高强度可固化树脂堵漏剂PMMM研制与评价

裂缝性地层恶性漏失是油气钻井工程重大技术难题之一,可固化树脂和井下交联聚合物是常用堵漏材料,但存在井下交联可控性差、固化强度低等问题。研制了一种部分醚化改性氨基树脂PMMM,利用拉曼光谱分析了其分子结构,并揭示了固化机理。PMMM固化时间随着固化剂加量增加或温度升高而缩短,在80～130 ℃温度下可做到1～10 h可控,固化后不收缩,最高抗10%水基钻井液污染。PMMM固化后抗压强度随着CaSO₄纳米晶须增加先增加后降低,0.5%纳米晶须加量下,80 ℃养护24 h后PMMM抗压强度最高达56 MPa,高于常规水泥堵漏材料。基于100～130 ℃下黏度数据,利用修改的阿伦尼乌斯黏度方程,拟合得到PMMM黏度-温度-时间曲线方程,方程预测90 ℃下黏度变化规律与实测数据相吻合,基本反映了PMMM堵漏材料加热条件下的黏度变化规律。整体而言,PMMM树脂固化堵漏材料具备配方简单、固化条件可控、固化后强度高等优点,在裂缝性地层恶性井漏中具有一定应用前景。      

机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容。通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果。机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺。国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效。中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统。为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:(1)推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;(2)加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;(3)集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率。     

机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容。通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果。机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺。国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效。中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统。为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:(1)推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;(2)加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;(3)集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率。