸井的每個分支都需要安裝到井口的機械控制管線，因此每口井的智能分支數有限。將來，智能井將有大量的分支使得驅油最大化，并且進入難采的薄層段。現在的目標是，用無線遙測技術代替液壓管路控制井下閥門，解除對機械控制管線的依賴。

　　井下控制組件向每個控制閥發送無線指令，因此就無需配備機械管線，而且理論上，每口井可以擁有無數個分支，每個分支也可以安裝無數個控制閥。利用充電蓄電池向閥門充電，流體流動產生的能量可為蓄電池補充電。隨著井下設備的增加，井下管線的安裝也變得越來越困難，因此，無線遙測技術將得到廣泛的應用，如永久井下監測。另外，還可以應用電控閥，這種方法無需無線遙測，但仍需向主井眼與每個智能分支的連接處短距離的發送電流和信號（也就是說在井口控制所有的智能分支），該方法可以通過電感耦合技術實現。

智能流量控制設備

　　流量控制設備通過在流量豐富的井段產生附加壓差（流體在設備內螺旋狀運動形成附加壓差），使得整個井的水平段流量均勻分布。這樣就阻止了氣錐和水錐的發生，平衡了生產剖面，提高了經濟采收率。然而，現有的傳統流量控制設備一旦下入井中就無法進行調解，因此就無法反映井下條件的變化。智能流量控制設備或者增添了可根據原油含氣量或含水量自動調節流量的裝置，或者在每個設備部分安裝電動的或無線的井下控制閥。這兩種方法正在研究中，而且都能夠使流量控制設備隨時有效地反應井條件的變化，并且能夠在調節設備前反映出井生產剖面的預測誤差。

智能自控油田

　　通常情況下，智能油田集合了所有與油田相關的信息，如油藏壓力、油藏溫度、井口流體組分、管流，以及工廠信息化等，利用實況資料來實時管理油田。因此，自井下安裝的檢測儀器到集中處理涉及的設備多種多樣。例如，在HaradhIII油田，每口井都配有一個永久井下監測系統，目的是向地表傳輸動態油藏資料，以便實時監控整個油田。但是，未來智能油田將更加先進，將由自監控變為完全自控（即完全自動化）。

　　未來智能油田將自動收集井下油藏資料，綜合井口信息并進行處理，對油藏進行實時模擬，得出最佳的生產注入方案，而后向每口井的井下控制閥發送指令，從而完成自生生產。這種油田還將經常的對資料進行實時分析以便有效的采集處理數據。如可以通過對比井底和地表的壓力、溫度值來檢測趨勢異常，識別水竄、確定驅替前緣。油藏工程師在自控油田的任務就是監督管理，而不是操作控制。

無源地震監測

　　成千上萬頻繁出現的地震都是微震，震級不到1、2級，甚至更低，并且沒有造成實質性破壞。這些地震的信號很難用常規方法記錄下來。無源地震監測能夠在油藏位置記錄這種微地震的地震強度（通常稱為微震活動性），從而識別井筒周圍斷層和裂縫的分布，勘測遠離井位的流體通道。這項技術無需振蕩器或炸藥等震源即可完成監測。

　　無源地震監測技術不會像四維地震一樣發生延時，能夠實時監測油藏，且為分析和監測油藏流體運移引入了一種潛在的新方法（Dasgupta，2005），將油藏管理效率推向了一個新臺階。近期無源監測研討會座無虛席，來自50多個國家的與會人員從事不同的研究，從斷層描述、監測增產到預測生產和注入效果等。該項技術還處于發展初期，但卻爆速發展，而且有望徹底改變地震資料的采集和利用。

巨格模擬

　　三維地震資料和精細建模算法的廣泛應用導致了精細地質模型的形成，該模型能夠實現高分辨率描述油藏特征。然而，當這些模型用于流量模擬時，多數的細節被忽視了，因為目前的模擬器無法控制大量的單元。這些高分辨率模型在模擬之前首先被放大，為了減少單元數分散和平均數據使得分辨率嚴重降低。未來油藏模擬器將無需放大模型，可以直接利用地質模型高分辨率模擬巨型油田（即便是延伸超過280×26km的Ghawar巨型油田）。為了達到這一目標，油藏模擬器所控制的單元應比現行模擬器控制的多，自兆元模型（千萬單元到億單元）擴大到千兆元模型（十億單元）。
　　
　　為了達到這一目標，一直在進行多種實踐。例如，沙特阿拉伯國家石油公司一貫采用的室內開發模擬器可以控制3千萬～4千萬個單元（Dogru等，2002）。然而，下一代模擬器將控制更多的單元，沙特阿拉伯國家石油公司最近采用的原型成功實現了在整個Ghawar油田25,800萬單元模型的算法測試。這一模型在日常用的計算機集群上用近1天的時間模擬了Ghawar油田60年的開采歷史，最初的結果表明，與100萬單元的舊模型模擬結果相比，較為精細的25,800萬單元模型顯示的含水率與物理性質及油田資料比較吻合。較高分辨率模擬油藏的優點是顯而易見的。在建立了千萬單元模型記錄的基礎上，十億單元模型也將很快實現。

　　模擬器能力的提高源自于算法的新穎和硬件的改善，但僅僅具備硬件條件是遠遠不夠的。新的計算機集群上需要實現近似線性的縮放。同時還需要創新可視化技術，因為數據容量太大，用常規的方法不能有效可視化。這種正在測試的新方法不僅僅能使用戶用肉眼看，而且能夠用手摸（通過帶有力覺反饋的三維觸摸控制器來定位油藏）、用耳聽（通過智能語音警報器將特殊事件傳遞到模擬器）。

智能液

　　智能液是指那些被注入到油藏中用于完成特殊預期行為的流體（如，完全封堵水淹層卻允許油流向其他層）。起初，這些流體用于改變近井地帶，但最終將流向了油藏深部，在更大程度上改變油藏性質。這些流體將按需研制，并在油藏中自動發生預計的變化。換言之，他們被強制性注入油藏，按自己的方式自動完成他們的任務，無需任何先進的配備工藝，如層位分隔和撓性油管。雖然智能液從相對滲透率改良劑發展到智能乳化劑，還在不斷進步，但目前僅僅適用于有限的油藏條件，成功率不高。例如，這種智能液遇到水時形成水合物發生膨脹，堵塞孔道，阻止水運移；而遇到油時發生脫水收縮，允許油通過。因此，這種智能液不用修井機僅僅利用化學制劑就能降低水的相對滲透率，阻止水淹帶內水的流動，保護油流，實現堵水。

仿生井

　　未來的油井會像植物一樣，無需鉆井，應當“種植”。樹根需要一個濕潤的土壤，在一定區域內伸展枝節，當土壤干涸時切斷枝節，并在其它區域生成另外的枝節，如此反反復復。仿生井與此相似（只是分支尋找的是油不是水），一旦井的垂直井段鉆探完畢（種植油井），就“放任自流”。智能分支將朝著無排水含油層伸展，一旦水浸就切斷分支，并向其他層延伸另一個分支，以此類推。

　　盡管這個構想似乎太理想化，但石油工業已經實現了一部分。開始時鉆直井（如同簡單的樹根），鉆完后鉆水平段（較復雜的根），然后鉆多個分支（如同有許多枝節的樹根）。隨后，下入智能井下控制閥，能夠封堵特定的分支以便有效地切斷分支（如同切斷樹根的一個枝節），然后連接井下檢測器和地表控制器，用以分析油藏流體性質、預測水的出現（類似于根部判斷區域何時干涸）。所有這些如今都已成為實現。同時，非常復雜井（當然像樹根）正在研究當中，如前文所描述的油藏最大接觸井。

　　其余方面就是鉆井技術的改進，實現油井自動鉆進。不可否認，這一目標的實現并非易事，但是部分工藝已經實現了，如撓性油管鉆井和膠液噴射鉆井，還有一些工藝，如激光鉆井，也正在研究。這些井可能是裸眼井完井，帶有黏彈性的井下閥而非機械式井下閥，如此一來，一旦其碰到為控制特殊閥門帶有特殊信號的化學劑，它們將通過改變其流變力開啟或關閉閥門。

油藏納米機器人

　　這些小機器人僅為人頭發直徑的1/100，將大量地隨注入液進入到油藏中。在運行過程中，會分析出油藏壓力、溫度、流體類型，并將這些信息存入存儲器中，然后從采出液中將它們收回（至少部分收回），采集下載這些數據以提供它們在運行過程中采集到的一些關鍵數據，由此繪制出油藏圖。根據油田的規模大小，機器人可能會運行幾個月。最后也可以追加實時通訊（有可能通過短彈跳進入井下遙測站）和流動性參數（有可能從流體間的摩擦力產生的電荷或井下電荷站中提供能量）。

　　設想在鉆頭前把這些機器人送進去，以取代地質導向，或者把他們從發現井送出以發現油水界面，省去邊界程序。可能性是無限的，這也許有些牽強。其實不然。納米型探測器的發展是迅速的。納米技術已經在材料加工和醫藥應用方面取得很大進展，但在石油工業還沒有突破。人們正努力將這些先進技術應用于該行業。2008年2月3日～6日舉行了一次SPE先進技術學術交流，題目是“上游勘探開發納米型技術應用：納米尺度對巨型尺度的挑戰”。

　　實現功能性納米機器人的漫長之路始自于回答這樣一個簡單問題：對于機器人無阻礙通過孔喉的最大尺寸是多少？如果微型機器人（現在已經可以制作）可以做各項工作，就沒有必要浪費時間和金錢研究制作納米型機器人。然而，即使是近井地帶使用這些機器人，一旦被孔喉捕捉，會突然停止移動，很可能破壞油藏。

　　沙特阿莫科分析了Ghawar Arab-D油藏的850塊巖心，繪制了孔喉大小分布圖。孔喉呈雙峰分布，觀察到很重要的一點是大多孔喉大于500納米。這樣，我們建立的初始目標應該小型化。實際上，為了避免橋接，機器人的尺寸必須接近于孔喉尺寸的1/4。接下來是進行物理實驗，將特定尺寸和濃度的納米微粒注入到有代表性的Ghawar巖心柱中。這樣可以計算出從頭到尾流出巖心柱的微粒的數目，就可以從經驗角度回答關于尺寸大小的問題。納米機器人通過孔隙結構的行程還可以用軟件模型進行模擬。也就是說，實現納米機器人夢想的第一個里程碑將以3個方式解決尺寸問題：（1）觀察孔喉大小分布；（2）進行納米微粒注入經驗試驗；（3）進行軟件模擬。