碳酸盐岩油气藏气侵早期识别技术

针对海相碳酸盐岩油气藏钻井过程中钻遇裂缝孔洞发育储层时,井筒流体与地层流体置换效应形成的复杂流动造成的气侵识别困难,从钻井过程中气体侵入方式研究入手,探讨了各种气侵方式的侵入机理、发生工况及其相互联系,提出了直接侵入方式下含硫天然气侵从定性研究到定量化研究的思路和方法,研究了气体沿井筒的运移、膨胀规律,即气体在上升过程中越接近井口气体膨胀越剧烈。在此基础上,通过对气侵发生时的井筒环空气液两相流动井底压力变化特征进行模拟,揭示了气侵初期在深井小井眼段井底压力会出现小幅上升后下降的变化规律,提出了以井下实时环空压力随钻测量仪器监测井底压力变化对比正常趋势线来识别和预警气侵的方法。利用该方法,可以在气侵第一时间实现预警,为碳酸盐岩复杂油气井安全钻井提供了有效保障。     

基于小波分析的钻井泵水击监测的研究

钻井作业中三缸往复泵液力的水击有较大的危害，但由于所检测的振动信号复杂，现有的信号分析方法不能在很高的背景噪声下较有效地提取反映出水击的特征信息，因此，有必要进行新的和更为有效的特征提取方法的研究。现文将小波分析应用于往复泵水击振动特征的提取上。通过对某些频段小波变换信号的重构，结合缸内压力信号或反映活塞位置（时标）信号的相位分析，可得到更为明显的水击特征，能够较为准确地判别水击发生的时间位置。     

气侵过程井筒压力演变规律实验和模型

储层钻进时,由于地层压力预测不准造成地层气体侵入井筒,形成不稳定气-液两相流并导致井筒内压力剧烈变化,产生巨大的井控风险.为了揭示气侵过程井筒压力的演变规律,利用大型实验架进行了可视化模拟实验,测量气侵过程井筒压力变化,观察管内流动物理特征.将该过程简化为液体循环条件下垂直同心环形管管底连续注气过程,并基于非稳态流动理论和漂移模型建立了井筒气-液两相流动瞬态预测模型.该模型具有跟踪气-液界面等流动参数的功能,可采用半隐式有限差分法数值求解.实验数据分析表明:随着管底开始注气,管内压力先增大再减小;管路下部比上部先达到压力峰值,压力波动程度随着管深的增加而减小.模型数值仿真结果与实验数据吻合程度较高,证明了模型可用于预测气侵过程井筒流体瞬态流动特征.研究成果深化了对气侵过程井筒压力演变规律的认识,丰富了复杂工况钻井的水力学模型.     

基于钻井模型与人工智能相耦合的实时智能钻井监测技术

钻井过程中钻井复杂监测对于减少事故发生、降低钻井成本意义重大。在实际钻井过程中,钻井复杂的分析和判断主要靠人工完成,难以保证预警效率。为此,将动态钻井物理模型与人工智能、数据挖掘算法相结合,提出基于实时录井数据的实时钻井监测及事故预警技术。该技术以钻井施工过程中的综合录井数据作为输入,利用模型算法来实时准确呈现钻井过程中的井下工况条件,预测即将发生的复杂风险。从实时井眼清洁及水力学监测、实时卡钻预测、实时井涌监测3个方面对实时钻井监测及预警技术进行了详细分析。该技术可以实时准确模拟井下工况条件,识别并降低钻井事故发生概率,帮助钻井工程师提早发现问题,减少钻井事故的发生,并减少对自然环境以及人员安全的影响,为现场施工提供辅助决策,降低非有效生产时间。     

基于随钻工程参数测量数据的钻井风险识别试验

近年来随着石油价格走低与钻完井技术的发展,一些复杂区块和复杂井在钻井施工过程中,由于缺少井底钻头处环空压力、钻压等实际参数,无法分析掌握井下真实工作动态,托压、井漏、溢流、气侵等故障风险发生概率频繁,严重制约着钻井提速和安全生产。文章通过地面和井下实时随钻工程参数的对比研究,分析近钻头位置的钻压、环空压力、振动参数的变化,探寻托压、钻具疲劳、气侵溢流等情况的参数变化风险值。不断积累获取丰富井下数据,最终建立完善的随钻风险识别模型,达到地面—井下工程参数一体化测量处理,实现预防复杂风险的目的,降低井下复杂风险发生概率,为科学钻井提供数据支撑。     

深水钻井气侵程度实时定量描述方法

通过分析深水钻井气侵特点和现有气侵监测方法的不足,论证了在隔水管底部进行气侵早期监测的可行性,提出了基于隔水管底部超声波气侵监测的气侵程度实时定量描述方法。分析了多普勒超声波监测气侵方法存在的问题,设计了隔水管底部透射式超声波气侵监测实验装置,用于分析不同截面含气率条件下的声波衰减特性,给出了运用超声波监测隔水管处气侵情况的解决方案。结合深水钻井井筒环空气液两相流计算模型和含可信度的地层压力预测,建立了基于隔水管底部截面气侵监测数据的井筒气侵程度反算方法。该方法与常规方法相比可提前4 min左右检测到气侵,并可根据隔水管底部声波响应数据准确确定气侵发生的时刻、气体到达井口所需时间、任一时刻的总溢流量及任一时刻不同井深处的截面含气率。     

基于长短期记忆神经网络的深水钻井工况实时智能判别模型

深水钻井具有高投入、高风险等特点,其工况实时判别是提高钻井时效、减少复杂事故的基础和前提。传统深水钻井作业中,钻井工况主要通过基于编程方式的物理模型与经验模型进行判别,难以保证时效性和正确率。为此,创新性地将机器学习引入深水钻井工况判别全流程,考虑综合录井数据的长时间序列特征,基于长短期记忆神经网络建立了深水钻井工况实时智能判别机器学习模型。通过对29 856 140行深水综合录井数据预处理,选取钻头深度、井深、大钩高度、钻压、悬重、扭矩、转速、立管压力,共计8个综合录井参数作为输入特征,建立了20隐藏层×70节点的长短期记忆神经网络模型,实现了旋转钻进、滑动钻进、接单根、静止、循环、向下洗井、划眼、向上洗井、倒划眼、起钻、下钻及“其他”,共计12种常见深水钻井工况的实时智能判别,测试集上正确率高达94.09%,满足深水现场作业需求。该模型可实时智能地判别钻井工况,充分验证了长短期记忆神经网络用于钻井工况实时智能判别的可行性与时效性,为钻井时效分析和复杂事故预警提供了机器学习模型基础,并将进一步拓展机器学习在石油工程领域的应用范围。     

井筒气侵后井底压力变化的计算分析

钻井过程中一旦发生气侵,如果控制不当,容易出现井涌、井漏、井喷等井下复杂事故.为了更有效地控制钻井过程中的井底压力,确保钻井安全,根据钻井过程中井筒多相流动的特点,建立了井筒气侵后井底压力的计算模型,并利用有限差分法对模型进行了求解.通过仿真算例,讨论了排量、井口回压、钻井液密度、钻井液黏度、井底初始压差和气相渗透率对...     

深水钻井隔水管外多普勒超声波气侵早期监测方法

采用井筒气液多相流理论分析了隔水管外溢流早期监测的可行性,基于多普勒超声波原理,设计了隔水管外气侵早期监测模拟实验平台,开展了多普勒超声波在气-清水(蔗糖溶液)两相流中的传播实验,并对信号进行了时域、频域分析。研究表明:①无论开泵循环或停泵,深水钻井隔水管外多普勒超声波信号电压均值均随着含气率的上升先上升后下降,并与含气率具有二次函数关系,采用监测信号电压均值变化可定量反推对应含气率的近似值。多普勒超声波信号在黏度较大的溶液中幅值明显减小且变化趋势变缓,黏度的影响远大于密度。②停泵状态下多普勒频移量随含气率的增大而增大,二者基本呈线性关系,采用监测多普勒频移量可定量描述含气率的变化。开泵循环状态下变频器产生的声能对幅度谱的影响超过了含气率的影响,频域信号分析不能判断是否发生气侵。③隔水管外多普勒超声波法气侵早期监测为非接触式测量手段,不直接接触流体、不受钻井工况影响,可根据多普勒超声波信号的变化对含气率进行定量表征,实现深水钻井气侵的早期监测。图18参19     

水平井钻井过程中气侵风险预警研究

随着油气勘探开发不断深入,越来越多的酸性气藏被开采,特别是川东北及新疆塔里木等海相碳酸盐岩区块,气侵的天然气中常含有H_2S或CO_2,一旦发生井喷极易造成人员伤亡。文章将温度压力场进行耦合,建立了改进的水平井气侵后井筒两相流动模型,分析了不同组分气侵条件下,井底压力变化规律,基于欠平衡钻井压力划分对气侵井涌风险进行等级划分及预警。形成的模型方法结合地质模型抽取数据及现场实时录井数据,可对水平井钻井过程中的气侵风险进行实时计算及预警。     

基于近钻头振动数据分析方法及应用研究

通过分析近钻头振动数据能够及时判断井下工况,可减少钻头磨损,提高钻井质量。从信号处理的方向出发,通过对多组近钻头振动测量数据进行时域、频域以及时频域分析,得到振动信号的均值、方差、均方值,以及功率谱密度和短时傅里叶变换,与正常钻进时数据进行对比分析,找出粘滑工况的一般特征。在发生粘滑时,X轴和Y轴振动数据的均值、方差和均方值均变大,X轴尤为剧烈; X轴和Y轴的功率谱密度频谱增多,幅值增大,整体偏移横轴;短时傅里叶变换的三维时频图能够更加直观的观察到这一特征。研究结果表明,通过功率谱密度和短时傅里叶变换能够及时判断井下粘滑工况,预防钻头早期损坏,优化钻井过程,降低钻井成本。     

早期溢流监测方法

判断油井溢流或井涌的方法有很多,目前国内应用最多的监测方法是利用钻井液流量计和泥浆池液面监测仪,也可通过钻井地质综合录井仪监测。上述几种方法都是采取地面监测方式,从发生溢流到被发现,时间上会有一定滞后。国内外早期溢流检测方法有声波气侵检测技术、贝叶斯模型预测技术和随钻井下压力测量技术。声波气侵检测技术是通过接收泥浆泵产生的压力波(如声波)来工作的,通过比较分析两个传感器接所收的信号,便可判断气侵情况;贝叶斯模型预测技术对溢流预测的准确性高,能够自动判断干扰,灵敏度高;通过井下压力实时测量环空压力,同时应用水力学模型可以精确地监测环空水力情况,实现溢流及时准确的监测。     

基于数据驱动的钻井过程气侵工况预测方法

钻井过程中异常工况的及时诊断是保证快速安全钻井的重要手段。笔者以提前预判气侵工况为目标,应用自适应观测器,以实际立压回压数据作为观测器输入,对未知的井底流量、井底压力数据进行估计。井底压力数据估计值与实际测得的井底压力数据吻合良好。将井底流量数据的估计值与井口实际出口流量数据做差,对该差值和实际立压、回压以及入口流量数据一起进行独立主元分析,提取该组数据的独立元、确定正常工况下的统计量控制限,并提取工作状态下的数据独立元的统计量,将该统计量数值与控制限进行对比,用于气侵工况诊断。经过实际钻井数据验证,该方法能够更准确判断正常工况及异常工况、并判断气侵的发生。     

声波随钻气侵检测实验研究与应用评价

在油气生产过程中，气侵造成的损失非常巨大，而且还一直威胁油气田的安全生产，如何快速、准确地检测到气侵，是长期困扰石油天然气钻井的难题。借助于中原油田全尺寸科学实验井，通过大量理论研究和试验分析，认为解决这个问题的最有效手段是声波气侵检测法。具体办法是在生产过程中，借助于专门的发生器发射声波，由气侵检测仪对接收到的信号进行调理，编制专门软件将采集到的声波信号数据用相位差法和概率密度技术进行分析处理，据此判断当前井下是否发生气侵，其快速和准确程度大大超过了以前的检测方法。多次试验〖ＪＰ２〗数据均完整地反映了气侵发生对声波传播规律的影响，说明利用声波气侵检测技术可以为安全钻井提供科学依据。     

利用综合录井信息实时监控钻井过程

详细介绍了利用综合录井计算机实时联机系统在钻井过程中地层压力、钻头工况和钻井事故实时监控的方法,并给出了有关的计算模型和步骤。该方法可以及时、准确地预报可能发生的井下复杂情况和钻井事故,对快速、安全钻井具有十分重要意义。建议研制新型扭矩传感器。     

气体钻井随钻安全风险识别与监控

气体钻井对地质条件有较为苛刻的要求,地层失稳、产水、钻具失效以及井下燃爆等均有可能导致气体钻井失败,因此随钻井下风险识别及监测对于保障气体钻井安全具有重要意义。为此,提出将理论分析和现场案例相结合,总结气体钻井过程中井壁失稳、产水、产气、井下燃爆、钻柱失效等主要风险发生时的工况参数表征,建立风险发生与对应工况参数变化的关系模型,开发自动化分析平台对工况参数变化进行分析,以判断发生的风险类型。基于已有的地面监测技术,研发了地面—井下参数监测系统,用测量短接实时监测井下温度、压力、湿度以及钻具振动等参数,并通过中继短接传输到地面,可以更快速、准确地获知井下各项参数的变化情况。将关系模型、分析平台以及监测系统相结合,形成了气体钻井随钻安全风险辨识方法。在新疆塔里木盆地开展的现场试验结果表明,该方法能够快速反映出气体钻井各项参数的变化情况,准确判断井下发生的风险类型,可有效降低气体钻井安全风险,提高气体钻井效率。     

控压钻井技术在白28井的应用

控压钻井系统主要由钻井参数监测系统(包括井下PWD)、决策分析系统、电控系统、地面自动节流控制及回压补偿系统组成,通过在井口施加连续回压来实现井底压力的恒定控制,能有效解决窄密度窗口地层和高温高压地层所出现的钻井复杂问题。白28井的应用结果表明,使用控压钻井技术,在控压钻进工况下可将井口压力波动控制在0.2 MPa以内,控压停泵和起下钻工况下可将井口压力波动控制在0.5～0.8 MPa,井底压力波动控制在1.0～1.5 MPa,可保证井底压力当量密度在控制范围内;能够快速发现溢流和井漏等复杂情况并进行有效控制,确保了施工过程的安全,实现了钻井安全和勘探开发的目标。     

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。     

控压钻井环空水力模拟计算

环空水力模拟是控压钻井技术的一个重要组成部分。环空水力模拟不仅可用于控压钻井水力参数设计,还能指导现场实时判断、准确地处理井下出现的各种复杂情况。详细地分析了控压钻井作业环空水力学特征,根据实际钻井液特性,选择相适应的钻井液流变模型,综合考虑井下温度、压力对钻井液密度和剪切应力的影响,进行控压钻井环空水力模拟计算。与实施控压钻井的2口井现场实时PWD数据进行对比,表明水力模拟结果与现场数据较为吻合,可用于指导现场施工。     

基于BP神经网络的气体钻井复杂工况预警技术研究与应用

文章从分析气体钻井常见9种复杂工况的参数响应关系入手,建立了基于BP神经网络的气体钻井复杂工况预警方法,开发了软件。软件依据现场集中监控系统采集到的钻井参数、入井、返出气体参数和排砂管线压力,通过人工神经网络算法成功实现井下复杂工况随钻预警,为防范作业风险提供了技术平台。