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    基于樸素貝葉斯算法的鉆井溢流實(shí)時(shí)預(yù)警研究

    2022-01-28 14:48:06袁俊亮范白濤幸雪松耿立軍殷志明王一雯
    石油鉆采工藝 2021年4期
    關(guān)鍵詞:泵壓機(jī)械鉆速后驗(yàn)

    袁俊亮 范白濤 幸雪松 耿立軍 殷志明 王一雯

    1. 中海油研究總院有限責(zé)任公司;2. 中海石油(中國(guó))有限公司天津分公司;3. 中國(guó)信息通信研究院

    我國(guó)高溫高壓油氣資源量豐富,根據(jù)國(guó)土資源部《全國(guó)油氣資源動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)》顯示,僅南海高溫高壓區(qū)域蘊(yùn)藏的天然氣就達(dá)15萬(wàn)億m3,約占南??傎Y源量的三分之一[1-3],而在高溫高壓油氣田開(kāi)發(fā)過(guò)程中,鉆井井噴失控將引起嚴(yán)重后果,任何程度的井噴事故都是從溢流開(kāi)始的,因此溢流是井噴的先兆,精確的溢流監(jiān)測(cè)手段是保障高溫高壓油氣井安全作業(yè)的關(guān)鍵[2-3]。

    為此筆者分析現(xiàn)有鉆井過(guò)程中溢流預(yù)警方法的類型和技術(shù)特點(diǎn),發(fā)展了基于大數(shù)據(jù)的鉆井溢流實(shí)時(shí)預(yù)警方法,在具備一定已鉆井規(guī)模的構(gòu)造區(qū)域內(nèi),通過(guò)分析歷史井的溢流情況與地質(zhì)資料、實(shí)時(shí)測(cè)/錄井?dāng)?shù)據(jù)的邏輯聯(lián)系,計(jì)算溢流發(fā)生的先驗(yàn)概率及各種條件概率,基于貝葉斯理論計(jì)算得到溢流后驗(yàn)概率,發(fā)出預(yù)警信號(hào)。

    1 現(xiàn)有鉆井溢流預(yù)警方法及特點(diǎn)

    目前實(shí)現(xiàn)鉆井期間溢流監(jiān)測(cè)的方法主要有三大類。

    (1)通過(guò)人工觀察法進(jìn)行溢流判別。依靠鉆井過(guò)程中作業(yè)者對(duì)地面現(xiàn)象的觀察,例如出、入口流量不均衡,返出量短時(shí)間內(nèi)異常增高或者活動(dòng)池液面增加等判斷井下發(fā)生溢流,但在觀測(cè)到上述現(xiàn)象時(shí),井下溢流早已發(fā)生一段時(shí)間,過(guò)多的流體已進(jìn)入井筒,因此該方法時(shí)效性較差。

    (2)通過(guò)井口或井下工具、儀器測(cè)量流體侵入情況。岳煒杰等[4](2013)根據(jù)溢流監(jiān)測(cè)參數(shù)和監(jiān)測(cè)形式的不同,提出了一套基于隨鉆壓力測(cè)量、微流量監(jiān)測(cè)與綜合錄井參數(shù)的溢流在線監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng);陳平等[5](2014)分析了深水鉆井井控面臨的主要困難,從平臺(tái)監(jiān)測(cè)、海水段監(jiān)測(cè)和井下隨鉆監(jiān)測(cè)3個(gè)層面,優(yōu)選出適合深水鉆井環(huán)境的6種井下溢流早期監(jiān)測(cè)方法;戴永壽等[6](2015)針對(duì)單一參數(shù)溢流監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性差、可靠性低的問(wèn)題,綜合微流量、隨鉆壓力、錄井參數(shù),開(kāi)發(fā)“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),通過(guò)多參數(shù)、多手段印證溢流監(jiān)測(cè)的可靠性;李基偉等[7](2016)研究了發(fā)生溢流與未發(fā)生溢流情況下鉆桿內(nèi)液體流速、鉆桿內(nèi)液面高度、井口返速和泥漿池增量隨時(shí)間的變化規(guī)律,得出一種可以實(shí)時(shí)判斷U型管發(fā)生溢流的方法;郭振斌等[8](2020)研發(fā)應(yīng)用了EKM 溢流預(yù)警智能系統(tǒng)(Early Kick Moniter),通過(guò)對(duì)比不同工況的出入口流體質(zhì)量流量變化、出口壓力、井底壓力,用軟件計(jì)算來(lái)發(fā)現(xiàn)溢流與漏失并分級(jí)報(bào)警。

    (3)通過(guò)大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行溢流預(yù)警。范翔宇等[9](2020)從井口監(jiān)測(cè)、井下監(jiān)測(cè)兩個(gè)層面入手,認(rèn)為“井下流體實(shí)驗(yàn)室”(即在傳統(tǒng)地層測(cè)試器中植入傳感器,在井下對(duì)流體進(jìn)行分析化驗(yàn),得到組分、氣油比、pH值、礦化度等參數(shù),并利用鉆井液脈沖實(shí)時(shí)上傳)與利用大數(shù)據(jù)及人工智能的風(fēng)險(xiǎn)診斷模型是未來(lái)非常規(guī)油氣勘探開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)技術(shù),但尚未提出和建立可行方法。

    3種方法及特點(diǎn)見(jiàn)表1,前述學(xué)者僅提出了對(duì)未來(lái)的展望和發(fā)展構(gòu)想[9],在具體實(shí)現(xiàn)方法上仍存在一定空白。因此有必要在前人研究基礎(chǔ)上,豐富和建立起基于大數(shù)據(jù)算法的溢流預(yù)警方法。

    表1 各類溢流預(yù)警方法及特點(diǎn)Table 1 Overflow early warning methods and their characteristics

    2 基于貝葉斯算法的溢流預(yù)警方法

    在具備一定已鉆井規(guī)模的構(gòu)造區(qū)域內(nèi),歷史井的測(cè)/錄井?dāng)?shù)據(jù)通??蛇_(dá)上千萬(wàn)行,如此規(guī)模的數(shù)據(jù)容量完全可滿足大數(shù)據(jù)方法的運(yùn)用條件。為此,利用大數(shù)據(jù)樣本計(jì)算溢流的先驗(yàn)概率,其次計(jì)算區(qū)域、地層、巖性、扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速共6項(xiàng)屬性的條件概率[10-12],最后基于樸素貝葉斯理論計(jì)算得到溢流的后驗(yàn)概率[13-15],完成實(shí)時(shí)預(yù)警。

    研究過(guò)程中,首先選擇歷史井的3項(xiàng)定性屬性:油氣田區(qū)域、地層分層、巖性,以及3項(xiàng)定量實(shí)時(shí)屬性:扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速,用以上6項(xiàng)屬性構(gòu)建起歷史井的大數(shù)據(jù)樣本。油氣田區(qū)域、地層分層可從地質(zhì)資料中獲取,巖性可通過(guò)隨鉆測(cè)井GR表征,實(shí)時(shí)錄井通常包含鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速、泵壓、排量、機(jī)械鉆速等,其中鉆壓、轉(zhuǎn)速、排量為人工設(shè)置參數(shù),而扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速為井下實(shí)際情況的反饋[16],因此選擇后3項(xiàng)作為樣本中的定量實(shí)時(shí)屬性。

    其次,明確研究目標(biāo)為:判斷位于A氣田的目標(biāo)井,在鉆進(jìn)至B地層的C巖性時(shí),若鉆參記錄儀器顯示鉆井扭矩為D(kN·m),泵壓為E(MPa),機(jī)械鉆速為F(m/h),判斷此時(shí)目標(biāo)井是否發(fā)生溢流。

    再次,利用歷史井大數(shù)據(jù)樣本,分別計(jì)算溢流發(fā)生和未發(fā)生的先驗(yàn)概率、6項(xiàng)屬性的條件概率。

    最后,基于樸素貝葉斯概率理論,分別計(jì)算溢流發(fā)生和未發(fā)生的后驗(yàn)概率,根據(jù)兩項(xiàng)后驗(yàn)概率的大?。?7],實(shí)時(shí)判斷目標(biāo)井的井下是否發(fā)生溢流。

    步驟如下:

    (1)根據(jù)已鉆歷史井建立m行大數(shù)據(jù)樣本,每個(gè)樣本用含6+1個(gè)元素的向量X={X1,X2,···,X6,C}表示,其中X1為油氣田區(qū)域,X2為地層分層,X3為巖性,X4為扭矩值,X5為泵壓值,X6為機(jī)械鉆速值;C表示溢流值,為“是”或“否”。

    (2)將歷史井大數(shù)據(jù)樣本的前6項(xiàng)屬性進(jìn)行歸類,其中X1~X3的類型為定性屬性,X4~X6的類型為定量屬性。

    (3)首先計(jì)算溢流發(fā)生和未發(fā)生的先驗(yàn)概率(也稱歷史井概率),即溢流值為“是”的樣本數(shù)量S1占總樣本數(shù)量S的百分比和溢流值為“否”的樣本數(shù)量S0占總樣本數(shù)量S的百分比。

    計(jì)算溢流發(fā)生和未發(fā)生的先驗(yàn)概率

    式中,S1為樣本中溢流值為“是”的樣本數(shù)量;S0為樣本中溢流值為“否”的樣本數(shù)量;S為總樣本數(shù)量;P1為溢流發(fā)生的先驗(yàn)概率;P0為溢流未發(fā)生的先驗(yàn)概率。

    (4)分別計(jì)算3項(xiàng)定性屬性X1、X2、X3的條件概率,即在溢流值為“是”的所有樣本中,每個(gè)定性屬性在其中所占的數(shù)量百分比;在溢流值為“否”的所有樣本中,每個(gè)定性屬性在其中所占的數(shù)量百分比。

    3項(xiàng)定性屬性X1、X2、X3其溢流值為“是”的條件概率為

    式中,S1A表示溢流值為“是”的所有樣本中,屬性為A氣田的樣本數(shù)量;S1B表示溢流值為“是”的所有樣本中,屬性為B地層的樣本數(shù)量;S1C表示溢流值為“是”的所有樣本中,屬性為C巖性的樣本數(shù)量。

    3項(xiàng)定性屬性X1、X2、X3其溢流值為“否”的條件概率為

    式中,S0A為溢流值為“否”的所有樣本中,屬性為A氣田的樣本數(shù)量;S0B為溢流值為“否”的所有樣本中,屬性為B地層的樣本數(shù)量;S0C為溢流值為 “否”的所有樣本中,屬性為C巖性的樣本數(shù)量。

    (5)分別計(jì)算3項(xiàng)定量屬性X4、X5、X6的條件概率,一般定量屬性分布符合正態(tài)形態(tài)[18-19]。在溢流值為“是”的所有樣本中,X4、X5、X6的值(扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速)分別為D(kN·m)、E(MPa)、F(m/h)的條件概率為

    式中,μ1D、σ1D分別表示溢流值為“是”的所有樣本中,X4(扭矩)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差;μ1E、σ1E分別表示溢流值為“是”的所有樣本中,X5(泵壓)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差;μ1F、σ1F分別表示溢流值為“是”的所有樣本中,X6(機(jī)械鉆速)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

    在溢流值為“否”的所有樣本中,X4、X5、X6的值(扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速)分別為D(kN·m)、E(MPa)、F(m/h)的條件概率為

    式中,μ0D、σ0D分別表示溢流值為“否”的所有樣本中,X4(扭矩)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差;μ0E、σ0E分別表示溢流值為“否”的所有樣本中,X5(泵壓)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差;μ0F、σ0F分別表示溢流值為“否”的所有樣本中,X6(機(jī)械鉆速)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,以此類推 “溢流值為否”的情況。

    (6)根據(jù)貝葉斯概率理論,基于步驟3所得的先驗(yàn)概率、步驟4所得的定性屬性的條件概率和步驟5所得的定量屬性的條件概率,可計(jì)算目標(biāo)井溢流發(fā)生的后驗(yàn)概率P2、溢流未發(fā)生的后驗(yàn)概率P3。

    溢流發(fā)生后驗(yàn)概率P2為

    式中,P2為根據(jù)歷史大數(shù)據(jù),目標(biāo)井在A氣田B地層C巖性中,鉆井扭矩為D(kN·m)、泵壓為E(MPa)、機(jī)械鉆速為F(m/h)時(shí),井下發(fā)生溢流的概率。

    溢流未發(fā)生后驗(yàn)概率P3為

    式中,P3為根據(jù)歷史大數(shù)據(jù),目標(biāo)井在A氣田B地層C巖性中,鉆井扭矩為D(kN·m)、泵壓為E(MPa)、機(jī)械鉆速為F(m/h)時(shí),井下未發(fā)生溢流的概率。

    (7)根據(jù)樸素貝葉斯理論,比較P2和P3,假如前者大于后者,則判斷此時(shí)目標(biāo)井發(fā)生溢流,否則判斷為未發(fā)生溢流,技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

    圖1 基于貝葉斯算法的溢流監(jiān)測(cè)方法技術(shù)路線Fig. 1 Technical route of overflow monitoring method based on Bayes algorithm

    3 應(yīng)用實(shí)例

    根據(jù)某石油公司在同一盆地區(qū)域內(nèi)已鉆井的地質(zhì)資料和測(cè)/錄井?dāng)?shù)據(jù),建立已鉆歷史井的大數(shù)據(jù)樣本,如表2所示。

    表2 已鉆井歷史大數(shù)據(jù)樣本Table 2 Samples of historical big data of drilled wells

    待判斷的目標(biāo)井地理位置位于NB氣田,當(dāng)鉆進(jìn)至侏羅紀(jì)砂巖地層,鉆井扭矩為15 kN·m,泵壓為13 MPa,機(jī)械鉆速為8 m/h,判斷此時(shí)井下是否發(fā)生溢流。

    首先,計(jì)算溢流發(fā)生的先驗(yàn)概率P1和未發(fā)生的先驗(yàn)概率P0分別為10%、90%。

    分別計(jì)算定性屬性X1、X2、X3的條件概率,在溢流值為“是”的100個(gè)樣本中,“X1=NB氣田”的數(shù)量為30、“X2=侏羅紀(jì)”的數(shù)量為50、“X3=砂巖”的數(shù)量為60,相應(yīng)的條件概率分別為30%、50%、60%。

    在溢流值為“否”的900個(gè)樣本中,“X1=NB氣田”的數(shù)量為200、“X2=侏羅紀(jì)”的數(shù)量為150、“X3=砂巖”的數(shù)量為100,相應(yīng)的條件概率分別為22%、16%、11%。

    根據(jù)表2可計(jì)算得到3對(duì)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差:μ1D=18 kN·m,σ1D=7;μ1E=12 MPa,σ1E=3;μ1F=7 m/h,σ1F=2。

    計(jì)算每個(gè)定量屬性的條件概率,在溢流值為 “是”的100個(gè)樣本中,X4、X5、X6(扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速)分別為15 kN·m、13 MPa、8 m/h,其條件概率分別為5%、12%、17%。

    根據(jù)表2可計(jì)算得到3對(duì)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差:μ0D=16 kN·m,σ0D=4;μ0E=10 MPa,σ0E=2;μ0F=5 m/h,σ0F=2。

    在溢流值為“否”的900個(gè)樣本中,X4、X5、X6(扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速)分別為 15 kN·m、13 MPa、8 m/h,其條件概率分別為9%、6%、6%。

    根據(jù)樸素貝葉斯原理,利用上述所得先驗(yàn)概率、定性屬性的條件概率、定量屬性的條件概率,計(jì)算溢流發(fā)生的后驗(yàn)概率P2和溢流未發(fā)生的后驗(yàn)概率P3分別為90.7%、9.3%。

    比較溢流發(fā)生和未發(fā)生后驗(yàn)概率的大小,前者遠(yuǎn)大于后者,判斷目標(biāo)井此刻井底發(fā)生溢流。與后續(xù)的鉆井工程情況相符,實(shí)際在該時(shí)間點(diǎn)之后35 min,井口才觀測(cè)到返出量異常增加的現(xiàn)象。對(duì)于該井,利用本方法可提前35 min實(shí)現(xiàn)溢流預(yù)警,及時(shí)采取井控措施,可減少相應(yīng)時(shí)間內(nèi)的流體侵入量。

    在實(shí)時(shí)性方面,上述方法基于的扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速數(shù)據(jù),是反映井底情況最迅速、最直接的工程參數(shù),一旦發(fā)生井下異常狀況,扭矩、泵壓和機(jī)械鉆速的變化是沿鉆桿傳向地面,反應(yīng)速度遠(yuǎn)快于活動(dòng)池液面和常規(guī)溢流監(jiān)測(cè)裝置的反應(yīng)速度,而后者的反饋則是依靠環(huán)空流體的體積壓縮向地面?zhèn)鬟f。

    在可獲得性方面,本方法中計(jì)算所需的地質(zhì)屬性及鉆井參數(shù)在作業(yè)過(guò)程中一般都會(huì)實(shí)時(shí)測(cè)量,因此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)雄厚,可獲得性強(qiáng)。

    4 結(jié)論及建議

    (1)通過(guò)對(duì)比分析現(xiàn)有三大類溢流監(jiān)測(cè)方法,澄清各方法的優(yōu)缺點(diǎn),除基于地面井口裝置的溢流預(yù)警手段,未來(lái)基于大數(shù)據(jù)的溢流預(yù)警方法屬于交叉學(xué)科和重點(diǎn)研究領(lǐng)域,需通過(guò)增加應(yīng)用反饋,在隨機(jī)森林、XGBoost等新算法方面進(jìn)一步完善。

    (2)樸素貝葉斯溢流預(yù)警方法基于油氣田區(qū)域、地層分層、巖性3項(xiàng)定性屬性,以及扭矩、泵壓、機(jī)械鉆速3項(xiàng)定量屬性構(gòu)建大數(shù)據(jù)樣本,通過(guò)貝葉斯概率原理,分析特定屬性下發(fā)生溢流的后驗(yàn)概率,邏輯推理嚴(yán)密可靠,且在數(shù)據(jù)傳輸速度和可獲得性方面存在較大優(yōu)勢(shì)。

    (3)由于歷史井發(fā)生溢流的時(shí)間與發(fā)現(xiàn)溢流的記錄時(shí)間存在時(shí)間差,因此大數(shù)據(jù)樣本中溢流值一列需先期修正,但目前誤差難以完全消除,這也是基于大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行溢流監(jiān)測(cè)的共同瓶頸,未來(lái)需在大數(shù)據(jù)樣本的純度上加大提煉,用更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練更準(zhǔn)確的預(yù)警模型。

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