基于多监测参数融合算法的地热井采灌失衡与地层沉降风险预警模型研究

摘要

地热井长期采灌失衡是诱发地下含水层压力衰减、区域性地层不均匀沉降的核心诱因，单一水位参数预警存在滞后性，难以提前预判群体性地质风险。本文融合地热井采回水流量、井筒动水位、井筒温度场、水泵能耗四大类长期监测时序参数，采用加权层次分析算法构建多参数融合的采灌失衡与地层沉降风险预警模型。模型对单井构建长期运行特征基线，分别计算流量采灌比、水位年衰减速率、温度场畸变系数、单位流量能耗系数四项子指标，加权计算综合风险指数，将风险划分为安全、关注、预警、高危沉降风险四个等级；模型同时引入区域相邻地热井集群参数联动分析，识别整片地热储层的群体性采灌失衡风险，弥补单井研判的局限性。选取华北地热沉降高发区域25口地热井为期18个月模型试运行，模型提前6个月预判出3口高危沉降地热井隐患，促使运营单位开展加压回灌改造工程，成功规避地面沉降灾害。相较于传统仅依靠水位阈值预警方式，该模型风险识别提前量提升4～5个月，误报率降低70%以上。本文阐述多参数指标筛选、权重赋值算法、集群联动研判逻辑以及模型落地应用方案，为地热储层地质灾害前置化防控提供智能化算法支撑，推动地热资源开发从事后治理向风险预判前置管控转型。

关键词：地热井；采灌失衡；多参数融合算法；地层沉降；风险预警模型；集群联动研判

1 引言

我国北方地热供暖规模化开发数十年以来，诸多地热区块普遍存在“重开采、轻回灌"问题，开采取水量常年大于回灌补给水量，含水层内部承压水头持续下降，松散型含水层骨架失去水体支撑力，土体被压实压缩，进而出现地面不均匀沉降、地面裂缝、管网断裂、建筑地基受损等一系列地质灾害。以往行业内监测地质风险大多依靠井下动水位单一参数设置固定阈值预警，存在明显短板：部分地热井冬季供暖期水位阶段性下降，春季停止开采后水位快速回弹，属于季节性正常波动，极易触发大量无效预警；部分井筒因气体堵塞、滤网结垢造成回灌量缓慢衰减，水位下降幅度平缓，单一水位监测无法及时捕捉细微变化趋势，等到水位跌破警戒值时，地层已经出现不可逆压实损伤。

与此同时，流量、温度、水泵能耗等参数均包含储层变化的特征信息：采灌流量比值可以直观反映水资源收支平衡状态；井筒温度场异常畸变，代表地下水径流通道发生改变；同等取水流量下水泵能耗逐年升高，说明含水层透水性能下降、水流阻力变大，是地层孔隙被压实的早期特征。单一参数只能反映局部工况变化，多参数相互融合，能够剔除季节性干扰、设备故障带来的虚假异常，精准识别储层缓慢恶化趋势。

为解决传统预警模式滞后、误报率高的行业痛点，本文以层次分析法为核心，将流量采灌均衡性、水位长期衰减趋势、地热储层温度稳定性、抽水能耗变化四项关键指标进行标准化处理，结合专家经验赋予合理权重，计算地热井综合风险指数；同时引入区域地热井集群联动分析逻辑，当多口相邻地热井同步出现风险指标上升时，判定为区域性储层承压下降风险，实现单井精细化预警、区域群体性地质风险双重研判，为自然资源监管部门开展限流开采、强化回灌改造提供充足整改窗口期。

2 多参数融合预警模型整体设计

模型分为基础数据预处理、单项指标量化评分、层次分析法权重赋值、综合风险等级判定、区域集群联动研判五大模块，所有运算逻辑搭载在云端监管平台中，每日自动调取地热井时序监测数据完成风险迭代计算。

2.1 基础数据预处理

平台调取地热井至少连续12个月的历史监测数据，剔除设备检修、机组停机、传感器故障等异常工况下的无效数据，构建该井专属的稳态运行基线数据库。将每日取水总流量、回灌总流量、日均动水位、井筒梯度温度、深井泵日均能耗进行标准化归一化处理，消除不同地热井井深、储层条件、机组型号带来的参数数值差异，让不同地热井之间的指标具备横向对比性。

2.2 四项核心量化指标计算

1. 采灌均衡指数：以年度为周期计算回灌总水量与开采总水量的比值。比值无限趋近于1代表采灌平衡；比值持续低于0.8，代表长期水量亏空，含水层得不到有效补给。该指标是判断采灌失衡最核心基础指标，反映水体收支状态。

2. 水位衰减速率指标：采用线性拟合算法计算全年动水位变化斜率，区分冬季供暖短期水位下降与全年持续性衰减。若年度水位持续下沉，说明储层承压能力不断减弱，是地层沉降的直接诱因。

3. 温度场畸变系数：对比井筒不同深度地层温度历史基线，若地层原有温度梯度出现紊乱，代表地下水流通道堵塞或者含水层孔隙被压实，地热流体运移路径发生改变。

4. 单位取水能耗系数：统计每抽取100m³地热水所消耗的电能。在机组无前提下，该数值逐年上升，代表含水层透水性能变差，孔隙结构缓慢压实，属于地层沉降早期隐性特征指标。

2.3 层次分析法权重赋值

结合地热地质领域专家规范、国内多地地热井沉降案例复盘结果，对四项指标赋予差异化权重：采灌均衡指数权重占比45%，为决定性指标；水位衰减速率权重30%；温度场畸变系数权重15%；单位取水能耗系数权重10%。各项指标按照0～100分进行打分，指标越趋近稳态基线得分越高，风险越高则得分越低，最终加权求和得到综合风险得分。按照得分划分四级风险：85～100分为安全区间；70～84分为关注区间；50～69分为预警区间；50分以下为高危沉降风险区间。

2.4 区域集群联动研判机制

模型增设集群研判逻辑：同一地热储层区块内，超过三分之一地热井同步进入关注区间，区域整体提升为区域预警；多口地热井陆续进入高危区间，平台判定为区域性地层沉降重大风险，向市级自然资源监管部门推送区域性专项告警，督促整片地热区块统一开展回灌系统升级、阶段性限采作业，避免大范围地质灾害发生。

3 模型运行流程与预警处置闭环

模型每日凌晨自动对上一日全量监测数据进行运算更新风险等级，不同风险等级对应分级处置流程：

5. 安全区间：系统仅留存风险台账，不推送任何告警信息；

6. 关注区间：向运维企业推送运维提醒，建议月度复测回灌管路、排查回灌井是否存在气体堵塞、滤网结垢问题；

7. 预警区间：向属地区县监管专员与运维企业同时下发整改工单，要求在三个月内完成回灌系统优化，提升回灌水量，每月上传采灌监测台账复核风险变化趋势；

8. 高危沉降风险：监管部门强制下发开采限流通知，暂停高强度开采，运维单位必须开展加压回灌、井筒洗井疏通等工程改造，直至综合风险得分回升至安全区间，经监管部门复核后方可恢复原有开采规模。

整套流程实现“算法研判-分级告警-工单整改-复核销项"闭环管控。

4 工程应用实测结果分析

选取华北某地热沉降高发县域的25口中深层地热井开展为期18个月的模型试运行工作，同步保留原有单一水位阈值预警作为对照组。

在模型运行期间，多参数融合模型先后识别出6口处于关注区间的地热井，运维企业日常运维排查，消除了回灌滤网堵塞、井筒气堵等隐患；后期3口地热井综合评分持续低于50分，判定为高危沉降风险，平台推送高危告警。监管部门立即下达限流开采指令，运维企业为三口井加装加压回灌设备，改造完成后连续半年采灌比稳定维持在0.95以上，动水位逐步回升，综合风险评分回升至安全区间，规避了地层沉降风险。

反观对照组依靠单一水位阈值预警系统，这三口高危地热井直至水位跌破警戒阈值才发出告警，此时地层已经出现轻微压实现象，后期水位回升速度远慢于提前干预的地热井。数据统计得出：传统水位预警平均提前1个月识别风险，本融合算法模型可提前6个月识别隐性风险；全年传统水位系统出现近百次季节性波动误报警，融合模型仅出现29次关注级别提醒，误报率大幅下降71%，极大减轻了监管人员与运维人员的无效工作负担。同时模型识别出整片区块有7口井同步进入关注区间，平台启动集群联动预警，监管部门统一出台区域地热井运维管理细则，规范所有站点月度回灌巡检制度，防范了区域性群体性采灌失衡风险。

5 模型现存不足与优化方案

其一，模型权重为固定专家赋值，无法适配不同地质结构储层（裂隙型热储、孔隙型热储）的差异化特征。后续可以引入机器学习算法，基于不同地质区块的历史沉降案例进行模型训练，实现权重自适应优化，让模型适配不同地质条件地热井。

其二，当前模型未接入地层沉降观测仪实测地表位移数据，后续可将地表沉降监测数据作为模型最终校验参数，形成“地下多参数预判+地表位移实测校验"双重验证体系，进一步提升模型可靠性。

其三，对于新建地热井，缺乏长期基线数据，模型初期无法精准研判风险，可通过调取周边同区块成熟地热井基线作为参考基线，待本井积累一年运行数据后自动替换专属基线。

6 结论

针对传统地热井依靠单一水位参数预警地层沉降风险滞后性强、季节性波动误报率高的痛点，本文构建基于层次分析法的流量、水位、温度场、能耗多参数融合风险预警模型。模型通过四项核心运行指标量化打分加权计算综合风险等级，同时配套区域地热集群联动研判机制，既能够实现单口地热井隐性采灌失衡风险的早期识别，也可以预判整片地热储层的群体性地质灾害隐患。经过县域地热井集群18个月的现场实测验证，该模型相比传统预警方式大幅提前风险识别窗口期，显著降低无效误报警次数，配套分级工单整改闭环体系，可以推动地热地质风险从事后灾害治理转变为前置化风险管控。

该多参数融合预警模型可无缝接入区域地热云端监管平台，作为地热全域数字化监管体系的核心算法模块，广泛应用于国内各大地热供暖开发区块，为自然资源主管部门管控地热开采强度、保护地下含水层结构稳定性、防范区域性地层沉降地质灾害提供智能化、数据化的科学决策依据，助力地热资源长期可持续、绿色规范化开发利用。

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