利用地震记录钻前预测井壁稳定性研究

根据地震波动力学,建立了地震记录和测井数据间的合理的非线性映射关系,通过获取地震记录的自回归系数、分形维数、最大Lyapunov指数和突变参数,得到了声波时差和地层密度测井曲线,建立了地层弹性参数、强度参数的获取方法.在利用非线性函数曲线拟合预测钻前井壁稳定模型的基础上,提出了利用地震记录钻前预测维持井壁稳定的安全泥浆密度窗口理论与方法,克服了层速度井壁稳定性预测精度低且不能预测薄夹层的缺陷.该方法主要解决以第一口探井二开有测井数据为前提,预测二开下部待钻地层的井壁稳定性.     

井壁稳定性实时预测方法

为有效解决钻井过程中的井壁失稳问题,根据地震和测井信息之问的密切联系,建立了基于地震属性的实时井壁稳定性预测模型.该模型综合利用地震、测井和地质资料,从待钻目标井和已完钻邻井的井旁地震记录中分别提取最优地震属性组合,运用小波神经网络建立已钻井地震属性与测井数据之间的分层映射关系模型,利用当前待钻地层的地震属性并选取相应的映射模型实时预测钻头以下地层的声波和密度测井曲线.基于预测结果结合井壁稳定力学模型计算待钻层段的孔隙压力、坍塌压力和破裂压力,进而预测安全钻井液密度范围.塔里木油田的实际应用表明,该预测模型具有良好的实时操作性能,测井曲线、地应力、孔隙压力、破裂压力和安全钻井液密度范围的预测精度均较高.图5表1参21     

利用地震分形属性钻前预测安全钻井液密度范围

为了对钻井过程中的井壁失稳问题进行有效控制,根据地震和测井信息的分形性质以及它们之间的密切联系,提出了综合利用地震记录的分形属性预测测井曲线并进而在钻前预测安全钻井液密度范围的模型。首先从井旁地震记录中提取出能全面反映地震非线性特征的分形属性,运用能充分利用样本信息的CUSI神经网络,建立已钻井段地震分形属性与测井数据之间的非线性映射模型,通过该模型预测未钻地层的声波和密度测井曲线。在此基础上运用井壁稳定分析模型,计算地层的孔隙压力、坍塌压力和破裂压力,从而在钻前预测安全钻井液密度范围。该方法在西部某油田的应用表明,用地震记录的分形属性钻前预测安全钻井液密度范围的方法具有良好的预测效果。该方法预测精度较高,操作简单易行。     

基于地震属性分析的地层孔隙压力钻前预测模型

钻前准确预测地层孔隙压力是进行井壁稳定状态分析的基础。基于地震和测井信息间的密切联系，提出了利用地震属性预测孔隙压力的新方法。通过神经网络建立已钻井段的井旁地震属性和声波时差测井数据之间的非线性关系模型，以此模型为基础预测未钻地层的声波速度。利用预测结果结合岩石力学模型得到垂直有效应力，最后根据有效应力原理计算地层孔隙压力。该方法有效克服了传统的地震层速度预测模型的不足之处，在油田的实际应用中取得了良好的效果，尤其适用于在勘探新区进行孔隙压力预测。     

定向井随钻井壁稳定预测方法及其应用

常规井壁稳定预测方法不适用于定向井。根据岩石力学和地震反演原理提出随钻预测定向井稳定性的新方法,包括钻前预测与随钻修正2个操作步骤。通过分析地震数据与岩石力学参数之间的定量关系,建立了包含孔隙压力、地应力、岩石强度等井壁稳定参数和地震记录的非线性模型,基于其利用地震资料直接反演井壁稳定参数,实现钻前预测井壁稳定性,为钻井设计提供依据。实钻中结合定向井的实际施工情况,通过实时反演对钻前预测的井壁稳定数据模型进行随钻修正更新,及时优化调整钻井方案以避免工程复杂故障。该方法在涪陵页岩气田进行了应用,结合"井工厂"钻井作业模式,形成了井壁稳定预测现场操作方案。现场应用情况表明该方法预测精度较高,具有良好的实时操作性能,有利于定向井的安全快速钻井。     

基于实钻资料的井壁稳定实时预测理论

实际工程要求对井壁稳定问题做到提前预知,因而井壁稳定实时预测研究意义重大。基于实钻录井和测井资料提出了井壁稳定实时预测方法。将发生变形的井眼看作椭圆形,应用弹性理论的复势解法及叠加原理得到井壁应力分布,从而建立井壁围岩的变形程度与岩石物理力学性质、地应力、孔隙压力、泥浆密度及理化性质的关系,在此基础上由泥浆录井和测井资料,反算地应力及孔隙压力,从地震反演得到的岩石力学模型中提取钻头下方一定深度范围内的地层密度和声波时差数据,计算待钻地层的压力曲线,从而实时预测钻头下井段井壁稳定。该方法应用在川东北部地应力复杂地区,取得了较满意的效果。     

多因素耦合钻井液密度窗口随钻监测技术研究与应用

随钻监测钻井液密度窗口对钻井现场施工来说具有极其重要的意义。通过测量岩屑的声波时差和渗透率及膜效率等参数,利用岩石的声学性质与力学参数的关系得到地层岩石的力学参数,结合地应力参数,得到井壁周围岩石的应力分布,计算出地层的坍塌压力和破裂压力。在建立流-固-化耦合作用下泥页岩井壁稳定分析模型的基础上,开发出了流-固-化耦合作用下泥页岩地层钻井液密度窗口随钻监测软件LSC-Mud weight monitor,并对涠洲油田涠二段泥页岩进行了钻井液密度窗口的监测,与未利用该软件前相比,钻井速度得到大幅提高。     

用地震层速度预测井底下部地层声波时差

由于地震数据的分辨率一般较低,对于复杂地质条件下初探井仅靠钻前的地震预测结果,其精度不能满足钻井施工的需要.利用钻前的地震层速度资料,结合某井上部井段的测井资料提取地震特征参数进行特征压缩,建立起层速度与声波时差之间的关系模型,利用该模型来对钻头下部地层的声波时差进行预测,进一步提高钻头下部地层的地层孔隙压力预测精度.应用结果表明,该方法地层孔隙压力随钻预测的精度高,为高温高压地质条件下地层压力预测提供了一种有效的方法.     

钻前井壁力学稳定性研究

钻井过程中井壁稳定与否，关系到能否实现安全、快速的钻进，同时又能够尽可能的减少对储集层段的污染，减少钻井费用，所以对井壁力学稳定性的研究越来越受到重视，已经成为当今乃至将来研究的重点。通过使用地震反演的方法，将测井资料作为反演的约束条件，构建待钻井处声波和密度测井曲线，利用测井的方法计算岩石力学特性参数，计算3个压力剖面，进而预测安全钻井液密度窗口，为钻井设计提供了参考，并可指导安全钻井。通过对高石梯潜伏构造上王家1井的安全钻井液密度窗口的预测与实钻钻井液密度和录井数据的对比分析表明，利用地震反演法钻前预测的安全钻井液密度窗口是准确的，具有工程应用价值。     

基于地震波阻抗的预探井随钻井壁稳定预测

常规井壁稳定预测方法应用于预探井时,由于资料缺乏及使用条件限制、计算参数误差、运算过程复杂等因素会严重影响其预测效果,针对这些问题提出了一种适用于预探井的随钻井壁稳定预测方法。通过考察波阻抗与孔隙压力、构造地应力、岩石强度之间的定量关系,建立包含波阻抗与井壁稳定力学参数的非线性模型,在此基础上利用神经网络算法识别波阻抗与地层三压力(孔隙压力、坍塌压力与破裂压力)之间的映射关系。通过神经网络分层建模及录井资料实时分析,实际钻进中利用地震反演波阻抗数据随钻预测钻头前方的井壁稳定性,及时优化钻井液密度以控制井壁稳定性。现场预探井的应用结果表明,新方法较之常规技术有效提高了适应性与运算速度,操作流程更为便捷,预测精度能满足工程需求。     

利用地震反演技术钻前预测井壁稳定性

为有效克服钻井过程中出现的井壁失稳问题,基于褶积模型的测井约束反演方法,提出了利用地震层速度反演技术在钻前预测安全钻井液密度范围的模型。该预测模型充分利用探区内的地震记录资料,以测井信息和地质资料为约束条件,通过制作合成地震记录进行层位标定,建立初始波阻抗模型,运用宽带约束反演技术获得具有较高分辨率的波阻抗模型并最终得到速度资料。利用反演结果结合统计模型、趋势面模型、神经网络模型及岩石力学模型等常用预测模型可以实现钻前井壁稳定性预测。通过该方法反演出塔里木油田一口探井的层速度曲线,并在钻前预测出该井的安全钻井液密度范围,与实钻数据进行对比分析的结果表明,该预测方法具有良好的预测效果,可满足钻井工程的需要。     

探井二开以下地层井壁稳定性钻前预测方法

综合分析钻井过程中通常遇到的井漏、缩径和坍塌等复杂情况,确定已钻层段的坍塌压力和破裂压力,结合神经网络理论建立地震层速度与坍塌压力、破裂压力之间的非线性映射关系,提出利用地震资料钻前预测勘探构造第1口井二开以下地层井壁稳定性的方法。中国西北地区某油田钻探某构造的YS—D井二开层段钻进过程中出现泥岩垮塌,三开层段开钻前利用该方法对三开层段坍塌压力当量钻井液密度和破裂压力当量钻井液密度进行了预测,基于预测资料调整了钻井液密度,钻进基本正常。该方法自2001年4月以来已在52口探井中成功应用。应用效果表明利用该法预测的三开层段钻头下部300m内地层的压力变化结果与实际钻井中得到的数据较为接近,达到了钻前预测井壁稳定性的要求。图3表1参25     

A prediction method of borehole stability based on seismic attribute technology

Borehole instability in drilling engineering can bring about serious problems of drilling quality and safety. Based on the close relationships between seismic and well log information, the prediction method of borehole stability is presented to effectively control borehole instability. Conventional and nonlinear seismic attributes are extracted from borehole-side seismic traces of impending drilling well and drilled offset well respectively. Then the optimal attributes combinations sensitive to log properties are selected by using genetic algorithm and wavelet neural network technology together. A series of mapping models which reflect the nonlinear relationships between seismic attributes and acoustic and density log data of various formation intervals in drilled well are constructed through neural network modeling. With analysis of cutting logging data, seismic attributes of the formation under bit and corresponding mapping model can be used to predict acoustic and density log curves of this formation. Based on the predicted log data, log interpretation method, analysis technology of in-situ stress and mechanics model of borehole stability are employed to calculate in-situ stress, pore pressure, collapse pressure and fracture pressure, thus the safe drilling fluid density window which can keep borehole stable is determined. Prediction precision and real-time operation ability of the proposed method are satisfying, which have been proved in practical application in TR oil field.     

区域油田地应力及井壁稳定性综合预测方法

基于地质统计原理,提出一种综合利用地震和测井资料预测区域油田地应力和待钻井井壁稳定性的方法:首先利用测井和测试资料,精确计算已钻井处的地应力;同时,从三维地震记录中提取并优化地震属性,将油田地应力作为区域化.变量,根据地震和测井信息之间良好的空间相关性,通过贝叶斯克里金方法,计算所研究区块的三维地应力数据体.在此基础上...     

地震,测井联合预测地层压力的方法研究

通过提取井旁地震道的特征参数,利用神经网络建立其与测井声波时差的非线性映射,进而外推井底以下声波曲线,从而实现地震、测井联合预测井底以下的地层压力。该方法克服单纯地震层速度或单纯声波时差预测地层压力的局限性。经ＮＨ地区实际资料模拟预测,效果良好。     

基于灰色理论的地层孔隙压力随钻预测

准确预测地层孔隙压力是进行钻井液密度选择和合理井身结构设计的基础,传统的地层孔隙压力预测通常采用钻前地震资料预测,其精度较低不能满足钻井施工的需要。文章以灰色理论为基础,提出了钻头下部未钻开地层的孔隙压力预测新方法,建立了地层孔隙压力随钻预测灰色模型群。该方法是根据上部已钻井段的随钻监测结果,对钻头下部未钻开地层的孔隙压力进行随钻预测。通过塔里木油田塔中722井的应用表明,改进新信息灰色模型预测结果较好,吻合度较高,能够满足现场施工的安全和技术要求,是一种值得推广的地层孔隙压力随钻预测方法。