大數(shù)據(jù)方法評價絨囊鉆井流體儲層傷害程度

王相春，劉 皓，王 超，陳步高，張 鵬

（1.中國石油大學(xué)（北京）石油工程學(xué)院，北京102249；2.中國石化勝利油田分公司魯明公司，山東東營257000）

儲層保護是一項保護油氣資源的重要技術(shù)[1]，提高儲層保護效果既可以提高產(chǎn)量又節(jié)能環(huán)保。明確鉆完井作業(yè)過程中儲層傷害因素及程度，有針對性采取措施減小或避免儲層傷害是儲層保護的關(guān)鍵所在。國內(nèi)外的礦場評價方法包括試井評價、產(chǎn)量遞減分析及測井評價等方法，主要評價指標(biāo)為表皮系數(shù)。

利用試井資料計算得到表皮系數(shù)評價鉆井流體儲層傷害最為常用，但是表皮系數(shù)只能診斷儲層傷害程度，無法給出鉆井流體性能指標(biāo)的儲層傷害程度，不能用于指導(dǎo)鉆井流體的性能[2]。試井解釋方法評價油氣井儲層傷害必須有試井資料，但是它的來源不廣泛，因此學(xué)者們研究測井資料[3]、產(chǎn)量遞減方法來計算表皮系數(shù)評價儲層傷害的方法[4]。

但是，不管試井、測井還是產(chǎn)量遞減的方法依然沒有解決目前礦場評價方法，只能定量診斷鉆井過程中鉆井流體儲層傷害程度，不能給出鉆井流體性能與儲層傷害程度的定量關(guān)系。

那么，學(xué)者們試圖收集生產(chǎn)過程中實測的鉆井流體數(shù)據(jù)及排采數(shù)據(jù)，利用多元回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等數(shù)據(jù)挖掘方法，解決鉆井流體具體性能與儲層傷害之間的定量關(guān)系，指導(dǎo)改進(jìn)性能控制儲層傷害。

剝繭算法是一種大數(shù)據(jù)思想的算法，該方法最初用于鉆井流體配方的優(yōu)化[5]，隨后用于定量優(yōu)化柳林煤層氣產(chǎn)量主控參數(shù)、建立NM油田壓裂工藝參數(shù)同壓裂后產(chǎn)油增量間的關(guān)系來優(yōu)化壓裂施工參數(shù)，進(jìn)而提出了“剝繭尋根”數(shù)學(xué)算法。該算法不僅強調(diào)數(shù)據(jù)量大，還要求數(shù)據(jù)類型多，每個類型下的數(shù)據(jù)要全，采用無人為干預(yù)削元、優(yōu)選貢獻(xiàn)率之和大于90%各因素、關(guān)聯(lián)因素合并為泛函形式3個步驟確定主控因素，上述特點符合大數(shù)據(jù)思想。之后，其他學(xué)者進(jìn)一步擴大了該方法的應(yīng)用范圍。任宜偉等[6]通過建立產(chǎn)量與工程參數(shù)的多元模型，以各參數(shù)回歸系數(shù)為多因素“耦合”下的產(chǎn)量影響因子，定量評價工程參數(shù)對產(chǎn)量的影響。陶杉等[7]建立井徑擴大率與影響因素的數(shù)學(xué)模型，確定了順北油田儲層開采過程中井塌主控因素。

絨囊鉆井流體流變性較好且密度可調(diào)，防漏堵漏且井壁穩(wěn)定，提高地層承壓能力，在煤層氣鉆井中已廣泛應(yīng)用，作業(yè)過程中積累了大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。收集鉆完井過程中絨囊鉆井流體性能參數(shù)及開采過程中的生產(chǎn)參數(shù)作為模型建立的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用無人為干預(yù)的剝繭算法尋找主控因素并建立煤層氣井鉆井流體儲層傷害模型，利用該模型定量分析鉆井流體性能對儲層傷害的程度，指導(dǎo)現(xiàn)場施工過程鉆井流體性能的調(diào)整，可以減小儲層傷害進(jìn)而提高產(chǎn)量。

1 鉆井流體儲層傷害模型建立

在煤層氣田開發(fā)過程中，單井產(chǎn)量一直是關(guān)注的重點。而鉆完井流體污染儲層會導(dǎo)致產(chǎn)量降低。絨囊鉆井流體廣泛應(yīng)用于煤層氣井施工中，產(chǎn)生大量現(xiàn)場資料。收集絨囊鉆井流體在煤層鉆進(jìn)過程中的性能參數(shù)、排采數(shù)據(jù)及其鄰井的排采數(shù)據(jù)，利用剝繭算法建立多參數(shù)數(shù)學(xué)模型，可以定量評價絨囊鉆井流體的儲層傷害性能。

1.1 變量確定

在油氣田勘探開發(fā)過程中產(chǎn)生了豐富的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，如鉆完井過程中的鉆井工程參數(shù)、鉆井液性能參數(shù)、井眼參數(shù)等，排采過程中的日產(chǎn)氣量、累積產(chǎn)氣量、日產(chǎn)水量、累積產(chǎn)水量、排采時間等排采參數(shù)。

絨囊鉆井流體在陜西彬縣、山西柳林、山西沁水、山西鄉(xiāng)寧、西大寧—吉縣、貴州織金等煤層氣井儲層段現(xiàn)場施工中，成功解決了煤層機械強度低、割理發(fā)育、均質(zhì)性差，鉆完井過程中極易發(fā)生井壁坍塌、卡鉆等難題[8-9]，完成了DFS-02-H2 井三開惡性漏失水平井段、鄂爾多斯盆地呂梁復(fù)背斜西翼FLH2-L 五分支水平生產(chǎn)井水平段、沁平12-11-3H 六分支水平井三開水平段等高難度煤層氣井的施工。

統(tǒng)計了9 口絨囊鉆井流體鉆完井及鄰井施工過程中的性能參數(shù)、排采參數(shù)及鄰井排采參數(shù)，由于現(xiàn)場提供井鉆井井史、鉆井液井史、完井報告、排采數(shù)據(jù)等資料豐富、記錄多樣，需進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理，完成漏值、錯值及野值等數(shù)據(jù)的篩除與修正，保證后續(xù)建模、數(shù)據(jù)提取、計算的便捷性和統(tǒng)一性，保障數(shù)據(jù)分析的合理性及高效性，整理后的數(shù)據(jù)見表1。

從表1中可以看出，9 口絨囊鉆井流體完鉆井中，僅有1 口井的平均日產(chǎn)量低于非絨囊完鉆的鄰井，而平均日產(chǎn)氣量最高的DFS-02 井，其產(chǎn)量達(dá)到了8 134.25 m3/d，說明在相同條件下，絨囊鉆井流體的儲層保護效果較好，但仍有優(yōu)化空間。

鉆井流體的固相含量、黏度、密度、失水量、抑制性等性能與鉆井流體的儲層傷害程度相關(guān)，但受條件限制施工現(xiàn)場無法測量鉆井流體抑制性及固相含量，而絨囊鉆井流體是無固相鉆井流體體系，其封堵機理與常規(guī)鉆井流體不同失水量現(xiàn)場無需測量[9]，所以選擇密度、漏斗黏度、表觀黏度、動切力、塑性黏度、動塑比、pH 值作為模型自變量。在目標(biāo)井與鄰井的井型、目的層、井身結(jié)構(gòu)、排采措施大都相同而鉆井流體體系不同時，兩口井的產(chǎn)量差可以表征鉆井流體性能差異對儲層傷害程度，所以選擇絨囊流體完鉆井與鄰井的平均日產(chǎn)量差作為因變量。

1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

若數(shù)據(jù)相差較大時，直接用原始值進(jìn)行分析，就會突出數(shù)值較高的因素在綜合分析中的作用，相對削弱數(shù)值水平較低因素的作用，所以在數(shù)據(jù)處理前應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。從表1中可以看出，密度、塑性黏度、表觀黏度、漏斗黏度、動切力、動塑比、pH 值、產(chǎn)量差平均值分別為：1.026 g/cm3、13.556 mPa·s、22.5 mPa·s、42 s、9.052 Pa、0.621 Pa/（mPa·s）、8.944、1 747.58 m3/d，因素之間數(shù)值相差較大。為數(shù)據(jù)運算方便，利用SPSS軟件將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了z-score標(biāo)準(zhǔn)化，結(jié)果如表2所示。

表1 絨囊鉆井流體性能參數(shù)以及排采數(shù)據(jù)統(tǒng)計Table 1 Statistics of fuzzy ball drilling fluid performance parameters and production data of velvet drilling

從表2中可以看出，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，同一因素的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，單一因素間數(shù)據(jù)差值變??；整個表格中最大數(shù)據(jù)為2.543，最小數(shù)據(jù)為-1.74，同樣數(shù)據(jù)差值較小，故將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，可以忽略數(shù)值差異給模型帶來的影響。

1.3 多參數(shù)儲層傷害模型建立

回歸分析是對客觀事物數(shù)量依存關(guān)系的分析，是一種重要的統(tǒng)計分析方法，廣泛地應(yīng)用于社會經(jīng)濟現(xiàn)象變量之間的影響因素和關(guān)聯(lián)的研究。由于客觀事物的聯(lián)系錯綜復(fù)雜，某一因素的變化往往受到兩個或多個因素的影響。為了全面揭示這種復(fù)雜的依存關(guān)系，需建立多元回歸模型進(jìn)行深入、系統(tǒng)的分析[10]。同時利用多元回歸方法建立的方程具有確定的表達(dá)式，且各自變量參數(shù)有明確的物理意義，也方便進(jìn)行削元、確定各參數(shù)的貢獻(xiàn)率。建立的產(chǎn)量差與影響因素之間的數(shù)學(xué)關(guān)系如式（1）：

式中：a1—a7表示待定系數(shù)，C表示常數(shù)。

將資料處理后的9口井?dāng)?shù)據(jù)輸入到SPSS軟件中進(jìn)行線性多元回歸，得到多參數(shù)鉆井流體儲層傷害模型，見式（2）：

1.4 多參數(shù)模型準(zhǔn)確性評價

相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)是反應(yīng)模型準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)反映了所有自變量X與因變量Y之間的線性相關(guān)程度，其值越接近于1，說明線性相關(guān)越密切。決定系數(shù)（R2）是指在線性回歸中，回歸平方和與總離差平方和之比值，其數(shù)值等于相關(guān)系數(shù)的平方，是對估計的回歸方程擬合優(yōu)度的度量。鉆井流體儲層傷害模型相關(guān)系數(shù)為0.877，反映出模型中7 個自變量與目標(biāo)函數(shù)的值相關(guān)性較較低。決定系數(shù)為0.778，表明表示回歸模型可以解釋因變量的方差的77.8%，說明模型受到部分非主控因素干擾精度較低，需要進(jìn)行主控因素查找。

1.5 削元尋找主控因素及模型建立

利用剝繭算法進(jìn)行削元以去除非主控因素帶來的影響，使模型準(zhǔn)確度提高。具體是分別利用削去密度（ρ）、塑性黏度（PV）、表觀黏度（AV）、漏斗黏度（FV）、動切力（YP）、動塑比（YP/PV）、pH值后，再進(jìn)行系數(shù)排序，如系數(shù)排序發(fā)生變化則為主控因素，反之，系數(shù)排序不發(fā)生變化則為非主控因素，具體排序情況見表3。

從表3中可以看出，分別削去AV、PV、YP、ρ、pH、YP/PV后，各因素回歸系數(shù)的大小排序發(fā)生了變化，說明該因素對目標(biāo)函數(shù)影響較大。削去FV后，各因素排序未發(fā)生變化，說明是非主控因素，所以首先削去FV這一因素。削去FV后再進(jìn)行削元，利用剝繭算法經(jīng)過3 次削元，去除了FV、PV、YP這3 個非主控因素。

表3 削元后回歸系數(shù)排序情況Table 3 Ranking of regression coefficients after cutting

以ρ、pH 值、YP/PV、AV為自變量，以煤層氣井鄰井平均日產(chǎn)量差為因變量，利用SPSS 軟件擬合得到絨囊鉆井流體儲層傷害模型如下：

模型中可以看出，絨囊鉆井流體的密度、pH 值與平均日產(chǎn)量差成正比，有利于減小儲層傷害，而表觀黏度、動塑比與平均日產(chǎn)量差成反比，是在施工過程中應(yīng)該注意減小的因素。

1.6 鉆井流體儲層傷害模型準(zhǔn)確性分析

利用剝繭算法找到主控因素，建立了煤層氣鉆井流體儲層傷害模型后，需要對各因素間進(jìn)行Person相關(guān)分析，分析各因素之間的相關(guān)程度。若各因素間存在明顯的線性相關(guān)性，則模型會受到多重共線性影響而準(zhǔn)確性降低[11]。利用SPSS軟件對模型中各自變量進(jìn)行Person相關(guān)分析的結(jié)果見表4。

從表4可以看出，各自變量之間相關(guān)程度均低于0.36，表明各因素間無明顯的線性相關(guān)性，避免多重共線性的出現(xiàn)，模型可以進(jìn)行儲層傷害定量分析。

表4 平均日產(chǎn)氣量模型參數(shù)偏相關(guān)性分析Table 4 Partial correlation analysis of average daily gas production model parameters

除去非主控因素后建立的鉆井流體儲層傷害模型的相關(guān)系數(shù)R為0.937，決定系數(shù)R2為0.879，表明利用剝繭算法去除非主控因素后，模型的精度較為準(zhǔn)確，該模型可以進(jìn)行儲層傷害程度定量分析。

2 模型應(yīng)用效果評價

儲層傷害程度的評價及儲層傷害類型的確定是保護儲層的基礎(chǔ)，利用鉆井流體儲層傷害模型，將現(xiàn)場數(shù)據(jù)帶入其中就可以確定儲層傷害的程度及類型，為減小儲層傷害提供指導(dǎo)。

2.1 評價儲層傷害程度

利用該模型計算結(jié)果可以表征鉆井過程中鉆井流體的儲層傷害程度，將標(biāo)準(zhǔn)化后的9口井?dāng)?shù)據(jù)代入模型計算得到的平均日產(chǎn)量差如圖1所示。

圖1 9口煤層氣井儲層傷害程度擬合Fig.1 Reservoir damage degree fitting of nine CBM wells

從圖1中可以看出，9口井?dāng)M合得到的平均日產(chǎn)量差可以分成2類：CLY37、DFS-02、吉U2、延3-V1、延1-52-38U、延1-U1 6 口井?dāng)M合結(jié)果為正，表明絨囊鉆井流體在鉆井過程中的儲層保護效果較好，單井產(chǎn)量較理想；CLY-34、樊試2、延3-U1 等3 口井?dāng)M合結(jié)果為負(fù)，表明絨囊鉆井流體在鉆井過程中產(chǎn)生了部分儲層傷害，單井產(chǎn)量還有提升空間。從整體擬合情況來看，絨囊鉆井流體完鉆井的儲層保護效果好的井占總數(shù)的66.67%，說明絨囊鉆井流體整體的儲層保護效果較好。擬合值最高的DFS-02 井平均日產(chǎn)量為8 134.25 m3/d，擬合最低的延3-U1 平均日產(chǎn)量僅為1 095.33 m3/d，同樣也證明了模型的正確性。

2.2 儲層傷害因素定量評價

CLY-34、延1-U1、延3-U1 等3 口井儲層傷害較為嚴(yán)重，利用模型對這3口井具體的儲層傷害情況進(jìn)行了分析，各因素對目標(biāo)函數(shù)的影響情況見表5。

從表5中可以看出，3口井絨囊鉆井流體性能對產(chǎn)量的影響程度各不相同。CLY-34井pH值和密度對儲層傷害的影響較大。pH值影響處理劑的性能，進(jìn)而影響體系的封堵性能，封堵性能好，儲層保護效果好。密度與儲層的應(yīng)力敏感相關(guān)，說明在鉆井過程中隨著井眼在儲層中的延伸，煤層發(fā)生了應(yīng)力敏感。樊試2 井pH 值、動塑比對儲層傷害的影響較大。動塑比與鉆井流體產(chǎn)生的激動壓力相關(guān)，動塑比高激動壓力越大，鉆井流體進(jìn)入地層中量越大越容易引起儲層傷害。延3-U1 井表觀黏度對產(chǎn)量的負(fù)面影響較大，表觀黏度與鉆井流體中總的固相含量相關(guān)，表觀黏度大表明體系固相含量高，過多的固相容易隨鉆井流體進(jìn)入儲層進(jìn)而引起儲層傷害。由以上分析可知CLY-34 井是由于體系封堵能力不理想、應(yīng)力敏感產(chǎn)生儲層傷害，樊試2 井是由于體系封堵能力不理想、激動壓力高正壓差大引起的儲層傷害，而延3-U1是由于固相顆粒堵塞引起的儲層傷害。

表5 儲層傷害單因素影響效果擬合結(jié)果Table 5 Fitting results of single factor effect

3 結(jié)果討論

鉆井流體儲層傷害模型給出了鉆井流體性能與儲層傷害的定量關(guān)系。利用該模型既可以定量評價鉆井流體性能對平均日產(chǎn)量差的影響進(jìn)而評價模型中各因素的儲層傷害情況，同時還可以指導(dǎo)鉆井施工中絨囊鉆井流體的性能調(diào)整，以減小儲層傷害提高單井產(chǎn)量。

3.1 解決了目前儲層傷害評價方法未與鉆井流體性能建立關(guān)系難以指導(dǎo)其改進(jìn)的難題

目前常用的儲層傷害礦場評價方法只能定量的診斷儲層傷害的程度，而無法給出鉆井流體具體性能與儲層傷害的關(guān)系，利用剝繭算法建立的鉆井流體儲層傷害模型可以定量給出各基礎(chǔ)參數(shù)與單井產(chǎn)量的關(guān)系。模型中各因素對產(chǎn)量影響的回歸系數(shù)大小如圖2所示。

從圖2中可以看出，4個因素中表觀黏度回歸系數(shù)為-1.561，與固相顆粒堵塞產(chǎn)生的儲層傷害相關(guān)。固相含量是影響表觀黏度的主要因素之一，其值越高，表觀黏度越大。而煤層地層壓力系數(shù)較低，鉆井流體中固相會在正壓差作用下侵入煤巖的孔隙或微裂縫中產(chǎn)生較大的儲層傷害。

圖2 各因素回歸系數(shù)對比Fig.2 Comparison of regression coefficients of various factors

pH值回歸系數(shù)為1.6，與絨囊流體的封堵性能相關(guān)。絨囊鉆井流體中的主處理劑在堿性條件下才能更好的發(fā)揮其作用而使絨囊鉆井流體封堵性能良好，及時封堵煤巖的孔隙及微裂縫，進(jìn)而減小儲層傷害。

密度回歸系數(shù)為0.428，與應(yīng)力敏感相關(guān)。煤層氣儲層天然裂隙發(fā)育明顯，孔隙度、滲透率等物性對應(yīng)力十分敏感。鉆井過程中隨著鉆井流體密度的增加減小了井眼附近煤層的應(yīng)力敏感程度，進(jìn)而減小了儲層傷害。

動塑比回歸系數(shù)為-0.535，與激動壓力、固相顆粒堵塞產(chǎn)生的儲層傷害相關(guān)。動塑比越大，鉆井流體容易產(chǎn)生較大的激動壓力使鉆井流體的固相、液相向煤層侵入增加進(jìn)而增大儲層傷害。

目前常用的試井、測井及生產(chǎn)曲線遞減法只能通過計算得到表皮系數(shù)診斷儲層傷害程度，利用大數(shù)據(jù)方法可以得到絨囊鉆井流體性能指標(biāo)的儲層傷害程度，更利于指導(dǎo)現(xiàn)場工作液的配制。

延川南煤層氣田位于鄂爾多斯盆地東南緣，構(gòu)造上屬于晉西撓褶帶南端、汾渭地塹的西北部，主力含煤層系為二疊系山西組，整體為一傾向北西的單斜構(gòu)造，中部西掌斷裂帶將氣田分為譚坪、萬寶山2個構(gòu)造帶[12]。絨囊鉆井流體先后施工了延1-52-38UP、延3-V1、延5-V1、延1-52-38UP、延3-U1P 等5口生產(chǎn)井。

延5-V1是延3V1 的鄰井，地處山西省鄉(xiāng)寧縣昌寧鎮(zhèn)神底村小武春延5 井平臺，位于譚坪構(gòu)造帶，目的層為山西組2#煤層。該井組由1 口直井（延5-V1）、2 口水平井（延5V1-P1、延5V1-P2）組成，完井后由2 口水平井提供泄流通道，直井進(jìn)行排采生產(chǎn)。在2口水平井水平段施工過程中，根據(jù)回歸模型在延3-V1 施工過程中鉆井流體性能的基礎(chǔ)上適當(dāng)調(diào)整了絨囊鉆井流體性能，具體見表6。

從表6中可以看出延5-V1 井密度提高了0.04 g/cm3，表觀黏度減小了0.5 mPa·s，動塑比減小了0.1 Pa/（mPa·s），pH值減小0.5，而單井日產(chǎn)量提高了近800 m3，取得了較好的效果。

表6 延3-V1、延5-V1井鉆井流體性能統(tǒng)計Table 6 Drilling fluid performance statistics of Well-Yan3-V1 and Well-Yan5-V1

3.2 大數(shù)據(jù)方法考慮因素多、并實現(xiàn)多因素同時調(diào)整

基于大數(shù)據(jù)方法的鉆井流體儲層傷害模型在建立過程中收集整理了絨囊鉆井流體性能參數(shù)、排采參數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)共81 個，考慮了現(xiàn)場能夠收集到與儲層傷害相關(guān)的鉆井流體密度、表觀黏度、塑性難度、漏斗黏度、動切力、動塑比、pH 值7 個性能參數(shù)，并統(tǒng)計了18 口井在排采過程中的平均日產(chǎn)量，充分考慮了全套的鉆井流體性能與整個排采周期的產(chǎn)量情況。而以往的礦場評價方法主要考慮表皮系數(shù)這一個參數(shù)。由此可知，大數(shù)據(jù)方法考慮更多的因素，因此更全面、系統(tǒng)，能更好地指導(dǎo)現(xiàn)場。

在實際的現(xiàn)場施工過程中，各個工程參數(shù)受設(shè)備、技術(shù)、材料等條件的制約，有其固定的取值范圍，在相同的目標(biāo)產(chǎn)量下，單因素分析后對現(xiàn)場進(jìn)行指導(dǎo)所取數(shù)值有時會超出實際的取值范圍，且鉆井流體各性能間相互影響，所以制定的技術(shù)方案沒有實際意義，而多因素可以將更多因素進(jìn)行同時調(diào)整避免了上述問題的出現(xiàn)。

從表7中可以看出，CLY-34 井產(chǎn)量差均調(diào)整為1 763 m3/d的條件下，單因素方案需將動塑比調(diào)整到0.31 Pa/（mPa·s），常規(guī)水基鉆井液動塑比一般不低于0.36 Pa/（mPa·s）否則將影響鉆井流體的攜巖性，而多因素方案在保持密度不變的情況下，只需將動塑比調(diào)整到0.51 Pa/（mPa·s），pH值提高到9、表觀黏度提高到25.24 mPa·s即可，且各性能參數(shù)均在現(xiàn)場可調(diào)整范圍內(nèi)，使得多因素方案更具有可操作性。由此可見，大數(shù)據(jù)方法考慮更多的因素，因此，此方法更全面、更系統(tǒng)。

表7 CLY-34井單因素、多因素不同方案結(jié)果對比Table 7 Comparison of single factor and multiple factor results of Well-CLY-34

3.3 方法的適用性

利用大數(shù)據(jù)方法研究具體問題，首先要保證收集現(xiàn)場數(shù)據(jù)的真實性，否則后期的數(shù)據(jù)處理無論多么完美都無意義，甚至產(chǎn)生錯誤結(jié)論。在研究某一方面的問題時，要保證其他方面是成功的，否則其實際意義也不大。在順利完鉆且已經(jīng)進(jìn)入開發(fā)階段生產(chǎn)井的前提下，研究了鉆井液性能與儲層傷害之間的關(guān)系，鉆井流體的性能滿足工程方面攜巖、井壁穩(wěn)定等需求，只是生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)部分井在鉆井施工過程中存在儲層傷害，所以收集資料建立模型進(jìn)行分析，就單井而言其他的方面是成功的，這就避免了其他工程問題對研究對象的干擾。所以在利用大數(shù)據(jù)方法研究現(xiàn)場問題時，數(shù)據(jù)收集是基礎(chǔ)也是比較關(guān)鍵的部分。

4 結(jié)論及建議

1）利用現(xiàn)場數(shù)據(jù)建立了絨囊鉆井流體儲層傷害數(shù)學(xué)模型，明確了表觀黏度、密度、動塑比、pH值4個主控因素與儲層傷害程度之間的關(guān)系，并利用該模型分析了低產(chǎn)井儲層傷害嚴(yán)重的原因，指導(dǎo)現(xiàn)場絨囊鉆井流體性能的改進(jìn)，解決了表皮系數(shù)等儲層傷害評價方法只能診斷不能有效指導(dǎo)現(xiàn)場的難題。

2）該方法是基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)建立模型指導(dǎo)現(xiàn)場施工的方法，還可以應(yīng)用于修井、壓裂等施工過程中流體性能、施工參數(shù)優(yōu)化，也為其他施工過程的工藝參數(shù)、工作流體性能優(yōu)化提供了一種可借鑒的新思路。

3）數(shù)據(jù)只收集了9 口符合條件井的資料，數(shù)據(jù)量相對較少，僅使用了大數(shù)據(jù)的方法研究現(xiàn)場問題，為了使模型預(yù)測或者評價結(jié)果更準(zhǔn)確，模型中還需要引入更多數(shù)據(jù)。