地質(zhì)導向鉆井軌跡控制技術(shù)研究

林 昕，苑仁國，韓雪銀，陳玉山，于忠濤，劉素周

中海油能源發(fā)展股份有限公司工程技術(shù)分公司

0 引言

導向鉆井軌跡精細控制是實現(xiàn)復雜油氣藏勘探開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)之一，包括幾何導向和地質(zhì)導向兩類。前人的研究大多集中在前者，對于后者研究較少［1-4］。地質(zhì)導向區(qū)別于幾何導向，其軌跡控制存在調(diào)整頻次高、要求響應(yīng)及時以及定向參數(shù)范圍小等特點［2］。

為此，在已有的幾何導向軌跡控制研究基礎(chǔ)之上，研究了一種適用于地質(zhì)導向鉆井軌跡控制的技術(shù)，包括地質(zhì)導向決策、幾何導向指令、定向鉆進參數(shù)和隨鉆測量監(jiān)控四個模塊（如圖1所示），其中隨鉆測量監(jiān)控模塊引入機器學習相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)對施工效果的實時監(jiān)控。

圖1 地質(zhì)導向鉆井軌跡控制流程圖

1 地質(zhì)導向決策

地質(zhì)導向決策的依據(jù)是基于導向模型關(guān)鍵參數(shù)。如圖2（a）所示，圓點代表鉆頭，導向模型關(guān)鍵參數(shù)包括鉆頭位置、地層厚度和傾角夾角，其中傾角夾角是指地層傾角和鉆頭井斜之間的夾角，通過分析關(guān)鍵參數(shù)和導向目標軌跡擺放位置之間的相對關(guān)系得到導向指令［5-6］。

目前絕大多數(shù)地質(zhì)導向作業(yè)是基于垂向（井斜）上的調(diào)整，很少涉及橫向（方位）上的調(diào)整。文章僅討論垂向調(diào)整的控制，輸出的指令類型分為：增斜、穩(wěn)斜、降斜以及地質(zhì)停鉆。如圖2（b）所示，展示了降斜、穩(wěn)斜和增斜三種導向場景。圖中紅色虛線所示為導向目標軌跡擺放位置，黑色點劃線為預測軌跡調(diào)整路線。如果在導向動力工具最大施工極限下仍無法避免鉆出目的層頂?shù)装?，則需要地質(zhì)停鉆［5-6］。

圖2 地質(zhì)導向決策

可以發(fā)現(xiàn)地質(zhì)導向決策輸出的指令形式是定性的，無法直接應(yīng)用到工程作業(yè)，需轉(zhuǎn)換成定量的幾何導向指令才可以應(yīng)用到現(xiàn)場施工當中。

2 幾何導向指令

通過對現(xiàn)場作業(yè)流程進行分析，提出如下導向指令轉(zhuǎn)換方案： 根據(jù)導向模型關(guān)鍵參數(shù)獲取目標井斜值和井斜變化率，再結(jié)合鉆井設(shè)計獲取目標方位值和方位變化率；在優(yōu)先滿足井斜調(diào)整的前提下，對方位進行設(shè)置。

根據(jù)當前行業(yè)通用的最小曲率法，可以得到導向鉆井軌跡的垂深/位移變化、井斜值和井斜變化率之間的近似關(guān)系，計算公式如下［3，7-8］：

其中:

式中:αB—目標井斜角；αA—預測鉆頭井斜角；BR—井斜變化率，（°）/m；Rc—最小曲率半徑長。

假設(shè)目標井斜不變，則BR直接影響軌跡的垂深和位移變化。BR越大，垂深和位移的變化越小。通常最大軌跡變化率（κmax）應(yīng)小于導向動力工具的最大施工能力，由作業(yè)者在鉆井設(shè)計中明確具體數(shù)值，以保障工程安全。如圖3所示，在最大軌跡變化率下得到h＞D或D+h＞H時，說明軌跡存在鉆出目的層的風險，需實施地質(zhì)停鉆，并獲取更高作業(yè)權(quán)限。

圖3 井斜變化與垂深、位移關(guān)系示意圖

這里需要明確目標井斜區(qū)別于上文所述的目標軌跡擺放位置的作用。通常設(shè)置目標井斜為地層傾角，調(diào)整至目標井斜后，需要進一步微調(diào)軌跡使之回到目標軌跡擺放位置，如圖2（b）所示。

3 定向鉆進參數(shù)

當前主流的導向動力工具主要包括螺桿和旋轉(zhuǎn)導向。由于工作原理不同，定向參數(shù)存在差別。其中螺桿的定向參數(shù)為工具面和滑動段長（m），旋轉(zhuǎn)導向的定向參數(shù)為工具面和力強度。兩種工具分別通過兩項參數(shù)來實現(xiàn)對導向軌跡變化率的控制［9-10］。

首先，工具面的角度由式（4） ～式（6）計算得到［3，7-8］?；诰眱?yōu)先調(diào)整的指令轉(zhuǎn)換方案，BR確定后，由公式（4）得到的TR代入式（5），所得值應(yīng)小于設(shè)定的κmax。

式中：TR—方位變化率；—目標方位角；—預測鉆頭方位角；LB—目標方位的斜深；LA—當前鉆頭位置斜深；κ—軌跡變化率；α—井斜角；ω—工具面。

其次，滑動段長或力強度的設(shè)置取決于實時分析。導向鉆進過程中，κ呈現(xiàn)非線性響應(yīng)的特征，即指令不變條件下鉆進段越長，κ值越高，最終穩(wěn)定在工具極限導向能力附近［9］；此外地層變化以及工具面不穩(wěn)定等因素直接影響施工效果。因此滑動段長或力強度的設(shè)置應(yīng)建立在對實際施工效果的準確評估和預測上。為此，添加了隨鉆測量（MWD）監(jiān)控模塊，通過預測軌跡變化率分析施工效果，進而指導滑動段長或力強度的設(shè)置。

4 隨鉆測量監(jiān)控

隨鉆測量監(jiān)控的主要影響因素是MWD盲區(qū)長度。由國外公司主導的隨鉆工具如近鉆頭短節(jié)、旋轉(zhuǎn)導向等已實現(xiàn)MWD零長0.5 ～ 1.5 m。近鉆頭測量減少了MWD盲區(qū)長度，預測精度更高，因此能有效分析施工效果，成為目前解決導向軌跡控制問題的優(yōu)選方案。參考文獻［11-12］介紹了運用近鉆頭測量技術(shù)解決深部（＞5 000 m垂深）、超?。ǎ?.5 m地層厚度）地層的地質(zhì)導向鉆井施工，最終目的層鉆遇率可以保持在90%以上。

大多數(shù)地質(zhì)導向井仍然面臨MWD零長較長的問題，如螺桿的MWD零長達到6 ～ 15 m，Vortex旋轉(zhuǎn)導向（旋轉(zhuǎn)導向+直螺桿）零長達到10 ～ 20 m［13］。為此，研究了基于機器學習的高斯過程回歸（GPR）算法，實現(xiàn)在導向鉆進過程中根據(jù)實時MWD數(shù)據(jù)監(jiān)控施工效果。該方法包括構(gòu)建MWD深度序列樣本和GPR算法應(yīng)用兩個步驟。

4. 1 構(gòu)建MWD深度序列樣本

構(gòu)建用于機器學習的MWD深度樣本序列［14］，建立訓練集樣本序列：

D = {（xi， yi） |i= 1， 2， …，n-p+1} = （X，Y） （7）式中：X—輸入矩陣；Y—輸出矩陣；x—工具面和力的乘積；y—軌跡參數(shù)（井斜或方位）；p—傳感器測量零長。

每條樣本代表當前軌跡參數(shù)測量值（yn-p+1）、測量盲區(qū)定向參數(shù)數(shù)組（x∈Rd，d=p-1）以及預測井底鉆頭位置軌跡參數(shù)值（yn）的對應(yīng)關(guān)系。定向參數(shù)以及軌跡參數(shù)均按照相同的測量間隔，根據(jù)測量深度順序排列。

利用機器學習的回歸分析可以學習輸入矩陣X與輸出矩陣Y之間的函數(shù)映射關(guān)系，并預測新測點的可能輸出值；導向鉆進過程中，隨著MWD數(shù)據(jù)的更新不斷生成新的訓練集樣本數(shù)據(jù)，并對算法模型進行重新學習訓練。通過算法模型微調(diào)，消除巖性變化等因素對預測精度的影響。

4. 2 GPR算法應(yīng)用

高斯過程（GP）是基于統(tǒng)計學理論發(fā)展起來的通用機器學習方法。GPR算法是通過定義GP來描述函數(shù)分布并在函數(shù)空間進行貝葉斯推理。GPR作為機器學習回歸分析方法，對于處理小樣本以及非線性等問題適應(yīng)性較好；具有容易實現(xiàn)、超參數(shù)自適應(yīng)獲取和預測輸出具有概率意義等優(yōu)點［14-17］。

圖4 ～ 圖5展示了分別以螺桿和旋轉(zhuǎn)導向作為導向動力工具情況下隨鉆監(jiān)控測量模塊的現(xiàn)場應(yīng)用效果，其中，螺桿MWD零長15 m，Vortex旋轉(zhuǎn)導向的MWD零長17 m。選取了相似作業(yè)工況井段進行對比。

圖4 旋轉(zhuǎn)導向井斜變化率預測對比圖

圖5 螺桿井斜變化率預測對比圖

對比兩種工具的真實BR數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)BR波動明顯，個別數(shù)據(jù)點出現(xiàn)峰值。旋轉(zhuǎn)導向相對螺桿BR變化更劇烈，這是由于旋轉(zhuǎn)導向的工具面比螺桿穩(wěn)定，鉆進過程中更容易出現(xiàn)軌跡變化率的非線性響應(yīng)特征。GPR算法能夠預測BR的變化趨勢，但是峰值數(shù)據(jù)點的預測結(jié)果更激進。

以狗腿度（DLS）作為軌跡變化率的標準單位（°）/30 m，監(jiān)測結(jié)果數(shù)據(jù)分析如表1所示。GPR算法對狗腿度預測的決定系數(shù)R2達到95%以上，可以有效指導軌跡調(diào)整的定向參數(shù)設(shè)置，進而提高軌跡控制精度。

表1 螺桿及旋轉(zhuǎn)導向施工狗腿度監(jiān)控結(jié)果分析

5 結(jié)論

（1）梳理了地質(zhì)導向決策流程，提出了基于導向模型關(guān)鍵參數(shù)來分析地質(zhì)導向決策指令的方法，總結(jié)了從地質(zhì)導向到幾何導向指令轉(zhuǎn)換的方案。實現(xiàn)從定性的地質(zhì)指令轉(zhuǎn)換為定量的定向參數(shù)。

（2）利用隨鉆測量監(jiān)控的方法預測施工效果，進而提高地質(zhì)導向鉆井的軌跡控制精度。為滿足螺桿和旋轉(zhuǎn)導向等導向動力工具使用環(huán)境下的應(yīng)用，提出如下監(jiān)測方案：建議采用具備近鉆頭測量功能的鉆具組合；針對MWD零長較長的情況，可采用基于GPR的隨鉆預測算法實現(xiàn)對施工效果精確監(jiān)測。