钻井卡钻事故预测及诊断专家系统模型的建立与实现

根据对胜利油田钻井事故的统计分析,发现卡钻是钻井事故中发生率最高,损失时间最多的事故。多数于钻事故发生,一是国现场人员缺乏经验,不能采取有效措施消除隐患;二是事故发生后不能及时采取正确的处理措施,使事故进一步恶化。为此建立了卡钻事故预测及诊断专家系统,只要将基本钻井参数和卡钻前的井场现象输入,专家系统就能给出分析结果和处理措施。     

基于虚拟样本神经网络的卡钻预警装置

使用神经网络算法来诊断可能诱发卡钻事故的井下复杂,可提前预警卡钻事故。设计了反映专家知识的虚拟样本来训练神经网络,达到了较好的井下复杂识别率。采用集中式数据采集方式,使用可编程序控制器及人机界面设计了适合钻井现场的卡钻预警设备。试验结果表明：该卡钻预警设备有助于消除事故隐患,在钻井领域具有良好应用前景。     

提高庆深气田气体钻井效率技术研究

庆深气田钻井实践表明,气体钻井在钻井提速方面效果显著,但由于气体钻井应用井段多含泥页岩,在地层出水条件下,易产生卡钻等复杂事故,对后期的钻井、测井、固井等影响较大。针对气体钻井效率影响因素进行分析,结合已有实钻经验,重新建立了气体钻井条件下地层出水预测模型,并用理论分析为指导,改进相关设备、技术,形成配套技术系列。6口井现场应用结果表明,通过相关技术改进完善,有效地杜绝了气体钻井复杂事故的发生,保证了井身质量,提高了气体钻井综合效益。     

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。     

卡钻事故预测技术研究

提出了将卡钻类型分为机械卡钻、压兰卡钻和循环卡钻三类的新方法。利用华北油田卡钻事故资料，通过多元聚类分析和多元判别分析的方法，建立了三类卡钻事故的预测模型，预测结果符合生产实际，可以作为卡钻事故处理的依据。     

川西深井漏涌卡钻井事故风险识别分析

针对川西海相雷口坡气藏开发钻井周期长、钻井成本高等技术难题,提出了川西深井漏涌卡钻井事故风险识别方法,建立了基于神经网络的钻井风险识别模型,研制了一套"川西深井钻井风险识别系统",将其应用于川西深井DS1井的钻井风险识别实例中,从DS1井井漏事故的识别来看,DS1井钻遇3 000~6 000 m区域井段,为漏失事故高发井段,在5 500 m漏失概率达到了98%,与DS1井钻进中发生钻井事故统计对比,识别漏失井段区域与现场统计的结果基本吻合,覆盖了整个钻井漏失区间,预测卡钻与溢流基本吻合,这为钻井风险事故的预防提供一定依据。     

钻前井壁稳定预测方法的研究

国内外对井壁稳定研究一般都在钻井过程中或钻井结束后进行,通过钻井、测井、录井和岩心资料的综合分析,确定井壁失稳主导机理,选择安全泥浆密度与泥浆体系,该方法相对容易且符合研究井的实际工程要求,但得到结果的实用性易受地质构造影响。此外,野猫井的井壁稳定性一般凭经验判断,所以复杂地层的井壁失稳事故在所难免。为此,本文在神经网络的基础上,研究了利用地震资料钻前预测井壁稳定性的方法,建立了井壁稳定性钻前预测模型,该模型在现场得到较为成功的应用。至目前国内外在这一领域的研究还是空白。     

卡钻预测分析

利用多元统计分析探索了一条适用于现场的预测卡钻途径.通过对现场大量工程数据资料的分析.发现了非卡钻、压差卡钻、机诫卡钻三总体之问的统计羞别.利川两仲判别分析分别建立了区分三总体的判别函数,作出了Fisher判别分类图,得出了各参且对判别函数影响的显茗性次序.利用部分现场数据对判别函数的预测效果进行检验,证明.该预测方法对卡钻预测效果良好.有利于降低生产中卡钻造成的经济损失.     

垂直钻井技术在直井侧钻中的应用

HSH2井在山前构造带直井段钻进时由于井下掉块发生了卡钻事故,通过多次打捞未解除,形成了井下落鱼,必须侧钻。在分析不同侧钻方案适应性的基础上,综合考虑侧钻难度和侧钻后的井眼轨迹,最终选择并优化了利用垂直钻井系统的纠斜能力进行侧钻的方案。通过控制施工过程中钻压等钻井参数,成功完成了直井段落鱼卡钻井的侧钻,后续井段通过垂直钻井系统的降斜,一开完钻井斜控制在0.1°以内。现场应用表明,该技术为解决火成岩直井侧钻提供了一种新方案,对今后的钻井事故处理有重要的借鉴意义。     

压差粘附卡钻的快速解卡工艺技术

在钻井过程中,受地层多变性、钻井设备、仪器仪表自动化程度以及钻井操作技术熟练程度的制约和影响,井下往往会发生各种各样的复杂钻井事故,有的复杂事故会造成钻井成本急剧升高,甚至导致一口井报废。通过对压差粘附卡钻的解卡工艺研究,提出了快速解除压差粘附卡钻的机理和首选处理方法,重点阐述了降压解卡的关键技术、适用条件、相关数据的确定及现场施工方案与措施,对加快油气勘探开发、提高钻井速度、降低钻井成本十分有利。     

基于大数据及人工智能的钻速实时优化技术

海上钻井作业日费高昂,因此如何利用大数据及人工智能技术提高钻速,从而缩短作业工期、降低作业成本,是重要的研究课题之一。首先通过收集钻井现场的大数据信息,将录井数据、测井数据、钻井液性能等参数输入神经网络计算得到初次预测钻速,然后由最优化算法计算出实时全局最优解,从而建立基于机器学习方法和最优化算法的钻速实时优化模型,最后将模型嵌入可视化系统进行现场作业指导,从而提高钻井速度。以南海PY油田A井为试验井,进行了实时钻进过程的应用。实践表明,应用该技术不仅可有效提高钻速,并且对油田数字化发展具有借鉴意义。     

伊朗Y油田高温深井防卡钻井液技术

针对伊朗Y油田早期钻井过程中发生的压差卡钻问题,首先运用力学分析的方法,找出钻井液需要改善的性能要求,利用室内实验手段,考察钻井液的抗高温能力和加入润滑剂后的润滑效果,优选出高温深井防卡钻井液的基本配方。其次,提出特殊工况下的润滑防卡技术措施,建立解卡液密度优化计算公式,为解卡液密度选择提供理论基础。现场应用9口井,钻井液性能稳定,基本杜绝卡钻事故,有效提高了钻井时效。     

压差卡钻新模型的建立与分析

压差卡钻的准确预测对于预防和减少钻井过程中卡钻事故的发生具有重要意义,目前的压差卡钻模型缺乏对钻井液泥饼与井壁压力关系的研究,模型不完善。在前人研究的基础上,根据钻井液泥饼的性质,结合压差、钻具与井壁的封闭接触面三因素建立压差卡钻预测新模型。通过压差卡钻机理分析和实例计算表明,钻井液在井壁上所形成的内泥饼与外泥饼的渗透率越接近,井壁处的压力越高,有利于预防压差卡钻的发生;如果外泥饼的质量越好,泥饼薄且耐压缩性好,发生压差卡钻后,所产生的黏附力就越小,也易解除,从而真正预防压差卡钻的发生。该研究为现场预防压差卡钻事故和钻井液设计提供了理论指导。      

基于神经网络模型的钻井作业期间风险识别探索

针对渤海油田A区块钻井作业期间起下钻过程中的风险识别问题,应用大数据手段,获取了该区域100余口井钻井数据,通过对各类机器学习模型对比,优选神经网络模型作为起下钻期间风险评价模型建立的理论基础,编写神经网络训练脚本,针对憋压憋扭、起钻遇卡、下钻遇卡、划眼遇卡和倒划眼遇卡等五类复杂情况开展训练与测试,结合井史数据显示模型...     

页岩气水平井钻井沉砂卡钻监测方法研究及应用

页岩气有利目标箱体地层多发育天然微裂缝,呈现硬脆性力学特征,地层稳定性差,水平井钻进过程中井壁容易剥落产生掉块,如果不能及时将掉块从井筒环空循环排除,可能导致钻井沉砂卡钻事故。鉴于目前还无法直接测量井壁剥落掉块严重程度,进行了利用随钻环空压力监测环空掉块数量及其在环空中分布情况的研究。通过定义最小关泵压力、最大关泵压力、平均关泵压力、停泵和开泵状态及停泵时间实现了环空压力监测窗口自动捕捉;根据提取不同窗口的特征建立随钻环空压力数据与停泵期间井壁剥落掉块严重程度表征关系,通过定义沉砂卡钻风险等级实现了对页岩气钻井沉砂卡钻风险评价。现场测试实例表明,该方法可以实现对沉砂卡钻风险的识别,有助于对沉砂卡钻事故的预判和预防,提高页岩气水平井施工安全性,具有现场应用推广价值。     

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     

地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用

莺- 琼盆地高温高压井压力台阶多、压力体系复杂,仅靠钻前地震资料预测难以满足现场作业要求。地层压力随钻预测技术是利用综合录井的压力随钻监测结果,实时修正钻前地层压力预测模型和结果,从而提高地层压力预测精度。本文结合高温高压Y1 井的实例,应用国际先进的EquiPoise 系统进行现场地层压力随钻监测,根据地层压力监测的实际结果来修正地层压力预测模型,进而对下部未钻地层的地层压力进行再预测。钻后实测压力验证表明,该方法的地层孔隙压力预测精度达到94%,说明利用地层压力随钻监测结果实时修正地层压力预测模型,可以实现提高地层压力预测精度目的,为高温高压井钻井参数设计、钻井方案调整和安全控制提供技术保证。     

浴酸解卡技术在小井眼长裸眼侧钻井中的应用

套管开窗侧钻是处理套损井、工程复杂井的有效手段,对提高老油田油层采收率、提高油井产量意义非凡,但因侧钻井井眼较小、设备提升能力有限,加之小井眼钻井配套工具还不完善,导致发生卡钻后处理事故手段有限,往往只能靠爆炸松扣或倒扣后被迫填井,造成钻具埋井和井眼报废重大工程事故。C20-17井钻进接单根过程发生了卡钻事故,因裸眼段长达736 m,发生粘卡面积较大,先后采用大吨位活动钻具、泡柴油、泡盐水、泡碱水等多种措施均未解卡,本次参考水平井泡酸解卡思路,提出小井眼长裸眼井段泡酸解卡方案,现场用混合酸液浸泡60 min后成功处理了卡钻事故,为侧钻井粘卡事故处理积累了经验。     

卡钻预测技术研究综述

卡钻已成为当前大幅度降低钻井成本，提高钻井效益的主要障碍之一。总结了国内外对卡钻预测技术研究手成果，提出了实时监测进眼摩擦阻力是当前最适合我国国情的卡钻趋势预测方法。开发早期预测卡钻事故的软件是目前我国钻井工业面临的最迫切的任务之一，一旦实现必将带来巨大的经济效益。     

基于主成分分析的NCPSO-BP机械钻速预测

目前常用的机械钻速预测理论模型仅通过相关性、贡献度来筛选模型输入参数，没有积极挖掘随钻采集的复杂属性间关系，导致信息缺乏完整性。为了最大化保留复杂属性间线性关系，提出了一种基于主成分分析的钻速预测模型，并引入混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO)优化BP神经网络，提高模型的收敛速度与精度。首先，采用主成分分析法根据不同的方差贡献度对高维钻井数据进行降维、降噪；其次，建立智能优化算法-神经网络钻速预测模型，利用混沌变异的小生境粒子群算法的训练结果为BP神经网络权值、阈值赋予初值，以此建立机械钻速预测模型；最后，在不同输入维度进行对比分析NCPSO-BP模型与PSO-BP，GA-BP和标准BP的机械钻速预测结果。研究结果表明，在8维、10维输入的情况下，NCPSO-BP机械钻速模型的预测精度平均提高了59%，训练速度平均提高了26.3%，为日益复杂的钻井环境下机械钻速精确预测提供了理论基础。