钻柱摩阻扭矩智能实时分析与卡钻趋势预测

钻柱摩阻扭矩的实时分析对提高钻井效率、规避钻井卡钻风险具有重要作用,目前摩阻扭矩分析以钻前预测为主,但钻井过程中摩阻扭矩的实时分析尚不成熟。针对当前井底钻压扭矩预测不准、钻柱摩阻系数的确定存在盲目性等问题,提出一种钻柱摩阻扭矩智能实时分析方法。该方法利用神经网络模型实时计算井底钻压扭矩,结合摩阻扭矩刚杆模型采用二分法实时反演摩阻系数,准确分析钻柱受力。考虑到钻柱摩阻系数在一定程度上表征钻柱卡钻趋势,进一步利用该方法对钻井卡钻趋势进行预测。将该方法应用于现场数据,发现某井钻柱摩阻系数在6 000~6 100 m区间整体呈现逐渐增大的趋势,且在6 100 m处附近,钻柱摩阻系数从0.35附近陡增至0.75,变化极为剧烈,说明即将发生卡钻。经过对该井的钻井日志查证,该井在6 100 m处附近蹩停顶驱钻具卡死。说明利用该方法对卡钻趋势进行预测具有良好的效果,便于现场实时调整钻井参数,有效规避卡钻风险,提高钻井效率。     

智能钻完井技术研究进展与前景展望

智能钻完井技术是钻完井工程与人工智能、大数据、云计算等先进技术的有机融合,可实现油气钻完井过程的精细表征、决策优化和闭环调控,有望大幅提升钻完井效率、储层钻遇率和油气采收率,是油气领域的研究前沿和热点。从工程实际出发构建了油气钻完井人工智能应用场景,根据钻完井工程与人工智能技术的融合深度划分了智能钻完井技术的发展层次;分析了国内外智能钻完井理论与技术的研究现状,结合人工智能技术和钻完井工程的发展趋势提出了中长期发展规划,并凝练了智能钻完井技术研究面临的难题和重点攻关方向,以期为推进我国智能钻完井技术的基础理论研究和推广应用提供参考。     

数据拓展和增量更新的井底压力实时预测方法

针对复杂井段数据难获取，静态预测模型难适应复杂井下条件的问题，提出利用智能方法实时预测波动的井底压力。基于生成对抗网络，扩充了井下单一的随钻数据空间，突破了井底有效测压数据量少的问题，建立了数据增强下的井底压力预测模型。为有效提升模型对工况变化的自适应能力和迁移性能，在增量更新数据的条件下，分段训练多个长短时记忆网络(LSTM)模型，基于迁移集成学习实现预测模型的实时更新。最后利用混合注意力机制实现智能预测模型的可解释分析。试验结果表明，经过数据拓展训练的模型在精度和稳定性上均显著优于之前，增量更新实时预测的方法大幅提高了模型的泛化能力和现场应用的时效性，模型平均相对误差仅为0.12%。可解释分析表明，井底压力具有较强的短期自相关性和井口回压具有波动的传递特性。研究结果可为实现深层钻井井底压力精准高效预测和智能模型的可解释性提供理论指导。