对于低孔低渗、连通性差的致密气储层，通过新型压裂技术构建高效渗流通道，采用分段多簇增加人工裂缝密度，优选变黏滑溜水造缝携砂扩大改造半径，匹配高强度加砂构建裂缝长期导流与渗流能力平衡，实现致密气产能高效释放。推广工厂化压裂、应用石英砂替代陶粒，单井成本降低20%-30%。基于储层甜点评价技术精准识别高产区，通过数值模拟优化参数，建立“设计-施工-评价-优化”闭环管理，减少无效施工。

对于深层页岩气埋藏深、温度高、应力高、断裂复杂等挑战，压裂聚焦提高改造体积与套变压窜复杂防控，应用体积压裂理念，历经多轮次工艺参数迭代，构建了深层页岩气精细改造技术系列，采用高排量与小簇间距设计，利用应力干扰增加裂缝复杂度，缩短渗流距离；优化高强度细粒径支撑剂组合和纤维伴注工艺，实现远端裂缝支撑剂运移铺置和长效支撑；创新多轮次停泵+暂堵压裂工艺，破解断裂带压窜难题。结合储层甜点分布优化设计参数，依托微地震+井口高频的实时压裂调控技术，构建起深层页岩气精准改造技术范式。针对筇竹寺组新层系储层厚、高角度缝发育特点，通过搭建科研-生产一体化平台，整合各方资源，凝聚科研力量，秉承“工程提需求，地质拿方案”的地质工程一体化工作模式，剖析低电阻成因与提产潜力，基于精细三维地质建模明确改造对象，精准评价地质工程甜点及开发风险，构建基质段“均衡扩展-高效铺置一体化”、裂缝段“扩缝-支撑-封堵一体化”的差异化压裂设计理念；压裂中基于压裂施工响应实时调整，压裂后“一段一分析、一段一反馈、一段一迭代”，确保方案设计高质量落地。

对于超深层气藏高压、含硫、井超深，气水关系复杂，气井生产动态特征及井下管柱复杂，井底废弃压力高，开展超深井井筒积液诊断与预警、超深井复合排水采气、超深井免修井排水采气关键工具攻关及试验，形成7000米级排水采气技术，支撑双鱼石栖霞组等公司重点上产区域稳产。开展高压过路层气上窜控制，超高压环空异常诊断研究，最大限度减少非生产安排的异常关井。

在既有气田数智化和配产实践基础上，可面向气藏群-井网-场站-管网，构建融合构造、储层参数、井史、工况和管输约束的一体化数字孪生模型，叠加机器学习等方法，实现不同配产方案下产量、压力、含水、含硫等的多情景预测，通过构建融合机理模型与深度学习的智能预警系统，实时采集气井生产参数、设备状态及环境数据，利用LSTM等算法建立动态异常识别模型，对气井运行状态进行持续监测与趋势分析。通过提前识别潜在异常，如压力突变、流量异常等，实现从被动响应到主动预防的转变。在预警触发后，系统自动匹配历史案例库，生成精准处置建议，指导现场人员快速采取措施，避免生产中断与设备损坏。

在构建适配采气工程的AI模型体系方面，首先建立统一的数据湖架构，整合勘探开发、生产运行、设备监测等多源异构数据，实现数据的标准化采集、清洗与融合，打破传统“数据孤岛”，围绕井-段-层-设备建立统一编码和元数据体系，明确采气、储气库业务的精度、质量、安全分级要求，建设面向建模的“特征仓+标签仓”，通过合理的冷热分层和安全策略提升长期持久性与可管理性。其次，围绕业务场景构建分层模型体系，底层为数据模型，支撑结构化与非结构化数据的统一管理；中层为工艺模型，涵盖排采、举升、管网等核心环节的机理与参数优化；顶层为决策模型，结合行业知识与AI算法，生成动态优化策略。打通数据湖、业务系统和建模平台之间的数据服务链路，按业务与模型需求反向设计采集口径和接口规范，实现“业务数据化、数据业务化”，使“数据从何而来、到何而去”的治理逻辑在制度和系统层面可视、可控。通过将AI嵌入既有配产流程，由经验型配产逐步升级为可解释、可量化的智能配产，在气源总量相对刚性的前提下，提高整体动用效率和调控精度。

破解数据与技术协同的瓶颈，首先数据层面需建立行业级数据标准与共享机制，明确数据权属与安全边界，解决跨部门数据流转与质量一致性问题；其次，技术层面需培养既懂石油工程又精通数据科学的复合型团队，建立“业务-技术”双轮驱动的协作模式，确保模型开发与现场需求精准匹配；然后落地层面应聚焦气田开发痛点，如低渗透储层的精细调控、复杂井况的实时适应，避免盲目追求技术先进性而忽视工程实用性。尤其在边际气田开发中，需设计轻量化、高鲁棒性的AI解决方案，降低部署门槛。

在相国寺储气库智能配产基础上，可进一步将AI扩展至多库协同：综合考虑不同库型、井筒能力、库容利用率及季节性需求，构建多库联动优化模型，为“配产+配注”组合提供自动寻优方案，实现高峰供气能力、调峰深度与工程安全的综合最优，更好支撑“冬季保供-全年平衡”的中长期部署。同时，围绕压缩机、脱水、计量等关键设备，建立能耗与工况模型，在满足供气与安全约束前提下优化启停顺序、负荷分配和运行参数，降低单方能耗和运行成本，把数智化红利直接体现在运营成本下降和能效提升上。

前瞻布局数据与技术协同，预留智能化发展空间。在稳妥可控前提下，可分步引入前沿技术，增强体系的可演进能力：一是结合通用大模型发展趋势，培育面向采气、储气库的“行业模型”，在动态产能预测、参数推荐、文本化工况指引等方向形成统一智能底座；二是关注量子计算在复杂油气藏模拟与优化中的应用前景，择机开展小规模试点，为下一代高性能数值模拟预留接口；三是探索利用区块链等技术，对跨部门、跨系统流转的关键数据进行可信记录和可追溯管理，为未来更大范围联合建模和数据协同提供安全与信任基础；四是推动XR+AI在安全培训和复杂工况演练中的试点，在井下作业等高风险场景开展沉浸式仿真培训，提升一线人员对智能系统的理解和信任度。

未来，西南油气田公司要持续深化技术创新突破，推动非常规气开发向更高质量、更可持续方向发展，为我国能源结构转型与产业高质量发展提供示范引领，赋能“气大庆”。