基于地震波阻抗的預(yù)探井隨鉆井壁穩(wěn)定預(yù)測

吳超，劉建華，張東清，陳小峰，趙偉杰

（1.中國石油化工股份有限公司石油工程技術(shù)研究院；2.中國石油大學(xué)（北京）石油天然氣工程學(xué)院）

基于地震波阻抗的預(yù)探井隨鉆井壁穩(wěn)定預(yù)測

吳超1，劉建華1，張東清1，陳小峰1，趙偉杰2

（1.中國石油化工股份有限公司石油工程技術(shù)研究院；2.中國石油大學(xué)（北京）石油天然氣工程學(xué)院）

常規(guī)井壁穩(wěn)定預(yù)測方法應(yīng)用于預(yù)探井時(shí)，由于資料缺乏及使用條件限制、計(jì)算參數(shù)誤差、運(yùn)算過程復(fù)雜等因素會嚴(yán)重影響其預(yù)測效果，針對這些問題提出了一種適用于預(yù)探井的隨鉆井壁穩(wěn)定預(yù)測方法。通過考察波阻抗與孔隙壓力、構(gòu)造地應(yīng)力、巖石強(qiáng)度之間的定量關(guān)系，建立包含波阻抗與井壁穩(wěn)定力學(xué)參數(shù)的非線性模型，在此基礎(chǔ)上利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別波阻抗與地層三壓力（孔隙壓力、坍塌壓力與破裂壓力）之間的映射關(guān)系。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層建模及錄井資料實(shí)時(shí)分析，實(shí)際鉆進(jìn)中利用地震反演波阻抗數(shù)據(jù)隨鉆預(yù)測鉆頭前方的井壁穩(wěn)定性，及時(shí)優(yōu)化鉆井液密度以控制井壁穩(wěn)定性?，F(xiàn)場預(yù)探井的應(yīng)用結(jié)果表明，新方法較之常規(guī)技術(shù)有效提高了適應(yīng)性與運(yùn)算速度，操作流程更為便捷，預(yù)測精度能滿足工程需求。圖5表1參21

預(yù)探井；井壁穩(wěn)定性；隨鉆預(yù)測；地震波阻抗；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

0 引言

鉆井工程中由于井壁失穩(wěn)引起的復(fù)雜故障會造成嚴(yán)重的鉆井質(zhì)量與安全事故，準(zhǔn)確描述井壁圍巖力學(xué)環(huán)境、深入探索井壁失穩(wěn)機(jī)理、建立合理的井壁穩(wěn)定計(jì)算模型，是實(shí)現(xiàn)安全、優(yōu)質(zhì)、高效鉆井的關(guān)鍵。目前井壁穩(wěn)定鉆后定量檢測方法已基本成熟[1-5]，它通過鉆井與測井資料的綜合分析，確定井壁失穩(wěn)的主導(dǎo)機(jī)理，計(jì)算并建立地層孔隙壓力、坍塌壓力及破裂壓力剖面，指導(dǎo)后續(xù)鉆井。但從實(shí)際工程角度而言，要求對井壁失穩(wěn)問題盡可能做到提前預(yù)知、及早發(fā)現(xiàn)、盡快處理，所以井壁穩(wěn)定性預(yù)測研究意義更為重大。當(dāng)前井壁穩(wěn)定預(yù)測方法總體包括兩類，首先提出的是鉆前預(yù)測方法，它利用地震特征參數(shù)分析、地震反演等方法預(yù)測得到待鉆井全井段的聲波速度等參數(shù)，利用其預(yù)測井壁穩(wěn)定性并用于鉆井設(shè)計(jì)[6-9]。對探井而言，由于鉆前對其地質(zhì)情況了解有限，鉆前預(yù)測精度常不夠理想，需要在實(shí)際鉆進(jìn)中根據(jù)實(shí)鉆情況對鉆前預(yù)測模型進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整與更新，井壁穩(wěn)定隨鉆預(yù)測方法因此發(fā)展起來[10-12]。這類方法基于地震屬性與測井?dāng)?shù)據(jù)之間的相關(guān)性，綜合利用地震、測井、錄井及鉆井資料，對鉆遇的每一層系的井壁穩(wěn)定性進(jìn)行精細(xì)分析評價(jià)，實(shí)鉆中及時(shí)修正鉆前預(yù)測數(shù)據(jù)。常規(guī)隨鉆預(yù)測方法雖然有效提高了預(yù)測精度及效率，但也存在一些問題：對于資料相對缺乏的預(yù)探井，其井壁穩(wěn)定計(jì)算模型參數(shù)存在較大誤差，多步運(yùn)算過程中的誤差累計(jì)會嚴(yán)重降低最終預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度；另一方面對于待預(yù)測的預(yù)探井尤其是區(qū)域探井，其與參照井可能位于不同的物探測網(wǎng)，這也會影響常規(guī)預(yù)測方法的應(yīng)用效果。

針對上述情況，本文提出了一種新的井壁穩(wěn)定隨鉆預(yù)測方法，該方法根據(jù)波阻抗與巖石力學(xué)參數(shù)、孔隙壓力、地應(yīng)力等井壁穩(wěn)定參數(shù)之間存在的映射關(guān)系，綜合利用地震反演波阻抗、智能計(jì)算工具及實(shí)鉆信息進(jìn)行井壁穩(wěn)定隨鉆預(yù)測。

1 波阻抗與井壁穩(wěn)定參數(shù)的關(guān)系

1.1 概述

地震反演是以地震勘探資料為基礎(chǔ)，以已知地質(zhì)特征以及鉆井、測井資料為約束，對地下巖層空間的巖石物理參數(shù)進(jìn)行成像的過程。地震資料中包含豐富的巖性、構(gòu)造、物性信息，經(jīng)過地震反演可以把地震信息轉(zhuǎn)換為巖石物理信息，建立起適用于勘探開發(fā)的地質(zhì)、力學(xué)和儲集層模型。

按所使用的地震資料來劃分，地震反演主要包括疊前反演和疊后反演兩大類。疊前反演主要包括基于旅行時(shí)的層析成像技術(shù)和基于振幅的AVO分析技術(shù)；疊后反演主要指基于振幅的波阻抗及其他巖石物理參數(shù)反演技術(shù)。其中波阻抗反演技術(shù)發(fā)展得最為成熟，具有嚴(yán)密的物理和數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)[13-14]，較好地將反演精度與運(yùn)算效率結(jié)合起來，反演結(jié)果集地震剖面的橫向連續(xù)性、測井資料垂向高分辨率以及地質(zhì)剖面的直觀性于一體，綜合來看最適合鉆井工程師使用。

波阻抗是重要的地層特征參數(shù)，為地震波在地層中傳播速度和巖石密度的乘積。以目前最常用的疊后縱波阻抗反演為例，縱波阻抗公式為：

由公式（1）可見，地層波阻抗與巖石的性質(zhì)，包括巖性、巖石物理、巖石力學(xué)、埋藏深度、地質(zhì)年代、構(gòu)造特征、含油氣性等均關(guān)系密切。因此，特定的波阻抗分布規(guī)律包含豐富的地層信息，能不同程度地反映地層的巖石力學(xué)特征，這為利用波阻抗預(yù)測井壁穩(wěn)定性提供了依據(jù)。

巖石力學(xué)理論表明，導(dǎo)致井壁垮塌和破裂的根本原因是井筒圍巖發(fā)生剪切和拉伸破壞，巖石強(qiáng)度參數(shù)、地層孔隙壓力、構(gòu)造地應(yīng)力是決定井壁穩(wěn)定性的關(guān)鍵地質(zhì)參數(shù)。當(dāng)以波阻抗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)預(yù)測井壁穩(wěn)定性時(shí)，必須充分考察井壁穩(wěn)定參數(shù)與波阻抗之間的關(guān)系，以反映孔隙壓力、構(gòu)造應(yīng)力及巖石強(qiáng)度（包括粘聚力、內(nèi)摩擦角、抗拉強(qiáng)度等）等參數(shù)對井壁穩(wěn)定性的影響，在此基礎(chǔ)上優(yōu)選井壁穩(wěn)定預(yù)測模型。

1.2 波阻抗與地層孔隙壓力之間關(guān)系

巖石物理實(shí)驗(yàn)表明，縱波速度與有效應(yīng)力之間存在如下關(guān)系[15]：

根據(jù)巖石物理實(shí)驗(yàn)，泥質(zhì)含量和縱、橫波速度之間存在以下經(jīng)驗(yàn)關(guān)系[16]：

綜合考察以上各式可見，地層孔隙壓力與地震波速度、密度之間存在一定函數(shù)關(guān)系，波阻抗是地震波速度與密度的乘積，且地震波速度與密度之間也存在一定相關(guān)性。考慮到地震反演波阻抗相比分別反演速度和密度可信度更高，因此建立孔隙壓力與波阻抗之間的映射關(guān)系模型更適于預(yù)測孔隙壓力及井壁穩(wěn)定性，即

1.3 波阻抗與構(gòu)造應(yīng)力之間關(guān)系

勘探開發(fā)實(shí)踐表明，地震波在巖層中的傳播速度整體上隨地質(zhì)過程中構(gòu)造作用力的增大而增大，即波阻抗與構(gòu)造運(yùn)動關(guān)系密切。目前國內(nèi)外已提出多種構(gòu)造地應(yīng)力計(jì)算模型，其適應(yīng)性取決于目標(biāo)探區(qū)的地質(zhì)情況。以其中使用最為廣泛的黃氏模型為例[17]：

由彈性動力學(xué)理論可知，巖石彈性參數(shù)與地震波速度及密度關(guān)系密切[17]：

綜合考察以上各式可見，構(gòu)造應(yīng)力與地震波速度、巖石密度之間存在一定的函數(shù)關(guān)系，可建立構(gòu)造地應(yīng)力與波阻抗之間的映射關(guān)系，即：

1.4 波阻抗與巖石強(qiáng)度之間關(guān)系

通過巖石力學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，可以建立適用于鉆井工程的多種巖石強(qiáng)度經(jīng)驗(yàn)計(jì)算模型，例如巖石抗壓和抗拉強(qiáng)度可以使用以下經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算[17]：

而基于實(shí)驗(yàn)資料統(tǒng)計(jì)得到的巖石粘聚力與內(nèi)摩擦角的常用計(jì)算公式[18]為：

綜合考察以上各式，認(rèn)為巖石強(qiáng)度與波阻抗之間存在一定的映射關(guān)系，再考慮到巖石強(qiáng)度受圍壓影響較大，結(jié)合上文中構(gòu)造應(yīng)力計(jì)算模型，可以建立包含巖石強(qiáng)度、波阻抗等因素的關(guān)系模型：

2 井壁穩(wěn)定隨鉆預(yù)測模型

2.1 預(yù)測原理

按照通常的研究思路，在通過地震反演得到待鉆井的波阻抗數(shù)據(jù)之后，分別利用以上各種理論或經(jīng)驗(yàn)公式求取孔隙壓力、構(gòu)造應(yīng)力、粘聚力、內(nèi)摩擦角、抗拉強(qiáng)度等數(shù)據(jù)，再利用剪切及拉伸破壞準(zhǔn)則分別求取巖石坍塌壓力與破裂壓力，通過地層三壓力（孔隙壓力、坍塌壓力與破裂壓力）綜合分析，對井壁穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測。但對于預(yù)探井而言，由于探區(qū)前期完鉆井?dāng)?shù)量少，用于統(tǒng)計(jì)分析的測井、測試、地質(zhì)等資料較為匱乏，導(dǎo)致常規(guī)預(yù)測模型中的大量系數(shù)和經(jīng)驗(yàn)參數(shù)存在較大誤差；同時(shí)，常規(guī)井壁穩(wěn)定預(yù)測方法計(jì)算步驟繁多，致使誤差逐步累積，最終計(jì)算結(jié)果的預(yù)測精度也將會受到很大影響。其次，由于預(yù)探井地質(zhì)條件復(fù)雜，常規(guī)方法中復(fù)雜的運(yùn)算流程易導(dǎo)致操作出錯(cuò)。此外，由于地震屬性分析的需要，常規(guī)預(yù)測方法要求參照井和待預(yù)測井必須位于同一地震測網(wǎng)內(nèi)，對于預(yù)探井尤其是區(qū)域探井而言，其與已完鉆的參照井常具有不同的觀測系統(tǒng)，這也會嚴(yán)重影響常規(guī)方法的預(yù)測效果，所以需研發(fā)新方法用于預(yù)探井的井壁穩(wěn)定預(yù)測。

從另一個(gè)角度來看，波阻抗和上覆壓力分別與孔隙壓力、構(gòu)造應(yīng)力、巖石強(qiáng)度之間構(gòu)成隱函數(shù)關(guān)系，進(jìn)一步根據(jù)井壁穩(wěn)定力學(xué)理論，波阻抗和坍塌壓力、破裂壓力之間也存在一定的非線性映射關(guān)系，即

由于鉆井地質(zhì)環(huán)境的復(fù)雜性和測量手段的限制，這種函數(shù)關(guān)系具有非線性、多解性、模糊性、隨機(jī)性等特征，因此直接確定或應(yīng)用這種非線性關(guān)系存在一定困難。可使用智能計(jì)算工具處理這類問題，其特點(diǎn)是無需直接確定非線性映射模型的系數(shù)，而通過智能算法自動識別各類地質(zhì)參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性。目前在理論和應(yīng)用上都比較成熟的智能算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、蟻群算法等，針對預(yù)探井井壁穩(wěn)定預(yù)測問題的實(shí)際要求，本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)這一過程，即首先利用完鉆井資料進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)建模，再利用其預(yù)測目標(biāo)井的井壁穩(wěn)定性。

2.2 操作流程

2.2.1 鉆前階段工作

①收集、整理與分析已完鉆參照井的測井、鉆井、地質(zhì)、測試等資料，對于本區(qū)已有完鉆井的預(yù)探井，最好選取同區(qū)鄰井作為參照井；對于同區(qū)無完鉆井的區(qū)域探井，則選取鄰近區(qū)塊具有代表性的完鉆探井作為參照井。②以測井?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合其他資料，求取參照井的波阻抗、上覆壓力、孔隙壓力、坍塌壓力及破裂壓力數(shù)據(jù)。需要說明的是，在對區(qū)域探井進(jìn)行預(yù)測時(shí)，由于資料有限，利用參照井密度測井資料建立的上覆壓力梯度模型也用于待預(yù)測井。③利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，分層系建立參照井各層段波阻抗、上覆壓力、孔隙壓力、坍塌壓力、破裂壓力的網(wǎng)絡(luò)模型，以供實(shí)鉆計(jì)算使用。④收集待預(yù)測井所在工區(qū)的地震資料，利用廣義線性算法反演得到待預(yù)測井的波阻抗數(shù)據(jù)，以供實(shí)鉆計(jì)算使用。

2.2.2 實(shí)鉆過程中的隨鉆預(yù)測工作

①實(shí)時(shí)檢測分析待預(yù)測井的錄井資料，確定當(dāng)前鉆遇地層的類型。②從已建立的分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選擇對應(yīng)當(dāng)前鉆遇地層類型的模型。③將待預(yù)測井鉆頭前方一定深度范圍內(nèi)的波阻抗、上覆壓力數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過計(jì)算可以從網(wǎng)絡(luò)輸出待鉆地層的孔隙壓力、坍塌壓力及破裂壓力，進(jìn)而預(yù)測待鉆地層的井壁穩(wěn)定性。在以上步驟中，最關(guān)鍵的是建立參照井的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并利用其計(jì)算待預(yù)測井的地層三壓力。下面重點(diǎn)論述這一過程。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法種類很多，根據(jù)井壁穩(wěn)定預(yù)測過程具有先學(xué)習(xí)再應(yīng)用的特點(diǎn)，同時(shí)隨鉆預(yù)測操作要求學(xué)習(xí)速度快、學(xué)習(xí)精度高，這種情況下較適宜采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)。有監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、小波網(wǎng)絡(luò)等。筆者結(jié)合實(shí)際問題對上述幾種常用算法進(jìn)行了反復(fù)試算比較，結(jié)果表明在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立波阻抗與地層壓力之間的非線性映射關(guān)系模型時(shí)，運(yùn)用徑向基函數(shù)學(xué)習(xí)算法能在保證較高預(yù)測精度的同時(shí)，還具有較快的計(jì)算速度，因此在進(jìn)行井壁穩(wěn)定隨鉆預(yù)測時(shí)使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效率最高。除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，筆者在研究中也嘗試應(yīng)用了其他一些主流的智能算法，如遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法，應(yīng)用結(jié)果表明對于本文提出的隨鉆預(yù)測模型，以上算法的綜合性能均不如徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要表現(xiàn)為各類算法在計(jì)算精度方面差別不大，但遺傳算法、蟻群算法等算法的操作簡易度、運(yùn)算快捷性均遜于徑向基函數(shù)算法。

筆者使用的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以一種函數(shù)逼近理論為基礎(chǔ)的3層前向網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的隱層特性函數(shù)采用非線性徑向基函數(shù)，通過非線性變換將輸入向量映射到新的高維空間，輸出層對隱層輸入進(jìn)行線性加權(quán)疊加。本文使用的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有2個(gè)節(jié)點(diǎn)，分別為波阻抗與上覆地層壓力，輸出層為3個(gè)節(jié)點(diǎn)，分別為待預(yù)測的坍塌壓力、孔隙壓力與破裂壓力。

通常選取徑向基函數(shù)為高斯函數(shù)，其網(wǎng)絡(luò)輸出為：

徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程包括隱層單元學(xué)習(xí)和輸出層單元學(xué)習(xí)兩個(gè)階段，第1階段通常采用無監(jiān)督的自組織聚類算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，關(guān)鍵是確定基函數(shù)的中心。在本階段學(xué)習(xí)中，首先給出徑向基函數(shù)的初始中心向量ck(0)，以ck(l)為中心，利用最鄰近劃分準(zhǔn)則將xi劃歸m個(gè)聚類區(qū)。

令ck(l+1)為內(nèi)各xi的中心，則有：

計(jì)算編碼誤差參數(shù)d(l)為：

判斷d(l)是否小于給定的門限誤差，若小于誤差則此時(shí)的ck(l)即為基函數(shù)的中心向量。得到聚類中心之后，通常根據(jù)各中心的距離分布按經(jīng)驗(yàn)方法確定寬度。

確定徑向基函數(shù)的中心與寬度以后就進(jìn)入第2階段學(xué)習(xí)，其目的是要確定隱含層到輸出層的各權(quán)值ωkj。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基本一致，本階段是利用樣本訓(xùn)練集按常規(guī)的梯度下降法進(jìn)行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)而得到ωkj，具體算法可參閱文獻(xiàn)[19-21]。在鉆前階段，需要完成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)各階段的工作，實(shí)際鉆進(jìn)過程中將鉆頭前方待鉆地層的地震反演波阻抗及上覆壓力數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)學(xué)習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)即在輸出端產(chǎn)生對應(yīng)地層所需預(yù)測的坍塌壓力、孔隙壓力和破裂壓力。

3 現(xiàn)場應(yīng)用

SA區(qū)塊位于西非地區(qū)，探井深度一般在3 000 m以內(nèi)，井壁失穩(wěn)問題是該地區(qū)鉆井施工中的突出問題，尤其是Anguille、Azile等層段井壁垮塌掉塊現(xiàn)象比較普遍，同時(shí)地層壓力較高，井控壓力較大。WZ井位于SA5探區(qū)，是本工區(qū)的第1口探井，因此選取鄰近SA3工區(qū)中的重點(diǎn)井IE井作為參照井。在WZ井開鉆前，首先利用SA5探區(qū)的地震資料進(jìn)行波阻抗反演，圖1為該探區(qū)的波阻抗反演結(jié)果（以過WZ井的二維剖面為例），圖2為從波阻抗反演數(shù)據(jù)體中提取的WZ井波阻抗曲線。

圖1 SA5探區(qū)地震波阻抗反演成果

鉆前階段的工作還包括對參照井資料的計(jì)算分析。圖3為利用測井資料得到的IE井波阻抗曲線，同時(shí)根據(jù)IE井的多種資料計(jì)算出該井的坍塌壓力、孔隙壓力和破裂壓力（見圖4）。此外根據(jù)IE井的密度測井資料得到本區(qū)塊上覆地層壓力經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式：

以本區(qū)塊RPG、UPC、LPC、Anguille、Azile等地層為基礎(chǔ)，按照工程地質(zhì)特征進(jìn)一步將其劃分為更多的次級層段，作為隨鉆預(yù)測的基本單元。通過徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，分別建立IE井波阻抗與上覆壓力和坍塌壓力、孔隙壓力及破裂壓力之間的分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。按照實(shí)鉆錄井信息的指示，在WZ井實(shí)際鉆進(jìn)到各層段頂部時(shí)，分別將該井各層段的波阻抗反演數(shù)據(jù)輸入相應(yīng)層段的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射模型，分別預(yù)測出WZ井各層段的坍塌壓力、孔隙壓力和破裂壓力（見圖5，為節(jié)約篇幅，將分別預(yù)測得到的各段地層壓力曲線組合在一起進(jìn)行顯示）。

圖2 從地震波阻抗反演數(shù)據(jù)中提取的WZ井波阻抗曲線

圖3 從測井?dāng)?shù)據(jù)中提取的IE井波阻抗曲線

圖4 基于測井?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算的IE井孔隙壓力、坍塌壓力及破裂壓力曲線

圖5 利用波阻抗反演數(shù)據(jù)預(yù)測的WZ井孔隙壓力、坍塌壓力及破裂壓力曲線

在WZ井實(shí)際鉆進(jìn)過程中，根據(jù)隨鉆預(yù)測的地層三壓力曲線進(jìn)行井壁穩(wěn)定隨鉆評價(jià)，對鉆前設(shè)計(jì)的鉆井液密度進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整優(yōu)化以滿足控制井壁失穩(wěn)的要求。WZ井完鉆后井徑測井資料顯示，Anguille、Azile等重點(diǎn)層段的井徑擴(kuò)大率僅為7.35%，與鄰近探區(qū)的完鉆井?dāng)?shù)據(jù)對比，井徑擴(kuò)大率減小59.17%，說明基于壓力預(yù)測成果的鉆井液密度優(yōu)化是有效的。為進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測精度，在WZ井完鉆之后收集了該井現(xiàn)場試驗(yàn)及測試數(shù)據(jù)，并將地層孔隙壓力與破裂壓力預(yù)測值和實(shí)測值進(jìn)行了對比（見表1），其中破裂壓力實(shí)測值通過地層破裂壓力實(shí)驗(yàn)得到，孔隙壓力實(shí)測值通過地層壓力測試得到。由表1可見各測試點(diǎn)壓力預(yù)測精度均在90%以上，可以滿足工程施工的要求，再次證明本文提出的預(yù)測方法可行。

表1 WZ井孔隙壓力和破裂壓力預(yù)測值與實(shí)測值的對比

4 結(jié)論

波阻抗與孔隙壓力、地應(yīng)力、巖石強(qiáng)度乃至坍塌壓力及破裂壓力之間存在較為復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，可利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能計(jì)算工具識別這種關(guān)系，在此基礎(chǔ)上利用波阻抗反演數(shù)據(jù)預(yù)測井壁穩(wěn)定性。實(shí)際應(yīng)用中，在鉆前進(jìn)行地震波阻抗反演和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層學(xué)習(xí)建模，實(shí)鉆中利用建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層模型分層預(yù)測鉆頭下方待鉆地層的井壁穩(wěn)定性，可以及時(shí)優(yōu)化鉆井液密度以控制井壁穩(wěn)定性。該方法運(yùn)算過程簡捷、經(jīng)驗(yàn)參數(shù)少，可以減少誤差累積，較快的運(yùn)算速度有利于實(shí)現(xiàn)隨鉆預(yù)測，在現(xiàn)場應(yīng)用中能夠達(dá)到較高的預(yù)測精度，還克服了傳統(tǒng)預(yù)測方法對地震資料使用條件的限制，適用于資料相對缺乏的預(yù)探井尤其是區(qū)域探井。

符號注釋：

Ip——縱波阻抗，106kg/（m2·s）；vp——縱波速度，km/s；ρ——巖石密度，g/cm3；Vsh——泥質(zhì)含量，f；σv——上覆地層壓力，MPa；ppor——地層孔隙壓力，MPa；a1，a2，a3，A1，A2，B0，B1，B2，B3，B4，C1，C2，C3，V1，V2，V3，u1，u2，ξ1，ξ2——模型系數(shù)，無量綱；vs——橫波速度，km/s；σH，σh——水平方向的最大與最小地應(yīng)力，MPa；E——彈性模量，MPa；μ——泊松比，無量綱；α——有效應(yīng)力系數(shù)，無量綱；σc——抗壓強(qiáng)度，MPa；St——抗拉強(qiáng)度，MPa；C——粘聚力，(MPa)2；φ——內(nèi)摩擦角，（°）；M——構(gòu)造應(yīng)力，MPa；S——巖石強(qiáng)度參數(shù)，MPa；pc——坍塌壓力，MPa；pf——破裂壓力，MPa；yji——對應(yīng)深度待預(yù)測的地層3壓力值，MPa；ωkj——隱層到輸出層的連接權(quán)值，無量綱；xi——參照井的波阻抗與上覆壓力數(shù)據(jù)組成的輸入向量；ck，σk——徑向基函數(shù)的中心和寬度，均為2維向量；Ωk(l) ——聚類區(qū)；d(l) ——誤差，無量綱；D(l) ——計(jì)算編碼，無量綱；M(l) ——Ωk(l)中包含的xi數(shù)目，無量綱；i——樣本編號；n——學(xué)習(xí)樣本對的數(shù)目；j——輸出層節(jié)點(diǎn)編號；k——連接權(quán)，無量綱；m——基函數(shù)的個(gè)數(shù)；l——遞推步驟數(shù)；Go——上覆地層壓力梯度當(dāng)量鉆井液密度，g/cm3；h——井深，m；f1，f2，f3，F(xiàn)——表示波阻抗與井壁穩(wěn)定性參數(shù)之間關(guān)系的函數(shù)，無量綱。

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（編輯 黃昌武）

A prediction of borehole stability while drilling preliminary prospecting wells based on seismic impedance

Wu Chao1,Liu Jianhua1,Zhang Dongqing1,Chen Xiaofeng1,Zhao Weijie2
(1.SINOPEC Research Institute of Petroleum Engineering,Beijing 100101,China;2.Faculty of Petroleum Engineening,China University of Petroleum,Beijing 102249,China)

When the conventional method of predicting borehole stability is applied to the preliminary prospecting wells,the precision of prediction is often affected severely by the lack of data,limit of applying conditions,error of calculated parameters and complexity of operating courses.This paper presents a method of predicting borehole stability while drilling preliminary prospecting wells and establishes a nonlinear model including wave impedance and borehole stability mechanical parameters by investigating the quantitative relationships between wave impedance and pore pressure,in-situ stress as well as rock strength.Based on the nonlinear model,neural network algorithm is used to identify the relationship between the wave impedance and the three formation pressures (pore pressure,fracture pressure and collapse pressure).Through the establishment of the model by layered neural network and the timely analysis of logging data,the wellbore stability before the bit can be predicted while drilling by using the data of seismic wave impedance.Field application in preliminary prospecting wells shows that the new method has higher adaptability,faster calculation speed,and simpler operational procedure than conventional methods,and its prediction accuracy can meet the requirement of engineering.

preliminary prospecting well;borehole stability;prediction while drilling;wave impedance;neural network

國家科技重大專項(xiàng)“海相油氣井井筒環(huán)境監(jiān)測技術(shù)”（2011ZX05005-006-001）

TE22

A

1000-0747(2015)03-0390-06

10.11698/PED.2015.03.18

吳超（1976-），男，安徽明光人，博士，中國石化石油工程技術(shù)研究院高級工程師，主要從事油氣井巖石力學(xué)分析、鉆井工程優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面的研究工作。地址：北京市朝陽區(qū)北辰東路8號北辰時(shí)代大廈916室，郵政編碼：100101。E-mail：wuchao9138@163.com

2014-10-22

2015-04-08