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。     

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。     

PDC钻头钻井岩屑录井技术探讨

随着PDC钻头技术创新所带来的高钻速、高时效．进而有利于降低钻井总成本．增加经济效益的同时，却由于钻屑细小．砂岩和泥岩之间钻时变化不明显．而给岩屑录井带来诸多问题。PDC钻头不仅使录井油气发现率．剖面符合率下降．同时还造成地层对比．岩性归位．油气层解释困难。面对上述挑战．开展PDC钻屑录井随钻岩性识别技术的研究，使随钻录井岩性识别和油气显示快速评价解释技术进一步提高，从而提升油田的整体勘探开发效益。     

PDC钻头对常规地质录井影响及应对方法

该文针对PDC钻头的特点以及对地质录井的影响,从定性、定量录井方法的对比分析入手,阐述了定量油气录井方法在PDC钻头钻井时的优势。重点介绍了岩屑录井地层归位法:除利用钻时归位岩性外,同时借助钻井参数中的钻压、扭矩、顶驱转速、以及气测分析值与岩性的关系判断归位岩性,并借助显微镜综合判断岩性的方法。     

岩屑分形特征对PDC齿破岩性能影响规律研究

随着油气井钻井工程研究的不断深入，岩屑形貌特征已成为评测岩石可钻性级值与钻头破岩效率的关键考量因素之一。为探究岩屑形貌分形特征对钻头破岩效率的影响规律，结合理论建模和室内试验等研究方法，围绕岩屑粒径分形维数、岩屑最大粒径、地层岩性系数等关键岩屑形貌描述参数，建立了基于岩屑粒径分形特征的PDC齿破岩比功评估模型，并针对常规齿和锥形齿等PDC齿开展破碎硬质花岗岩试验研究，验证该模型评估PDC齿破岩性能的预测精度。利用该理论模型和试验规律，进一步揭示常规齿和锥形齿等类型PDC齿不同出刃高度、布齿角度等破岩工艺参数下岩屑形貌生成特征及破岩能耗变化规律。研究结果发现：切削深度对PDC齿破岩性能影响效果远大于切削角度，随着地层埋深的增大，PDC齿吃入深度减小，PDC齿生成岩屑分形维数逐渐增大，最大岩屑粒径显著减小，且锥形齿生成岩屑平均粒径大于常规齿；同等钻压或破岩能量条件下，锥形齿脆性破碎能力强于常规齿，生成岩屑分形维数和最大粒径均大于常规齿。研究结果可为深层硬岩钻进过程中岩屑录井形貌数据和PDC钻头混合布齿工艺提供理论依据。     

PDC钻头对常规地质录井影响及应对方法

该文针对PDC钻头的特点以及对地质录井的影响，从定性、定量录井方法的对比分析入手，阐述了定量油气录井方法在PDC钻头钻井时的优势。重点介绍了岩屑录井地层归位法：除利用钻时归位岩性外，同时借助钻井参数中的钻压、扭矩、顶驱转速、以及气测分析值与岩性的关系判断归位岩性．并借助显微镜综合判断岩性的方法。     

地层硬度突增时PDC钻头黏滑振动分析

PDC钻头在钻遇软硬交错地层时,容易出现切削齿崩齿或损坏等情况。针对该问题,研究了在钻进过程中地层硬度突增时PDC钻头黏滑振动特性,建立了PDC钻头的扭转振动的扭摆模型。基于PDC单齿切削岩石及钻头处钻压的施加原理,建立了"钻头-岩石"相互作用模型,采用算例分析了地层硬度突增后PDC钻头处的扭矩及转速随时间的变化规律,并得出钻头转速波动的相轨迹。分析结果表明:在PDC钻头钻进过程中,当所钻地层硬度突增后,PDC钻头会出现扭转振动,表现为钻头运动的相轨迹收敛于稳定的椭圆形极限环,其振幅与突增后的岩石硬度成正比;当突增后岩石硬度较大时,会出现PDC钻头的黏滑振动,为一种稳定的自激振动;岩性的突变是造成PDC钻头黏滑振动的一个重要原因,而PDC钻头与岩石之间的非线性摩擦阻力是造成PDC钻头黏滑振动自激属性的根本原因。研究结果对钻井工程参数的优选及降本增效有很好的指导意义。     

复合冲击破岩钻井新技术提速机理研究

为了解决PDC钻头钻遇硬地层时出现的机械钻速低、钻头粘滑振动失效快等问题,提出了PDC钻头复合冲击钻井破岩新技术,并对该技术的提速机理进行了研究。根据建立的PDC钻头受单向轴向冲击及复合冲击时的扭转振动模型,对PDC钻头的运动规律进行了分析,并利用ABAQUS软件对岩石受单向轴向冲击及复合冲击时所受的剪切力进行了模拟。模拟结果表明,PDC钻头受单向轴向冲击时切削齿的切削深度会增加,但是会造成PDC钻头扭转振动;复合冲击大大提高了PDC钻头对岩石的剪切作用,降低了岩石的阻抗扭矩,从而抑制了PDC钻头受单向轴向冲击所产生的扭转振动。研究表明,PDC钻头复合冲击钻井破岩新技术能够增加切削齿的切削深度并抑制扭转振动,提高硬地层的机械钻速。      

地层岩性与钻头工况的评估方法研究及其应用

地层岩性与钻头工况的评估对钻井工程技术人员和地质人员十分重要。根据能量守衡原理和钻头破岩机理,建立了地层岩性与钻头工况评估模型。该模型在钻井过程中,利用钻压、扭矩、钻速、转速等井下或地面的各种信息,预测所钻遇的地层岩性、岩石视抗钻强度、岩石视抗剪强度及当前的钻头工况,并且开发研制出地层岩性与钻头工况实时评估软件系统。该软件在现场得到初步应用,取得了较好的效果。     

基于钻速模式的PDC钻头切削齿磨损监测新方法

为了对PDC钻头切削齿的磨损程度进行实时定量监测,优选了适合PDC钻头的钻速方程,通过分析切削齿切削轨迹长度、切削齿磨损体积及机械钻速之间的关系,建立了相对磨损系数的迭代模型,提出了随钻PDC钻头切削齿磨损监测新方法。以玉门油田、青海油田及西南油气田使用PDC钻头所钻井的测录井数据为基础,对模型进行了验证。分析结果表明:基于钻速模式的PDC钻头切削齿磨损监测新方法计算的相对磨损系数与起钻后实测的钻头磨损数据较为接近,计算值与实测值的平均相对误差为11.60%;新方法能够较准确地对PDC钻头切削齿的磨损程度进行检测,为及时调整钻井参数、复杂地质情况预警和更换钻头提供依据。所得结论可为随钻PDC钻头的磨损程度判断提供参考。     

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。     

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.     

钻进过程中基于小波包理论的岩性识别研究

提出了一种利用钻柱轴向振动调幅信号实现岩性识别的方法.三牙轮钻头钻进不同岩石时易引发携带强烈背景躁声的钻柱轴向调幅振动信号,采用小波包多层分解、域值滤波、最优向量选取及重构信号等方法并结合快速傅立叶变换频谱分析,有效地提取出被噪声淹没的调幅信号,检测出中心频率及其边频率带,计算出与岩性相关的综合齿数,从而快速、有效地实现了岩性分类.     

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.     

利用随钻资料对本布图油田本东油区进行岩性实时识别

:对大斜度井、水平井进行钻井地质导向，首先要解决地层岩性的实时识别问题。介绍了一种基于测井相[CD*2]岩性分析，建立在随钻测量（MWD）和录井资料基础上的，用于实时识别近钻头处地层岩性的方法。该方法利用仅有的随钻自然伽马曲线结合工程录井的钻时曲线，应用数学统计方法，建立起研究区的随钻资料岩性识别统计模型，并将其应用于新疆本布图油田2口井的地质导向钻井中，得到了较准确的岩性剖面，表明该方法是有效的，且简单易行。     

Predicting formation lithology from log 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.     

岩性随钻实时识别方法--滑动窗口法研究

利用随钻工程参数进行实时识别岩性研究，既有助于钻井过程中及时发现油气层，又能为及时的地层异常压力预报提供地质基础；与随钻测井相比，岩性随钻识别实时性更强，而且成本很低。动态滑动窗口法是一种随钻岩性识别方法，它利用有效信息窗口、参考信息窗口、区域信息窗口等途径寻找数据中的隐含信息，用以进行综合判别，且窗口是以自适应、自组织的方式随着钻深向下滑动，实现有效信息窗口的动态变更。该方法克服了传统静态岩性识别方法的局限，真正反映了整口井中地层性质和钻井施工均具有的复杂变化的整体中存在较稳定局部的非线性变化规律，可以有效地随钻实时识别复杂地层剖面的岩性，识别成功率大于80％。