简介：微观剩余油分布及表征是高含水油田开发瓶颈问题.系统分析研究了高含水油田开发后期微观剩余油研究方法的进展与挑战,提出了适应方法,构建了技术优选指标体系,为挖潜科学决策奠定了基础.研究结果表明:①物理实验技术是揭示剩余油微观赋存形态及复杂渗流机理的核心技术,其有效运用须以实验表征目的为前置条件;②数值模拟技术基于物理实验机理,通过构建数学-物理模型来实现流体动态分布模拟及剩余油潜力预测;③相比传统方法,机器学习技术在智能处理实验图像、识别孔隙结构、区分流体相态、识别剩余油形态以及预测剩余油分布等方面具有明显效率优势.当前微观剩余油研究正转向物理实验、数值模拟与机器学习的深度融合.针对开发后期复杂挖潜需求,未来突破点在于:①物理实验技术将追求更高分辨率、更真实的实验条件以及更丰富的数据维度;②数值模拟需强化复杂地质条件下的渗流机制表征精度与计算效率;③机器学习技术应着力于对微观剩余油赋存形态、演化规律的智能识别与认知理解,构建"高精度原位实验多尺度模拟-前瞻性决策"模式,服务于高含水油田挖潜效率的跃升.展开
