气举优化历来是一个耗时的过程。自动化气举优化可以在不投入大量资金的情况下增加产量。本文介绍了一种闭环迭代式逐井气举优化工作流程，该工作流程已应用于二叠纪盆地1300多口作业井。该工作流程通过远程控制气举注入速率设定点并结合自动化井数据采集进行多速率测试。
二叠纪气举优化利用机器学习和人工智能
本文介绍了一种闭环迭代逐井气举优化工作流程，该工作流程已部署到二叠纪盆地的 1,300 多口作业井。
来源：SPE 219553。
气举优化历来是一个耗时的过程。自动化气举优化可以在不投入大量资金的情况下增加产量。本文介绍了一种闭环迭代式逐井气举优化工作流程，该工作流程已应用于二叠纪盆地1300多口作业井。该工作流程通过远程控制气举注入速率设定点并结合自动化井数据采集进行多速率测试。
Gas lift optimization has historically been a time-consuming process. Automated gas lift optimization can add incremental volumes without the need for major expenditure. This paper presents a closed-loop iterative well-by-well gas lift optimization workflow deployed to more than 1,300 operator wells in the Permian Basin. The workflow conducts multirate tests through remote control of gas lift injection-rate set points in combination with automated well‑data acquisition.
