鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)設計及應用

陳銳 ，李黔 ，尹虎 ，袁本福

（1.西南石油大學石油工程學院，四川 成都 610500；2.中國石化華北分公司工程技術研究院，河南 鄭州 450006）

0 引言

隨著石油勘探開發(fā)技術不斷向新領域拓展，高風險、高難度復雜井鉆井過程中遇到的問題越來越多，特別是在地質(zhì)構造復雜的地層中鉆井，更容易發(fā)生各種復雜情況，如井漏、井涌、井塌、卡鉆、鉆具事故、鉆頭事故、固井風險及其他風險等［1-2］。

國外公司在鉆井風險監(jiān)測與診斷研究及應用方面已經(jīng)取得了一定成果，具有代表性的是斯倫貝謝和BP公司聯(lián)合開發(fā)的無意外風險鉆井（NDS）技術系統(tǒng)［3-5］，該系統(tǒng)在克拉瑪依和迪那地區(qū)已成功應用，大大節(jié)約了鉆井成本。國內(nèi)雖然在鉆井風險診斷方面進行了大量研究，但主要限于專家知識系統(tǒng)［6-8］，還不能完全滿足現(xiàn)場作業(yè)的需要。鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)以地質(zhì)力學模型為基礎，以鉆井風險管理技術為手段，在鉆井過程中，對采集到的綜合錄井參數(shù)和地層壓力、水力學等計算參數(shù)進行實時監(jiān)測，減少鉆井風險的發(fā)生；同時結合具有人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡技術對鉆井數(shù)據(jù)進行處理和分析，實現(xiàn)對鉆井風險的實時診斷。

1 系統(tǒng)工藝流程

鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，利用鉆井現(xiàn)場采集的綜合錄井數(shù)據(jù)和隨鉆測量數(shù)據(jù)，結合傳統(tǒng)的鉆井工程參數(shù)分析計算模型，實時計算各種鉆井風險影響因素，通過實時監(jiān)測分析鉆井風險特征參數(shù)的變化情況，對即將發(fā)生或潛在的鉆井風險進行實時監(jiān)測及診斷。系統(tǒng)工藝流程如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)工藝流程

2 系統(tǒng)關鍵技術

2.1 地質(zhì)力學模型［9-12］

地質(zhì)力學模型就是利用計算機描述油藏或盆地特定地層剖面應力和巖石力學特性的數(shù)值模型。地質(zhì)力學模型由地層頂部、斷層、巖石強度、孔隙壓力、應力大小和方向等各種參數(shù)的地質(zhì)剖面組成，并同區(qū)域地層和地質(zhì)構造相連接。通過分析巖石的地層剖面特性，可以實時了解巖石強度、上覆巖層壓力、孔隙壓力等各種地質(zhì)剖面參數(shù)，對某個區(qū)域的地層應力與巖石力學特性相關信息進行邏輯匯編組合，并利用這些參數(shù)指導鉆井作業(yè)。

大量事實證明，在目前許多復雜的鉆井、完井和開采作業(yè)中，都需要進行地質(zhì)力學分析來降低鉆井風險。通過鉆前建立地質(zhì)力學模型，并在鉆進過程中實時更新，實時掌握地層巖石力學參數(shù)的變化情況，從而實現(xiàn)對鉆井風險因素的實時監(jiān)測。

2.2 風險影響因素分析

鉆井風險影響因素是指與鉆井風險直接相關的地層特征參數(shù)和力學參數(shù)，主要包括地層壓力、水力學和鉆柱力學等參數(shù)。鉆進過程中通過計算分析，實時監(jiān)測影響因素的變化情況，并結合綜合錄井數(shù)據(jù)對鉆進狀態(tài)進行綜合分析，充分保證風險監(jiān)測與診斷結果的準確性與可靠性。

2.3 鉆井風險監(jiān)測

鉆井風險監(jiān)測以鉆井風險因素實時分析技術為基礎，通過鉆前對各種風險表征參數(shù)的綜合分析，結合綜合錄井現(xiàn)場異常預警方法，確定各種表征參數(shù)的風險預警值［13-15］。在鉆進過程中，根據(jù)實時采集現(xiàn)場綜合錄井及井下隨鉆測量數(shù)據(jù)，將表征參數(shù)以曲線形式進行瀏覽、回放，實時監(jiān)測各種風險表征參數(shù)值的變化情況，當表征參數(shù)值達到或超過風險預警值時，發(fā)出風險預警信號。系統(tǒng)風險實時監(jiān)測工藝流程見圖2。

圖2 系統(tǒng)實時監(jiān)測工藝流程

2.4 鉆井風險診斷［16-19］

利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行鉆井風險診斷，首先是在開鉆之前，通過收集鄰井相關風險數(shù)據(jù)作為風險學習樣本，建立一種結合實時動態(tài)數(shù)據(jù)與風險因素實時分析結果的鉆井風險推理分析模型。其次是對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，即將鉆井風險因素數(shù)據(jù)作為輸入層，經(jīng)隱含層激勵函數(shù)處理后，進入誤差逆向?qū)W習過程，經(jīng)過隱含層向輸入層逐層返回，并分配給各層的所有神經(jīng)單元，從而獲得各層神經(jīng)單元的參考誤差，以作為修改各神經(jīng)單元權值的依據(jù)；通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡連接權值和閾值，一直持續(xù)到輸出誤差減至可接受的精度或達到設定的學習次數(shù)為止；然后保存樣本學習最優(yōu)權值和閾值。最后，在鉆井過程中，通過實時采集綜合錄井及井下隨鉆測量數(shù)據(jù)，以地質(zhì)力學模型為基礎，計算各種鉆井風險影響參數(shù)，分析風險表征參數(shù)的變化情況，然后將風險因素輸入訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對鉆井風險進行實時推理分析，診斷出井下正在發(fā)生鉆井風險的類型。系統(tǒng)風險實時診斷工藝流程見圖3。

3 應用實例

遼河興隆臺油田XG7-H221井位于西部凹陷潛山構造，井型為水平井，設計井深4 900 m。通過收集2口發(fā)生過井漏的鄰井數(shù)據(jù)，建立井漏風險診斷樣本，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡法學習及訓練所建立的井漏樣本，并利用網(wǎng)絡學習結果，建立XG7-H221井井漏診斷網(wǎng)絡模型。在三開過程中，系統(tǒng)利用該井漏診斷網(wǎng)絡模型，結合井漏風險因素計算結果，實時診斷井漏風險，分別在2821，2 825，2 826 m處診斷出發(fā)生井漏的可能性較大（見圖4）。實鉆至2 825 m時出現(xiàn)井漏，現(xiàn)場測試應用表明，該系統(tǒng)可實時診斷鉆井風險。

圖3 系統(tǒng)實時診斷工藝流程

圖4 XG7-H221井井漏風險實時診斷推理結果

4 結論

1）鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，集風險監(jiān)測與診斷為一體，具有高度信息化和智能化；在鉆井過程中能有效監(jiān)測、診斷鉆井風險，提高鉆井效率，減少鉆井時間，縮短鉆井周期。

2）鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，在建立準確的地質(zhì)力學模型的基礎上，能夠充分發(fā)揮系統(tǒng)實時監(jiān)測與診斷的作用。

3）國內(nèi)在鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的研發(fā)方面還處于起步階段，需要充分結合各方面的鉆井工程技術，特別是隨鉆測量技術，才能形成具有自主知識產(chǎn)權的鉆井風險實時監(jiān)測與診斷系統(tǒng)。

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