地层岩性的随钻评估方法研究及应用

地层岩性的随钻评估对钻井工程技术人员和地质人员十分重要。本文根据钻头破岩机理和能量守衡原理,建立了地层岩性随钻评估模型。使用ＰＤＣ钻头钻井时,岩屑破碎很细,通过岩屑录井来判断地层岩性十分困难。针对ＰＤＣ钻头的切削机理,从ＰＤＣ钻头切削刃受力平稳有度出发,建立了ＰＤＣ钻头钻井时地层岩性随钻评估模型。     

徐家围子气田火山岩抗钻特性评价及应用

大庆油田徐家围子地区深部火山岩地层是重要的天然气储层，但该区块深层泉二段以下地层岩性致密坚硬，可钻性差，掌握营城组火山岩地层岩性特征至关重要。在分析测井资料与岩石力学特性参数之间关系的基础上，综合测井资料及室内岩心实验结果，建立了该地区深部火山岩地层抗钻特性与声波测井间的关系模型，应用该模型获取该地区地层抗钻特性参数剖面并进行了钻头初选。结果表明，综合运用测井资料、井史资料并结合一定的岩心试验结果建立地层抗钻特性参数剖面，在此基础上进行钻头优选，给出了该地区深层火山岩地层钻头选型标准。所建立的火山岩地层抗钻特性参数模型能较好地反映该地区的实际情况。     

地层岩性的随钻评估方法研究及应用

地层岩性的随钻评估对钻井工程技术人员和地质人员十分重要。本文根据钻头破岩机理和能量守衡原理,建立了地层岩性随钻评估模型。使用PDC钻头钻井时,岩屑破碎很细,通过岩屑录井来判断地层岩性十分困难。针对PDC钻头的切削机理,从PDC钻头切削刃受力平衡角度出发,建立了PDC钻头钻井时地层岩性随钻评估模型。现场初步试验表明,该模型具有一定的合理性和实用性。     

砂砾岩地层钻头合理选型研究及应用

莫里青地区所钻遇地层含砾岩层多,下部地层的岩石成岩性好,胶结致密,研磨性强,可钻性差,机械钻速较低,为提高该地区钻头的进尺和钻速,开展了钻头类型优化研究。利用测井资料和钻头使用资料相结合的方法,首先对该地区的测井资料进行处理分析,得出地层的抗压强度、抗剪强度、研磨性及可钻性等力学参数,然后根据已使用钻头情况,建立钻头数据库。利用钻头类型与地层之间的匹配关系模型,结合地质、测井和钻井资料进行钻头合理选型,得出了钻头优选结果,并进行了现场应用,取得了较好的效果。     

地层抗钻强度与钻头磨损实用评估方法

以牙轮钻头单齿破岩机理和力峨量平衡理论为基础,综合考虑了钻头结构、地层特性、水力参数及钻井参数等的影响,提出利用钻井参数评估地层抗钻强度和钻头磨损程度的方法,将钻井过程中牙齿磨损和地层抗钻强度变化产生的耦合作用通过自定义参数描述,用新钻头的实钻数据确定钻头破岩的基本特性参数,从而为区分地层和钻头的影响提供了基础。本文方法,既可用于现场实时分层监测钻井工况的变化和诊断井下异常状态,也为钻后分析和钻头优选提供了定量依据。文中用实例进行了说明。     

基于岩石抗钻特性的BP神经网络钻头选型方法

地层岩石抗钻特性是影响钻头使用效果最重要的一个因素,传统的钻头选型方法大多只是定性分析地质层位和钻头的对应关系,定量地计算分析岩石抗钻特性与钻头使用效果之间的关系较少。在分析现有钻头选型方法的基础上,提出一种基于岩石抗钻特性的BP神经网络钻头选型方法,并在大港油田进行了应用。首先基于测井资料和室内实验建立大港油田地层抗钻特性评价模型,并且利用模型计算得到的岩石力学参数数据和现场钻头使用数据编码成神经网络学习样本,然后建立完钻井地层抗钻特性和对应最佳钻头类型的BP神经网络模型,最后输入学习样本完成神经网络训练。利用该模型进行选型时需提供待钻井段的岩石力学参数预测数据,神经网络经过计算之后会输出最佳钻头类型。该选型方法在港深18-17井应用效果不错,优选的钻头在港深18-17井沙一段相比于邻井同一层段平均机械钻速提高了25%。     

岩石抗钻能力界定新方法——五参数法

准确评价地层岩石力学特征参数是钻头优选的基础。对现场岩心进行室内实验,利用回归分析法建立岩石抗钻特性参数计算模型,考虑岩石物理性质、力学性质及孔隙特征对岩石抗钻特性参数的影响,兼顾钻头攻击性和耐磨性,根据不同声波时差与地层岩石硬度、内摩擦角、单轴抗压强度、研磨性级值及岩石可钻性级值之间的关系,应用归一化处理方法,建立了地层抗钻特性五参数雷达图,绘制并应用雷达图对X 油田渔洋组层段进行了钻头选型。结果表明:应用雷达图选出的钻头,平均进尺提高188%,平均机械钻速提高7%,平均纯钻时间提高160%,应用该方法进行钻头优选能够指导现场施工。     

PDC钻头钻井时地层岩性的随钻评估方法

在随钻过程中,在线识别地层岩性一直就是地质人员和钻井工程技术人员十分关心的问题。使用 ＰＤＣ钻头钻井时,岩屑破碎很细,通过岩屑录井来判断地层岩性十分困难。镇压ＰＤＣ钻头的切削机理,本文从ＰＤＣ钻头切削刃受力平衡角度出发,建立了ＰＤＣ钻头钻井时地层岩性随钻评估模型。现场初步试验表明,本文所给出的模型具有一定的合理性和实用性。     

基于测井资料的渤中34-9油田火成岩地层抗钻特性评价

渤中34-9油田东营组火成岩地层平均机械钻速较低,对钻井作业时效影响较大,为此进行了火成岩地层岩石力学特性研究。基于现场测井资料计算出的岩石力学数据,运用数理统计学方法建立了研究区火成岩地层抗钻特性与测井声波时差间的关系模型,并利用模型对火成岩地层抗钻特性进行分析评价。研究结果表明,综合运用测井资料及岩石数据建立地层抗钻特性参数剖面, 能较好地反映该区火成岩的真实情况,岩石可钻性、抗压强度和抗剪强度的预测精度可达90%左右,在此基础上优选的钻头及钻具组合应用数十口井,火成岩地层机械钻速平均提高20%左右,有效提高了研究区块的提速提效水平。     

英买力地区岩石抗钻特性岩性预测和地层可钻性剖面研究

测井资料、地震资料和录井资料一样,蕴含着大量的地层信息,通过对其进行分析和处理,可以提取地层岩石的岩性、相关岩石力学特性以及其它一些对钻井工程有用的信息。为此,利用综合资料法（包括地震、测井、钻井和实验室资料等）进行地层抗钻特性评价、岩性预测和地层可钻性剖面的研究,得出地层的抗压强度、抗剪强度、硬度、研磨性、牙轮和PDC钻头的可钻性级值等力学参数,运用神经网络法进行地层岩性预测,同时利用Matlab强大的数学计算功能,利用几口已钻井的资料分地层拟合出可钻性剖面图。将研究成果应用于英买力地区的钻井设计和施工取得了良好的效果。     

钻井岩性实时识别方法研究

地层岩性的实时识别对及时调整钻井参数、有效控制井眼轨迹具有十分重要的作用。以录井资料为基础识别地层岩性,必须综合考虑钻井操作参数、水力参数以及钻头磨损状态的影响,而随钻过程中,就目前的技术还不能够实时测量钻头磨损状态。根据BP神经网络原理,建立了岩性识别双重神经网络模型。第1个神经网络用来在已知钻头磨损状态条件下,识别所钻地层岩性;第2个神经网络用来在已知地层岩性条件下,预测钻头磨损状态。2个神经网络通过钻头磨损状态参数连接起来,选取样本数据分别对2个神经网络进行训练,并结合随钻录井数据,根据岩性识别流程图对岩性进行实时识别。应用该模型在新疆油田进行了岩性实时识别试验,识别结果与测井解释结果相比,符合率达85%。应用结果表明该模型具有一定的合理性和实用性。     

虚拟强度指数法钻井新方法的研究与应用

针对影响钻井速度的各种不同钻井参数,提出了利用虚拟强度指数法对钻井参数进行优化的新方法。通过建立虚拟强度指数优化的数学模型,利用现场录井对实际钻井参数时时采集的数据,经过专用软件计算得出虚拟强度指数法曲线,钻井操作人员根据该曲线变化情况及时对钻井参数进行优化和调整,确保钻头一直处于最佳破岩状态。虚拟强度指数法消除了人为的影响因素,使参数优化结果更为准确。经过现场多口井的试验应用,虚拟强度指数法能有效分析判断井下钻头的工作状况,根据钻井速度的变化来调整钻井参数,提高了钻头破岩效率,实现了提高钻井速度的目的。     

鄂尔多斯盆地北部工区测井优选钻头技术与应用

利用已完钻测井资料和地质资料对工区地层强度特性进行评价,建立地层声波时差和岩石可钻性的定量关系,估算各层段的岩石可钻性级值,并对地层岩石可钻性进行分级与对比。根据可钻性级值和地层硬度、抗压强度等岩石力学参数及钻井工程情况,利用钻头优选方法,选择适应研究工区的钻头型号,对不同层位使用的钻头型号进行可行性分析和评价。通过几口井实际钻头选型的试验研究和应用,达到了提高机械钻速及钻头进尺,缩短钻井周期,降低钻井成本的目的。     

地层岩性随钻识别的神经网络方法研究

钻井过程中随钻识别钻头当前位置的岩性信息对于合理选择钻头类型、快速建立岩性剖面、及时发现油气层和卡准取心层位有着重要意义。钻井实践证明，地层岩性的变化在钻井参数上有很好的综合体现。以录井资料为基础，结合已钻井的测井资料，根据BP神经网络原理，建立了地层岩性随钻识别神经网络模型。应用该模型在新疆油田进行了地层岩性随钻识别试验，试验结果与测井资料解释结果相比，效果较好，符合率可达80％。     

基于随钻资料的地层岩性实时识别方法

实时确定地层岩性是水平井地质导向钻井中的一个重要问题.介绍了一种基于随钻测井(LWD)和录井资料实时识别钻井近钻头处的地层岩性的实用方法.该方法从测井相分析的角度出发,充分利用随钻资料,并从中提取反映岩性的一些特征参数,建立随钻岩性统计模式,采用灰色关联分析法实时处理随钻资料,进而识别近钻头处的地层岩性.将其应用于新疆莫北油田3口水平井的地质导向钻井中,及时地提供了较为准确的岩性剖面,提高了水平井钻井中的随钻跟踪地质目标层的能力.     

水平井钻井的几个基本理论问题再探讨

水平井已经成为提高采收率的常规技术,但在一些特殊地层、超长水平段的水平井上,还是暴露出设计符合率低和精细化程度不高、差异性较大的问题。文中就此分析了井眼形状、地层岩性和钻头结构对钻具增斜能力的影响,并在下部钻具组合大挠度分析的基础上,对动力钻具的弯度作另一种形式的等效分析,得出钻头侧向力的计算公式,并用此理论指导龙平1井施工,取得较好的效果。     

Predicting formation lithology from Iog data by using a neural network

In order to increase drilling speed in deep complicated formations in Kela-2 gas field,Tarim Basin,Xinjiang,west China,it is important to predict the formation lithology for drilling bit optimization.Based on the conventional back propagation(BP)model,an improved BP model was proposed,with main modifications of back propagation of error,self-adapting algorithm,and activation function,also a prediction program was developed.The improved BP model was successfully applied to predicting the lithology of formations to be drilled in the Kela-2 gas field.     

影响PDC钻头钻进的因素分析

采用典型的相关分析方法,利用实际钻进资料对PDC钻头钻进过程进行了系统分析,分别以一般情形、同一地层类型、同地层和同钻头类型进行了相关分析计算,并进行了相关系数检验。由检验结果知,所做3个典型相关分析,均为第一组变量的典型相关系数大于X2检验临界值,即只有第一组典型变量有实际意义,而第二组典型变量无实际意义。分析表明:影响PDC钻头钻进过程的关键因素是钻头与地层的匹配,钻井液密度已成为影响PDC钻头钻进效果的关键措施,这一点与牙轮钻头相反。PDC钻头在正常情况下后损,只与钻头结构本身及地层性质有关,而与钻进措施无关。