完整作業(yè)信息定量分析順北油田鉆完井漏失因素

鄭力會(huì)，徐燕東，邱子瑤，耿云鵬，董省委，楊煦旻

（1.中國(guó)石油大學(xué)（北京），北京102249；2.中國(guó)石化西北油田分公司，新疆烏魯木齊830011；3.中國(guó)石油新疆油田分公司采油一廠，新疆克拉瑪依834000；4.中國(guó)石化中原油田分公司濮東采油廠，河南濮陽(yáng)457001）

順北油田是近年來(lái)塔里木盆地的重大發(fā)現(xiàn)，但鉆完井過(guò)程中漏失頻繁、漏失量大、鉆井周期長(zhǎng)、儲(chǔ)層傷害可能性大[1]。為加快鉆井進(jìn)度，提高油井效益，必須加強(qiáng)防漏堵漏工作。而提高防漏堵漏成功率的前提和基礎(chǔ)是準(zhǔn)確確定漏失主控因素，獲得針對(duì)性強(qiáng)的防漏堵漏措施。因此，分析漏失因素成為研究的重點(diǎn)。

初期，學(xué)者從地層巖性出發(fā)，定性地認(rèn)為地層內(nèi)存在的裂縫、孔洞和孔隙是鉆完井過(guò)程中漏失的主要原因，推薦采用裂縫封堵材料或者孔隙封堵材料防漏堵漏[2-4]。盡管防漏堵漏的材料種類(lèi)很多[5]，但無(wú)法針對(duì)漏失因素提供封堵材料性能和指出施工工藝參數(shù)。這主要是由于地下漏失通道的尺度和形態(tài)無(wú)法量化描述，指導(dǎo)防漏堵漏的作用并不大。為解決定性研究指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)缺乏針對(duì)性的難題，定量預(yù)測(cè)漏失程度成為熱點(diǎn)。

定量預(yù)測(cè)漏失程度的數(shù)學(xué)計(jì)算方法較多，主要有故障樹(shù)法、支持向量回歸方法、機(jī)器學(xué)習(xí)法、決策樹(shù)法、隨機(jī)森林法、多元線性回歸法等[6-11]。盡管使用的數(shù)學(xué)計(jì)算方法不同，但都是用作業(yè)過(guò)程中的部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)漏失量。至于預(yù)測(cè)出漏失程度后，如何通過(guò)定量控制參數(shù)以控制漏失，還沒(méi)有看到有關(guān)文獻(xiàn)的報(bào)道。特別是，有的方法利用的是無(wú)法測(cè)量的井下因素計(jì)算漏失程度，再通過(guò)歷史擬合模擬地層漏失。雖然這些方法可以很好地符合過(guò)去漏失狀況，但沒(méi)有改變與定性指導(dǎo)一樣，缺乏針對(duì)主控因素的具體性能參數(shù)，難以采取有效措施實(shí)現(xiàn)防漏堵漏。因此，有必要嘗試?yán)盟械哪軌驕y(cè)量信息作為自變量參數(shù)的思想，預(yù)測(cè)漏失程度，提出治理措施。

但是，石油工程數(shù)據(jù)類(lèi)型多、數(shù)據(jù)量分布不均衡、數(shù)據(jù)記錄誤差大，利用所有數(shù)據(jù)求解數(shù)值解法，會(huì)遇到數(shù)據(jù)計(jì)算方法不易選擇、影響因素太多無(wú)法現(xiàn)場(chǎng)施工、無(wú)法控制等難題。因此，大多數(shù)研究采用解析法，而鮮有人使用全面的數(shù)據(jù)運(yùn)用數(shù)值法去預(yù)測(cè)。這里引入的剝繭算法使用數(shù)值法預(yù)測(cè)漏失，解決了計(jì)算過(guò)程中運(yùn)算速度慢，可控制的因素太多等難題，而應(yīng)用于石油工程諸多方面。

剝繭算法始于2004年。最初是鄭力會(huì)等利用全部的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化鉆井液成本[12]，后進(jìn)一步發(fā)展用于優(yōu)化給定目標(biāo)鉆井液流變參數(shù)下處理劑加量[13]。使用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，改變整個(gè)因素中的某個(gè)因素會(huì)影響整個(gè)體系性能。同時(shí)，因素自身的作用也會(huì)變化。因此，可以通過(guò)所有參數(shù)的變化尋找處理劑的最佳加量。還發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理過(guò)程需要數(shù)學(xué)計(jì)算方法和專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合，并考慮因素之間的相互邏輯關(guān)系。因此，把這種將數(shù)學(xué)方法和邏輯關(guān)系結(jié)合在一起優(yōu)化方法，稱(chēng)為剝繭尋優(yōu)算法。

后來(lái)，儲(chǔ)層傷害控制研究和應(yīng)用需要利用所有工程信息，通過(guò)權(quán)重系數(shù)排序確定因素的重要性，解決儲(chǔ)層傷害控制對(duì)策的不定量性。例如，在2016年用于評(píng)價(jià)柳林煤層氣田開(kāi)發(fā)過(guò)程中工程參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的影響程度[14]，2018年用于評(píng)價(jià)絨囊鉆井流體傷害煤層氣的主要性能[15]以及2019年利用室內(nèi)實(shí)驗(yàn)所有信息確定流量代替滲透率用于評(píng)價(jià)儲(chǔ)層傷害的可行性[16]，2020年用于尋找順北油田開(kāi)采過(guò)程中井壁失穩(wěn)因素[17]。這些工作，發(fā)現(xiàn)許多從專(zhuān)業(yè)知識(shí)看沒(méi)有關(guān)系的影響因素，計(jì)算后發(fā)現(xiàn)有一定關(guān)系，并定量求出了影響因素的控制范圍，并在實(shí)際工作中取得明顯的效果，由此將剝繭尋優(yōu)算法進(jìn)一步發(fā)展成尋找主控因素。把通過(guò)非人為干預(yù)逐個(gè)篩查所有因素對(duì)結(jié)果造成的影響程度，根據(jù)排序、貢獻(xiàn)率確定主控因素的方法，稱(chēng)為剝繭尋根算法。

尋優(yōu)是優(yōu)化工藝，尋根是尋找機(jī)理。剝繭尋優(yōu)和剝繭尋根的共同之處是，不采取人為賦值的方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)、利用數(shù)學(xué)計(jì)算方法逐個(gè)剔除非主控因素，從而獲得主控因素的定量參數(shù)，將各因素逐一分析，最終找到人為可以控制的因素并給出控制范圍。就像剝繭抽絲，故稱(chēng)為剝繭算法（Cocoon Peeling Algorithm，簡(jiǎn)稱(chēng)CPA）。

順北油田為斷溶體油藏，地質(zhì)情況復(fù)雜，井下漏失是由地質(zhì)、工程和流體諸多因素共同作用造成的[18]，不可能用少數(shù)的因素控制鉆完井漏失。眾多因素共同作用的結(jié)果就是很難用解析法預(yù)測(cè)漏失程度或者尋找主控因素，而剝繭算法則是從完整信息中尋找漏失諸多控制因素，非常適合這一地區(qū)的漏失因素預(yù)測(cè)。

尋找主控因素的具體思路是，首先全面分析順北地區(qū)油氣田的地質(zhì)、工程和流體資料，將可以表征漏失程度的有測(cè)量結(jié)果的資料作為因變量和自變量，建立目標(biāo)函數(shù)與自變量數(shù)學(xué)方程并求解待定系數(shù)，在評(píng)價(jià)方程合理性后篩選出主控因素。整個(gè)分析過(guò)程中，將順北油田的鉆完井工程所有測(cè)量結(jié)果都參與計(jì)算，從而體現(xiàn)出整個(gè)區(qū)塊的趨勢(shì)、發(fā)現(xiàn)自變量間有相互關(guān)系，是一種具有大數(shù)據(jù)思想的，用于尋找石油工程信息之間關(guān)系的方法。

1 鉆完井漏失因素分析

順北油田鉆完井過(guò)程中漏失影響因素多[19]，為了從眾多的因素中尋找到人為可控制的因素，進(jìn)而通過(guò)人為可控因素實(shí)現(xiàn)漏失控制，首先要從尋找漏失的影響因素入手。

1.1 漏失數(shù)學(xué)方程變量確定

根據(jù)收集的順北油田SHB1、SHB2 等48 口已完鉆井現(xiàn)場(chǎng)資料，發(fā)現(xiàn)順北地區(qū)測(cè)量的信息中與井漏可能相關(guān)的資料包括地質(zhì)、鉆完井工程和鉆井流體性等3 個(gè)方面測(cè)定的數(shù)據(jù)。其中井深、垂深、大地坐標(biāo)X、大地坐標(biāo)Y、井斜角、方位角、孔隙度、滲透率、巖性等地質(zhì)因素9項(xiàng)，泵壓、鉆壓、轉(zhuǎn)速、鉆時(shí)、排量等工程因素5項(xiàng)，漏斗黏度、初切力、終切力、六速黏度計(jì)（600，300，200，100，6，3 r/min）讀數(shù)、鉆完井液失水量、固相含量、鉆完井液密度、鉆完井液pH值等流體因素13項(xiàng)，總計(jì)27項(xiàng)。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，48 口井中有的僅記錄了漏失的總量，沒(méi)有相關(guān)時(shí)間。只有29 口井記錄了平均漏失速率或者記錄了一定時(shí)間內(nèi)的漏失量?？梢?jiàn)，平均漏失速率不僅可以表征漏失程度，還有足夠的數(shù)據(jù)用于計(jì)算，因此，用平均漏失速率作目標(biāo)函數(shù)，即因變量。因漏失量是平均漏失速率的時(shí)間積分，所以漏失量不作為自變量。單井總漏失量、平均漏失速率和漏失時(shí)間等3個(gè)漏失相關(guān)的參數(shù)，都可以用平均漏失速率來(lái)代替，所以用平均漏失量作為因變量，即可表征漏失程度。這樣，27個(gè)參數(shù)變成25項(xiàng)，1項(xiàng)作目標(biāo)函數(shù)，24項(xiàng)作自變量，就可建立數(shù)學(xué)方程。

1.2 漏失數(shù)學(xué)方程建立

方程建立前首先選擇數(shù)學(xué)方法。由于使用多元回歸法建立數(shù)學(xué)關(guān)系具有表達(dá)直觀、自變量參數(shù)物理意義明確、方程合理性驗(yàn)證方法成熟等優(yōu)勢(shì)，多元回歸法在鉆井工程預(yù)測(cè)鉆速[20]、鉆井液預(yù)測(cè)流變模式等[21]工作中多有應(yīng)用。所以，利用多元回歸方法建立平均漏失速率與影響因素之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。

從有平均漏失速率記錄的29 口井中，任意選擇27口，建立方程并求解待定系數(shù)，得到順北地區(qū)平均漏失速率預(yù)測(cè)模型。再用剩余的2口井，估算相對(duì)誤差大小。

式（1）是用27口井24個(gè)自變量建立的平均漏失速率方程，除了常數(shù)項(xiàng)外，G為地質(zhì)因素，E為工程因素，F(xiàn)為流體因素，下角標(biāo)表示因素的序數(shù)，具體參數(shù)類(lèi)型見(jiàn)前文敘述。

1.3 方程合理性評(píng)價(jià)

方程的合理性評(píng)價(jià)方法主要有兩大類(lèi)。一是從理論上利用數(shù)學(xué)方法檢驗(yàn)方程合理性，二是從實(shí)際作業(yè)中，利用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)方程的相對(duì)誤差。

1）理論上，評(píng)價(jià)方程的合理性，可以用單因素作用可信度評(píng)價(jià)和多因素共同作用可信度評(píng)價(jià)2 種方法。單因素作用可信度評(píng)價(jià)采用T 檢驗(yàn)法，離差（檢驗(yàn)值）計(jì)算值越大，方程可信度越低。多因素共同作用可信度評(píng)價(jià)一般采用F 檢驗(yàn)法，方差比越大，模型準(zhǔn)確度越高，各因素共同作用對(duì)目標(biāo)預(yù)測(cè)可信度越高。

利用SPSS軟件計(jì)算方程（1）發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)單因素的T檢驗(yàn)值都小于40，相對(duì)較??；超過(guò)40的因素分別為：六速黏度計(jì)200 r/min時(shí)的讀數(shù)41.503，鉆完井液密度632.953，鉆完井液失水量124.587，排量94.242。這可能是由諸如測(cè)量誤差、泵上水效率等多原因造成的。24個(gè)自變量中只有這4類(lèi)因素的離散程度較大，方程整體上可信度較高。

利用SPSS軟件計(jì)算式（1）發(fā)現(xiàn)，平均漏失速率模型F 檢驗(yàn)值為96.6%，即誤差在5%以內(nèi)，可以認(rèn)為各因素與目標(biāo)函數(shù)的顯著性明顯，方程比較準(zhǔn)確。

2）實(shí)踐上，評(píng)價(jià)方程的可信度，用相對(duì)誤差法最為常見(jiàn)?，F(xiàn)場(chǎng)利用29 口井剩余的兩口井SHB3和SHB4 的地質(zhì)信息、工程信息和流體信息，代入順北地區(qū)平均漏失速率預(yù)測(cè)模型方程（1）。預(yù)測(cè)兩口井的全井平均漏失速率分別為22.664，35.036 m3/h，實(shí)際平均漏失速率分別為24.23，37.41 m3/h。兩口井的平均漏失速率計(jì)算值與實(shí)際值相差分別為-1.566，-2.374 m3/h，誤差分別為6.90%、6.35%，可以看出方程符合率相對(duì)較好。

2 鉆完井漏失主控因素分析

全因素方程建立后，需要采用數(shù)學(xué)方法尋找主控因素。剝繭算法一般采用削元法、泛函數(shù)法尋找影響因素。如果影響因素還較多，現(xiàn)場(chǎng)無(wú)法實(shí)施控制，采用影響因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)率之和大于90%這一指標(biāo)，確定主控因素。

2.1 削元法分析主控因素

削元法在室內(nèi)篩選主控因素[22]和室內(nèi)優(yōu)化工作流體[23]中都使用過(guò)，關(guān)鍵是對(duì)方程中任意因素賦0，再擬合方程。若剩余因素系數(shù)絕對(duì)值排序無(wú)變化，表明此因素對(duì)井漏影響較小，或是方程中的其他因素已經(jīng)包括其作用，故為非主控因素，可以篩除。這樣從27 個(gè)因素中篩選出了17 個(gè)因素，包括垂深、大地坐標(biāo)X、大地坐標(biāo)Y等3 個(gè)地質(zhì)因素，泵壓、轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速、鉆時(shí)、鉆壓等4個(gè)工程因素，鉆井流體的pH值、漏斗黏度、初切力、終切力、六速黏度計(jì)（600，300，200，100，6，3 r/min）讀數(shù)等10個(gè)流體因素。

2.2 貢獻(xiàn)率法分析主控因素

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，井深和大地坐標(biāo)對(duì)于具體的井位是有確定數(shù)據(jù)的，一旦確定，現(xiàn)場(chǎng)是不可能更改的，故為非人為因素。鉆時(shí)可以用泵壓、鉆壓等因素來(lái)表征，正常鉆井的鉆時(shí)是相對(duì)確定的，可以說(shuō)是有限度的非人為因素或者不完全的人為因素。剩余因素是鉆井流體日常測(cè)量性能，通過(guò)處理劑是可以控制的。因此，可以將方程進(jìn)一步變形為式（2）：

式中：S為用貢獻(xiàn)率法得到的平均漏失速率，m3/h；G為地質(zhì)因素，無(wú)法人為控制；E為工程因素，人為可一定限度內(nèi)控制；F為流體因素，通過(guò)調(diào)整配方可以人為控制；下角標(biāo)為因素的數(shù)量。

式（2）表明，如果控制好鉆井流體的日常測(cè)量性能，就有可能實(shí)現(xiàn)漏失量最小。當(dāng)然，如果在鉆井流體性能難以滿足時(shí)，也可以調(diào)整工藝參數(shù)以實(shí)現(xiàn)漏失最小化。但是，在未鉆開(kāi)地層前，不可能對(duì)工程參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。同樣，理論上也可以改變地質(zhì)因素，通過(guò)調(diào)整井位控制井漏速度，但這在生產(chǎn)中是完全不可行，因?yàn)殂@井是為了達(dá)到地質(zhì)目的而非工程目的。

貢獻(xiàn)率是指用單個(gè)因素系數(shù)除以所有因素系數(shù)之和。貢獻(xiàn)率法在石油工程中經(jīng)常用到，如計(jì)算裂縫對(duì)產(chǎn)量貢獻(xiàn)[24]。17 個(gè)影響因素中，除了大地坐標(biāo)X、Y和轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速、鉆壓等4個(gè)因素外，垂深、泵壓等剩余13個(gè)因素對(duì)平均漏失速率的貢獻(xiàn)率大于90%，其中鉆井流體相關(guān)的10個(gè)因素對(duì)平均漏失速率的貢獻(xiàn)率之和達(dá)到53.6%，即只要把與鉆井流體相關(guān)的10個(gè)因素控制好，就有可能將平均漏失速率控制在一定范圍內(nèi)。

3 因素分析結(jié)果討論

計(jì)算表明，鉆井流體的漏失是多因素的，除了無(wú)法人為控制的地層因素，還包括正常鉆井時(shí)的工藝參數(shù)，分析鉆井流體的流變參數(shù)，有可能為鉆完井工程提供更有針對(duì)性的建議。

3.1 剝繭算法利用全面信息實(shí)現(xiàn)鉆完井流體漏失影響因素定量化

鉆完井過(guò)程中的漏失是多因素共同作用的結(jié)果，自身也是影響因素。為了更有效地控制漏失，需要找到式（2）中人為可控的漏失因素并加以定量化，為控制漏失提供基礎(chǔ)。

現(xiàn)在通常使用的預(yù)測(cè)漏失程度，判斷漏失影響因素的方法主要有解析法、定量預(yù)測(cè)法和剝繭算法。和其他兩種方法相比，剝繭算法使用完整的工程參數(shù)做自變量，通過(guò)逐步篩選出漏失的影響因素和人為可控因素，以實(shí)現(xiàn)漏失影響因素的定量化。剝繭算法和其他兩種方法分析的參與處理因素、漏失影響因素和人為可控的漏失因素具體見(jiàn)表1，數(shù)量對(duì)比見(jiàn)圖1。

圖1 剝繭算法和其他預(yù)測(cè)方法使用的處理因素?cái)?shù)目對(duì)比Fig.1 Comparison of number of processing factors used by peeling algorithm and other prediction methods

1）剝繭算法使用完整的工程信息做自變量參與處理，比定性預(yù)測(cè)漏失情況的解析法和只使用作業(yè)中部分信息進(jìn)行漏失分析的定量預(yù)測(cè)法，考慮的因素更全面。

從表1和圖1中可以看出，剝繭算法將順北油田48口完鉆井的所有地質(zhì)、鉆井、流體測(cè)量信息都加以應(yīng)用，共27類(lèi)因素，與以往的定量預(yù)測(cè)時(shí)使用的解析法6 類(lèi)、定量預(yù)測(cè)法15 類(lèi)[25]相比，篩選主控因素的范圍更大，傳統(tǒng)的定量預(yù)測(cè)法相比，預(yù)測(cè)結(jié)果更加全面。

2）剝繭算法使用無(wú)人為干預(yù)的方法篩選出了漏失的影響因素，所計(jì)算出的影響因素更符合漏失是諸多因素共同作用的結(jié)果這一客觀事實(shí)。

從圖1中可以看出，文獻(xiàn)[6]中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)法篩選出影響漏失的因素有15類(lèi)，文獻(xiàn)[7]中使用的解析法篩選出的影響因素有6 類(lèi)。篩選的結(jié)果等同于使用的因素?cái)?shù)量。人為設(shè)定的處理因素直接作為漏失程度的影響因素不但取決于處理者的專(zhuān)業(yè)水平，而且還不夠嚴(yán)謹(jǐn)。剝繭算法使用削元法、貢獻(xiàn)率法等非人為干預(yù)的方法對(duì)27 類(lèi)參與處理的因素分析，通過(guò)計(jì)算最終篩選出了17 類(lèi)鉆完井漏失的主控因素。綜上，解析法和定量預(yù)測(cè)法所得出的主控因素是人為設(shè)定的，具有一定的主觀性。剝繭算法得到的主控因素是通過(guò)數(shù)學(xué)方法逐步篩選出來(lái)的，所以剝繭算法考慮的因素?cái)?shù)量更多、更全面，獲得主控因素的步驟也相對(duì)科學(xué)。

3）剝繭算法通過(guò)分析排除了影響因素中非人為可控的地質(zhì)因素和工程因素，獲得的主控因素能夠給現(xiàn)場(chǎng)控制漏失提供工程可以實(shí)現(xiàn)的性能。

從表1和圖1中可以看出，和使用解析法獲得的3類(lèi)，使用定量分析法獲得的5類(lèi)人為可控的主控因素相比，使用剝繭算法獲得了10類(lèi)可控的主控因素，篩選出了一些從專(zhuān)業(yè)知識(shí)看沒(méi)有關(guān)系，但實(shí)際上會(huì)對(duì)漏失造成影響的因素，不但在數(shù)量上優(yōu)于其他兩種方法，而且預(yù)測(cè)結(jié)果也相對(duì)會(huì)更全面。

4）剝繭算法除主控因素外還有一個(gè)常數(shù)項(xiàng)，體現(xiàn)了剝繭算法尋找主控因素的動(dòng)態(tài)性。

從圖1中可以看出，剝繭算法通過(guò)常數(shù)項(xiàng)篩選出了更多主控因素，體現(xiàn)了漏失現(xiàn)象不是一類(lèi)或幾類(lèi)因素作用的結(jié)果，而是由多因素共同控制的。定量預(yù)測(cè)法通常只采用固定因素對(duì)漏失程度預(yù)測(cè)，實(shí)際上是解析法的發(fā)展。但現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐證明，漏失是由多因素共同作用的結(jié)果，用單一或是少量因素進(jìn)行漏失控制的話，預(yù)測(cè)結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)一定的不穩(wěn)定性。隨著技術(shù)進(jìn)步，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)更多的特征參數(shù)，加入到計(jì)算中來(lái)，常數(shù)項(xiàng)也會(huì)隨著參數(shù)計(jì)算的樣本數(shù)變化。

可見(jiàn)剝繭算法考慮的因素?cái)?shù)量更多、更全面，獲得主控因素的步驟也相對(duì)科學(xué)。

3.2 剝繭算法獲得的性能可以針對(duì)性地指導(dǎo)鉆完井流體漏失控制

在篩選出10 類(lèi)可控的漏失因素后，就可以使用數(shù)學(xué)方式論證通過(guò)如何調(diào)整鉆井流體的性能將漏失控制到最小。

首先只改變單因素控制漏失，漏失速度變化不大，反映鉆井流體漏失的復(fù)雜性。先保持常數(shù)項(xiàng)、不可控的因素、不完全可控的因素不變，從10項(xiàng)人為可控的主控因素中選擇能夠代表動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的漏斗黏度和代表靜態(tài)數(shù)據(jù)的終切力兩類(lèi)主控因素做自變量，分別求取漏失程度和這兩種單因素的關(guān)系，以說(shuō)明只改變單個(gè)因素并不能很好地控制漏失。單因素變化和漏失程度改變的關(guān)系見(jiàn)圖2。

從圖2中可以看出，漏失速率和漏斗黏度、終切力負(fù)相關(guān)，且縱坐標(biāo)的漏失量均為負(fù)數(shù)，漏失量應(yīng)該是鉆井液從井筒流入地層的量，負(fù)數(shù)只是數(shù)學(xué)計(jì)算的角度獲得的量，因此，縱坐標(biāo)漏失量小于0。漏斗黏度無(wú)論怎么調(diào)整，漏失量在600 m3/h以上，而終切力則在700 m3/h以上，都難以控制到工程建立循環(huán)的漏失速度10 m3/h以下。同樣，其他8項(xiàng)參數(shù)也是如此。

圖2 單因素控制漏失速率趨勢(shì)Fig.2 Loss rate controlled by single factor

將方程（2）右邊的常數(shù)項(xiàng)、非人為可控項(xiàng)和部分人為可控項(xiàng)移到方程左側(cè)與漏失速率共同作為因變量并記做Y，得到方程（3）：

方程（3）中，F(xiàn)1至F10代表鉆井流體的10 個(gè)影響因素。由于鉆井流體性能測(cè)試所用六速黏度計(jì)的300 r/min 讀數(shù)是其他黏度值的基準(zhǔn)值，且其讀數(shù)都可以推導(dǎo)現(xiàn)有黏度計(jì)的其他讀數(shù)，即可以將代表六速黏度計(jì)在其他轉(zhuǎn)數(shù)時(shí)讀數(shù)的F5—F10按照與F6的比例化簡(jiǎn)，把F5—F10這6 個(gè)流變參數(shù)都用300 r/min 的讀數(shù)來(lái)表達(dá)，所以將六速黏度計(jì)300 r/min 的讀數(shù)作為多因素方程的一個(gè)自變量。pH 值是一項(xiàng)可人為調(diào)控的獨(dú)立因素，計(jì)算表明pH值對(duì)漏失程度影響較大，所以將pH值作為方程的另一個(gè)自變量保留。因?yàn)橥ㄟ^(guò)建立了一個(gè)新函數(shù)減少了主控因素，稱(chēng)為函數(shù)法，即利用自變量之間的關(guān)系，減少自變量數(shù)量，從而得到式（4）：

為尋找兩因素的最小值，可用最小二乘法計(jì)算[26]，計(jì)算漏失程度趨勢(shì)，由于現(xiàn)場(chǎng)中常用的鉆井液pH 值大于7，塑性黏度調(diào)整范圍一般為30～50，因此，漏失速率與pH值、塑性黏度的關(guān)系，見(jiàn)圖3。

圖3 多因素控制漏失速率趨勢(shì)Fig.3 Trend of loss rate controlled by multi-factor

從圖3中可以看出，鉆井液pH值從7增加到14，六速黏度計(jì)300 r/min 時(shí)的讀數(shù)從30 Pa/rad 增加到50 Pa/rad時(shí)，漏失速率數(shù)值從2.948 7變化到6.215 1；鉆井液pH從7增加到14，六速黏度計(jì)300 r/min時(shí)的讀數(shù)從50 Pa/rad 減小到30 Pa/rad 時(shí)，漏失速率從2.313 3 變化到6.850 5。也就是說(shuō)，只有鉆井液塑性黏度在該范圍內(nèi)升高、鉆井液pH 值控制較低時(shí)，漏失程度才會(huì)降低。

1）結(jié)合圖2和圖3可以看出，剝繭算法能夠提出具有可操作性的控制對(duì)策。剝繭算法預(yù)測(cè)漏失時(shí)所使用的主控因素都和鉆井液的性能密切相關(guān)，且都是人為可控的。因此，可以通過(guò)調(diào)整鉆井液的各項(xiàng)性能來(lái)控制鉆井流體漏失，從而提出有可操作性的對(duì)策。

2）結(jié)合圖2和圖3可以看出，漏失是由多因素共同控制的。以圖2的漏斗黏度為例，只使用單因素對(duì)漏失進(jìn)行控制時(shí)，即使將漏斗黏度從47 s調(diào)整至60 s，縱坐標(biāo)也僅僅變化了41.057 9，可見(jiàn)若只使用單個(gè)或少數(shù)幾個(gè)因素對(duì)漏失程度進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，其結(jié)果很可能會(huì)存在較大的誤差，達(dá)不到控制漏失的效果。

3）結(jié)合圖2和圖3可以看出，剝繭算法預(yù)測(cè)漏失考慮更全面，需要對(duì)特定的主控因素整體調(diào)整才能達(dá)到控制漏失的目的。漏失是多因素共同作用的結(jié)果，僅調(diào)整單個(gè)目標(biāo)值不能很好的控制漏失，同樣有限的幾個(gè)因素也未必能夠控制鉆井流體的漏失。

4）結(jié)合圖2和圖3可以看出，有些地質(zhì)情況下，單獨(dú)靠鉆井流體本身是無(wú)法控制漏失的。同樣，由于方程中常數(shù)項(xiàng)的存在，工程上是無(wú)法將漏失量控制為0 的。但如果把對(duì)平均漏失速率貢獻(xiàn)率之和達(dá)到53.6%的這10 類(lèi)可控因素控制好，就有可能將平均漏失速率控制在滿意的范圍內(nèi)。

利用最小二乘法，優(yōu)化鉆井流體的10 個(gè)性能參數(shù)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論如何調(diào)整，其平均漏失量最小為2.3 m3/h，這說(shuō)明該地區(qū)的漏失是由于地質(zhì)因素造成的。建議將平均漏失量控制在2.3 m3/h 時(shí)，認(rèn)為滿意，此時(shí)要將漏斗黏度控制在60 s、六速黏度計(jì)300 r/min 時(shí)的讀數(shù)控制為100 Pa/rad。這樣，為生產(chǎn)提出明確的指導(dǎo)性建議。

4 結(jié)論

1）針對(duì)順北地區(qū)的特點(diǎn)，利用地質(zhì)、工程、流體等完整作業(yè)信息分析鉆完井漏失因素，獲得了17 個(gè)主控因素，并通過(guò)削元、提取貢獻(xiàn)率、構(gòu)造新函數(shù)等方法提供了漏斗黏度控制在60 s、六速黏度計(jì)300 r/min 時(shí)的讀數(shù)控制為100 Pa/rad 可以控制鉆井流體的平均漏失速度2.3 m3/h，為后續(xù)施工措施獲得理想的控漏效果提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，為決策提供可選擇的手段。

2）剝繭算法涉及數(shù)據(jù)類(lèi)型多、數(shù)據(jù)量大，相對(duì)于解析方法，或者部分?jǐn)?shù)據(jù)的定量法，計(jì)算速度較慢，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，優(yōu)化數(shù)學(xué)方法，加速計(jì)算過(guò)程。

3）剝繭算法需要在不丟失可控因素的前提下，研究自變量間的定量關(guān)系，簡(jiǎn)化計(jì)算數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)量，完成計(jì)算后，再恢復(fù)原始自變量種類(lèi)，加快計(jì)算速度，逐漸趨于完善。