基于近鉆頭工程參數(shù)的鉆井參數(shù)優(yōu)化方法研究

摘" 要：在實際鉆井作業(yè)中，地面錄井參數(shù)采樣頻率低、數(shù)據(jù)信息量少、距離鉆頭遠，無法準確判斷井下鉆頭工作狀態(tài)，鉆井參數(shù)調(diào)整主要依靠地面工程師的經(jīng)驗及對鉆井數(shù)據(jù)的簡單分析。鑒于此，開展基于近鉆頭工程參數(shù)測量數(shù)據(jù)的鉆井參數(shù)優(yōu)化方法研究。建立基于ANN神經(jīng)網(wǎng)絡的機械比能、機械鉆速、粘滑振動水平之間的預測模型，平均絕對誤差分別為43.865、0.013、0.099。提出了基于DE-NSGA-Ⅱ算法的鉆井參數(shù)優(yōu)化方法，利用該方法優(yōu)化后的鉆井參數(shù)，實現(xiàn)了最大的機械鉆速、最小的機械比能、最大限度地抑制井下粘滑振動等目標，并給出最終的參數(shù)優(yōu)化建議，從而有利于提升鉆井效率，實現(xiàn)安全、高效、快速鉆井。

關鍵詞：近鉆頭工程參數(shù);人工神經(jīng)網(wǎng)絡;差分進化;非支配排序遺傳算法

中圖分類號：TE921.1"""""""" 文獻標志碼：A""""" doi：10.3969/j.issn.1001-3482.2025.01.007

Research on The Optimization Methods of Drilling Parameters Based on

Engineering Parameters of Near Drill Bits

FAN Jinchao1，2，ZHANG Tao3，4，F(xiàn)ANG Chao 1，2，LIU Wei1，2，XU Zhaohui1，2，

LIN Zili1，2，PANG Haibo1，2

（1.CNPC Engineering Technology Ramp;D Company Limited，Beijing 102206，China; 2.National Engineering Research Center for Oil and Gas Drilling and Completion Technology，Beijing 102206，China; 3.Beijing Information Science amp; Technology University，Beijing 100085，China; 4.Beijing Key Laboratory of High Dynamic Navigation Technology，Beijing 100085，China）

Abstract： Due to the low sampling frequency of surface logging parameters， the small amount of data information and the distance from the drill bit in the actual drilling operation， it is impossible to accurately determine the working status of the downhole drill bit， and the adjustment of drilling parameters mainly relies on the experience of surface engineers and the simple analysis of drilling data. In view of this， the research on the optimization method of drilling parameters based on the measurement data of engineering parameters near the drill bit was carried out. A prediction model between mechanical specific energy， mechanical drilling speed， and stick-slip vibration level based on ANN neural network was established， and the average absolute errors were 43.865， 0.013 and 0.099， respectively. The optimized drilling parameters were used to achieve the objectives of maximum mechanical drilling speed， minimum mechanical specific energy， and maximum downhole stick-slip vibration suppression， and the final parameter optimization recommendations were given， thus contributing to the improvement of drilling efficiency and the realization of safe， efficient and fast drilling.

Key words： near drill bit engineering parameters; artificial neural network; differential evolution; non-dominated ranking genetic algorithm

收稿日期： 2024-07-14

基金項目： 國家自然科學基金“鉆井復雜工況井下實時智能識別系統(tǒng)研制”（52227804）;中國石油天然氣集團有限公司科學研究與技術開發(fā)項目“智能鉆完井控制理論與關鍵模型研究”（2023ZZ06-02）。

作者簡介： 范進朝（1994-），男，河北定州人，現(xiàn)從事鉆井工具開發(fā)工作，E-mial：fanjcdr@cnpc.com.cn。

文章編號：1001-3482（2025）01-0037-07

隨著全球石油資源的不斷開采，大部分油田開發(fā)程度已進入中后期階段，通過發(fā)展采油技術提高原油開發(fā)速度及利用率，保證長期穩(wěn)定的產(chǎn)油量，滿足人類社會的能源需求已成為當務之急[1-2]。鉆井施工參數(shù)設置是否合理關乎到鉆井效率、安全、成本等問題，合理的施工參數(shù)是降低鉆井成本，并提高鉆井效率的有效方法之一。隨著油氣儲層深度的增加，鉆井參數(shù)的優(yōu)化不僅要提高機械鉆速，同時還要兼顧鉆井的效率與井下異常振動的抑制[3]。近年來，為了最大限度地提高鉆井進尺和最小化鉆井成本，鉆井參數(shù)優(yōu)化已成為研究者積極研究的重要課題。Suryadi等[4]開發(fā)了一種新方法，將各種工程分析整合到一個工作流程中，以自動定義最佳的鉆井參數(shù)（包括鉆壓、轉速、流量等）。Iversen等[5]以實測數(shù)據(jù)為研究對象，分析了鉆壓、扭矩等因素對機械鉆速的影響，最終開發(fā)了一個參數(shù)優(yōu)選系統(tǒng)，通過調(diào)整鉆壓、扭矩值，使鉆井參數(shù)維持在一個臨界范圍內(nèi)變化，既達到最大機械鉆速，又能優(yōu)先保證最大鉆進長度。Gidh等[6]建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，ANN）的鉆井參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習經(jīng)驗來代替鉆壓和轉速的人為干擾，根據(jù)鉆進地層的物理巖石特征選擇作業(yè)參數(shù)，然后根據(jù)鉆頭的具體切削結構及磨損率進行微調(diào)。Self等[7]將粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法與機械鉆速模型相結合，通過PSO找到鉆井參數(shù)、井下鉆壓和鉆頭每分鐘轉數(shù)的最佳組合以最小化每口井的總成本。西安石油大學多位教授、學者[8～14]在研究鉆井參數(shù)多目標優(yōu)化方面成果斐然，他們采用了智能算法優(yōu)化方法，如粒子群算法、改進的粒子群算法、改進的蟻群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡等這些算法通過模擬自然界中的優(yōu)化策略，對鉆井參數(shù)進行優(yōu)化，綜合考慮機械鉆速最大、鉆頭壽命最長及鉆頭比能最小等多個因素下的最優(yōu)參數(shù)。大多數(shù)學者的研究是基于地面的錄井數(shù)據(jù)而開展，將近鉆頭工程參數(shù)與地面數(shù)據(jù)相互結合使用的研究較少。因此，本文針對以上問題，基于近鉆頭工程測量參數(shù)開展鉆井參數(shù)優(yōu)化研究，對鉆井參數(shù)優(yōu)化、提高鉆井效率和質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本具有一定的意義。

1 數(shù)據(jù)特征選取

以塔里木油田富滿區(qū)塊某三開井段所開展的試驗為例分析，現(xiàn)場試驗過程如圖1所示。測量工具及鉆具組合如圖2所示。第一趟鉆的鉆進深度為5 443～5 446 m，鉆進地層為石炭系，所鉆巖性為砂巖、泥巖、灰?guī)r。第二趟鉆的鉆進深度為5 449～5 635 m，累計進尺186 m。

井下近鉆頭測量數(shù)據(jù)受到很多因素的影響，如環(huán)境因素、設備因素、操作因素等，這些因素都可能導致數(shù)據(jù)誤差的出現(xiàn)。如圖3所示，采取滑動平均濾波算法對測量到的鉆壓、扭矩、轉速數(shù)據(jù)濾波。鉆壓及扭矩在第450～500 s時間段內(nèi)，出現(xiàn)明顯異常值波動，利用滑動窗口均值濾波成功實現(xiàn)了異常值有效去除，并最大限度地保留了數(shù)據(jù)的特征信息。

由于振動信號的幅值在0值上下波動，采用滑動窗口均值濾波方法會導致振動信號特征丟失，因此對測量到的振動數(shù)據(jù)，采用3層小波降噪。小波降噪是一種基于小波分析的信號降噪方法，是通過將信號進行小波變換，得到小波系數(shù)，然后基于小波系數(shù)的閾值處理將小于閾值的系數(shù)置為0，保留大于閾值的系數(shù)，最后再將處理后的小波系數(shù)進行小波逆變換，得到降噪后的信號，結果如圖4所示。降噪后的信號更加平滑，將井下的噪聲充分過濾，能更好地反映了數(shù)據(jù)的真實情況。

原始數(shù)據(jù)可能包含大量的信息，而且可能存在冗余和噪聲。特征值提取是一種將原始數(shù)據(jù)轉換為更加有用和易于分析的特征表示的方法，對預處理后的數(shù)據(jù)進行時域和頻域分析，得到數(shù)據(jù)的特征值，如圖5～6所示。提取了轉速數(shù)據(jù)的有量綱特征和無量特征，轉速的均值和標準差可以了解轉速的整體穩(wěn)定程度。轉速的峰度因子反映了數(shù)據(jù)分布的尖銳程度。轉速的波形因子和脈沖因子反映轉速的波動性和穩(wěn)定性。特征值種類越多，包含原始數(shù)據(jù)的特征信息越全面。

2 鉆井參數(shù)優(yōu)化方法研究

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，ANN）的應用已被證明是解決非線性復雜工程問題的有效工具，特別是在沒有直接的解析解甚至數(shù)值解的情況下。ANN是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和功能的數(shù)學模型或計算模型，用于對函數(shù)進行估計或近似。ANN是由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結而成的網(wǎng)絡，每個神經(jīng)元都代表著一種特定的數(shù)學函數(shù)。它可以通過訓練來適應輸入數(shù)據(jù)，并且可以處理具有復雜非線性關系的數(shù)據(jù)。

2.2 遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm， GA）是一種類似于自然選擇和遺傳機制的搜索算法，由密歇根大學的John Holland在20世紀60年代提出[15]。遺傳算法已被證明能夠通過探索狀態(tài)空間的幾乎所有區(qū)域，并通過應用于種群中的個體的突變、交叉和選擇操作來開發(fā)有希望的區(qū)域，從而在復雜問題中找到全局最優(yōu)。它應用選擇、交叉和變異算子構造更適合的解。

多目標優(yōu)化問題是指在優(yōu)化過程中需要同時優(yōu)化多個目標函數(shù)，這些目標函數(shù)通常具有沖突或者相互矛盾的特點。NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一種經(jīng)典的多目標優(yōu)化算法，是對NSGA算法的改進[16]。NSGA-II算法將目標函數(shù)空間劃分為多個非支配層，并通過精英保留策略和交叉、變異操作來維護每一層的解集。NSGA-II算法通過非支配排序和擁擠度算子來促進算法的多樣性和收斂性，同時也避免了NSGA算法的缺點。通過保留種群的多樣性和均衡性，可以避免過早收斂和陷入局部最優(yōu)解，從而提高算法的穩(wěn)定性。DE-NSGA-II是一種多目標優(yōu)化算法，它是NSGA-II算法和差分進化（DE）算法的結合體[17～18]。它基于差分進化算法和NSGA-II算法的思想，能夠有效地處理多目標優(yōu)化問題。DE-NSGA-II算法將這兩種算法的優(yōu)點結合起來，通過DE算法生成新解并使用NSGA-II算法進行篩選和更新。

DE-NSGA-II算法的主要步驟如下：

1） 初始化種群大小和差分進化算法的參數(shù)，縮放因子和交叉概率，并生成初始種群。

2） 對種群進行非支配排序，生成Pareto非支配層級。

3） 合并種群得到一個規(guī)模為2N的子代種群，并對其進行非支配排序，計算個體擁擠度。

4） 基于精英保留策略，選擇N個個體，構成新的子代。

5） 判斷進化代數(shù)是否小于閾值，若小于閾值，返回第2步，進化代數(shù)加1;若超過閾值，更換DE算法交叉、變異算子。

6） 如果達到預設的停止條件，則算法結束，否則返回第2步。

3 鉆井參數(shù)優(yōu)化及結果分析

在實際的鉆井中，希望有最快的鉆速，最小的機械比能。同時，通過分析井下近鉆頭數(shù)據(jù)，針對井下振動水平做出的評價，將井下異常振動也作為優(yōu)化的一個目標函數(shù)，這就意味著不僅要獲得最大的機械鉆速和最小的機械比能，還要抑制井下的異常振動，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立了井下近鉆頭工程參數(shù)測量數(shù)據(jù)與錄井數(shù)據(jù)的機械比能模型、機械鉆速模型、粘滑振動水平模型。

F（x）=maxf1（X），minf2（X），minf3（X）（1）

F（x）=

maxROP（wob，n），minMSE（wob，n），minSSI（wob，n）（2）

式中：目標函數(shù)f1為人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的機械鉆速模型;f2為人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的機械比能模型;f3為人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立的粘滑振動水平評估模型。

將5 460 m到5 560 m間的100 m數(shù)據(jù)作為訓練集，5 580 m到5 600 m間的20 m數(shù)據(jù)作為測試集。訓練集及測試集均包含當前時刻的地面錄井數(shù)據(jù)以及上一時刻的井下近鉆頭數(shù)據(jù)與錄井數(shù)據(jù)，訓練集和測試集的選擇也考慮到了數(shù)據(jù)連續(xù)性對模型的影響，以避免出現(xiàn)局部過擬合的問題。對數(shù)據(jù)進行處理后可獲得大量數(shù)據(jù)特征，包括時域特征、頻域特征等。選取近鉆頭測量獲得的工程參數(shù)包括鉆壓、扭矩、轉速的時域特征，三軸振動的頻域特征，地面錄井數(shù)據(jù)中鉆壓，扭矩，轉速的時域特征，總計22維特征向量，分別對應機械鉆速、機械比能及井下粘滑振動的水平建立神經(jīng)網(wǎng)絡模型，如圖7所示。

使用平均絕對誤差、均方根誤差來評價建立的模型的準確性，三個模型對應的誤差如表1所示。

神經(jīng)網(wǎng)絡模型共有22個輸入維度，其中前20個維度的輸入保持不變，只對最后兩個維度的輸入（即鉆壓和轉速）進行優(yōu)化。為保證鉆壓和轉速的改變對神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出造成實質(zhì)性的影響，對神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入與輸出之間做泊松相關系數(shù)分析。輸入變量分別對應機械鉆速、機械比能和粘滑振動水平的重要性占比，并給出排名前五個的具體值，如圖8～10所示。其中第21維、第22維分別為當前時刻下，地面的鉆壓和轉速?？梢钥闯觯谥匾哉急扰琶拔宓妮斎?yún)?shù)中，當前時刻的輸入?yún)?shù)占比總是超過總量的20%，其中機械鉆速受鉆壓的影響略高于

轉速、而機械比能和粘滑振動水平則相反。因此，改變當前時刻鉆壓和轉速可以對模型的輸出產(chǎn)生較大的影響。

將三個模型作為鉆井參數(shù)多目標優(yōu)化的目標函數(shù)，以地面鉆壓、轉速作為優(yōu)化的決策變量。使用DE-NSGA-Ⅱ算法優(yōu)化鉆井參數(shù)，如圖11所示。機械鉆速、機械比能、以及粘滑振動水平之間的關系是復雜的，而且相互影響。當機械鉆速增大的同時，鉆頭需要承受更大的沖擊力和剪切力，會加劇鉆頭的磨損，從而導致機械比能升高;機械鉆速增大的同時，鉆頭的振動和摩擦增加，粘滑振動水平也會出現(xiàn)相應的升高。以SSI值1為分界點，SSI值大于1，表示發(fā)生粘滑振動，SSI值小于1，表示鉆頭正常鉆進，粘滑振動水平的等級越高，機械比能越大。

三個指標的共同作用下可以促使鉆井的效率最大化，但一個性能的改善也會影響到其他兩個性能的變化，并不存在一個解，能夠同時滿足上述三個指標都在同一時間達到最優(yōu)。因此，此處得出的最優(yōu)解并不是理論意義上的最優(yōu)解，而是一種相對最優(yōu)的關系。決策者可根據(jù)目標的重要程度來決定哪一組Pareto解為最優(yōu)。選取DE-NSGA-Ⅱ優(yōu)化結果中的部分解給出參數(shù)優(yōu)化意見，如表2所示。

1） 當要求更高的機械鉆速時，對比第1組和第3組解，雖然第1組解機械鉆速更快，但發(fā)生了輕微的粘滑振動。當鉆壓65 kN、轉速79 r/min，鉆頭能夠快速地鉆進，表明增加鉆壓和轉速可以提高鉆探效率，但鉆頭需要耗費更多的能量去克服異常振動，也會增加能源消耗，因此優(yōu)選第3組解作為最優(yōu)解。

2） 當要求異常振動水平最低，對比第2組和第4組解。粘滑振動水平較低時，意味著鉆頭可以較高的速度穩(wěn)定地鉆入地下。第2組解機械鉆速相對第4組機械鉆速提高了0.11 m/min，因此優(yōu)選第2組解作為最優(yōu)解。

4 結論

1） 以地面數(shù)據(jù)及井下近鉆頭工程參數(shù)測量數(shù)據(jù)共同構建數(shù)據(jù)集，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立了鉆井參數(shù)與機械比能、機械鉆速、粘滑振動水平之間的映射關系，使用平均絕對誤差來評估模型的準確性，分別為43.865、0.013、0.099。

2） 當前時刻鉆壓、轉速的重要性占比總是超過總輸入的20%。因此，改變當前時刻鉆壓和轉速可以對模型的輸出產(chǎn)生實質(zhì)性的影響。

3） 通過優(yōu)化鉆井參數(shù)中的鉆壓、轉速，實現(xiàn)最大的機械鉆速、最小的機械比能、最大限度地抑制井下粘滑振動等目標，并給出最終的優(yōu)化結果。

參考文獻：

[1] 楊沛， 劉洪濤， 李寧， 等.塔里木油田超深井鉆井設計及優(yōu)化技術—以亞洲最深井輪探1井為例[J]. 中國石油勘探， 2021， 26（3）： 126-135.

[2] 路宗羽， 徐生江， 蔣振新， 等.準噶爾南緣深井機械比能分析與鉆井參數(shù)優(yōu)化[J]. 西南石油大學學報（自然科學版）， 2021， 43（4）： 51-61.

[3] 張鑫，張濤，李玉梅，等.基于PCA-LSTM的黏滑振動水平評估方法研究[J].石油機械，2023，51（2）：18-25.

[4] Suryadi H. A Consolidated Method for Selecting Drilling Parameters[C]//International Petroleum Technology Conference. OnePetro， 2019.

[5] Iversen F P，Cayeux E，Dvergsnes E W，et al. Monitoring and control of drilling utilizing continuously updated process models[C]//IADC/SPE Drilling Conference. One-

Petro， 2006.

[6] Gidh Y，Purwanto A，Bits S. Artificial neural network drilling parameter optimization system improves ROP by predicting/managing" bit" wear[C]//SPE Intelligent Energy International. OnePetro， 2012.

[7] Self R， Atashnezhad A， Hareland G. Reducing Drilling Cost by Finding Optimal Operational Parameters using Particle Swarm Algorithm[C]//SPE Deepwater Drilling and Completions Conference. OnePetro， 2016.

[8] 劉光星，李巧花.基于改進蟻群算法的鉆進參數(shù)優(yōu)化[J].西安石油大學學報（自然科學版），2019，34（4）：31-36.

[9] 趙毅.神經(jīng)網(wǎng)絡鉆井參數(shù)優(yōu)化[D].西安：西安石油大學，2018.

[10] 張棟棟.基于粒子群算法的鉆進參數(shù)多目標優(yōu)化研究[D].西安：西安石油大學，2014.

[11] 張奇志，楊佳淼.隨鉆測量的鉆進多參數(shù)模型建立[J].石油化工應用，2015，34（11）：8-11.

[12] 張奇志，何素素，韓振華.鉆進參數(shù)優(yōu)化研究綜述[J].石油化工應用，2015，34（2）：8-12.

[13] 劉瑞霞.大數(shù)據(jù)環(huán)境下鉆參優(yōu)化研究[D].西安：西安石油大學，2021.

[14] 李琪，屈峰濤，何璟彬，等.基于PSO-BP的鉆井機械鉆速預測模型[J].科學技術與工程，2021，21（19）：7984-7990.

[15] Hardala F. Classification of educational backgrounds of students using musical intelligence and perception with the help of genetic neural networks[J]. Expert systems with applications， 2009， 36（3）： 6708-6713.

[16] Deb K， Pratap A， Agarwal S， et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm： NSGA-II[J]. IEEE transactions on evolutionary computation， 2002， 6（2）： 182-197.

[17] Goldberg D E. Genetic algorithms[M]. pearson education India， 2013.

[18] 楊紅波，史文庫，陳志勇，等.基于NSGA-II的斜齒輪宏觀參數(shù)多目標優(yōu)化[J/OL].吉林大學學報（工學版）：1-12.[2023-03-28].

（編輯：韓睿超）