录井工程 2019 , 30 (4): 44-50 https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9803.2019.04.009

工艺技术

面向早期溢流监测的钻井工程参数仿真建模方法

张博^①, 胡旭光^②, 刘贵义^②, 李宜君^①, 孙伟峰^①, 戴永寿^①^,

①中国石油大学(华东) 信息与控制工程学院
②中国石油集团川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院

中图分类号: TE132.1

文献标识码: A

收稿日期: 2019-10-30

网络出版日期: 2019-12-25

基金资助: 中国石油天然气集团公司重大科技项目“油气井井喷预防与控制技术研究及应用”(编号:2016D-4601)

作者简介:

作者简介：张博 1992年生,2016年获东北石油大学测控技术与仪器专业学士学位,现为中国石油大学(华东)控制工程专业在读硕士研究生,主要从事溢流智能识别的研究工作。电话:15726396738。

通信作者:戴永寿博士,教授,博士生导师,1963年生,主要从事故障诊断与智能信息处理等方面的研究工作。通信地址:266580 山东省青岛市黄岛区中国石油大学信息与控制工程学院。电话:13305468631。E-mail:daiys@upc.edu.cn

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摘要

研究表明,智能识别方法能够有效提高早期溢流监测的准确性,但由于溢流是钻井过程中的小概率事件,现场可获取的溢流样本数据十分有限,限制了智能识别方法的应用。针对该问题,在分析常用溢流监测参数与钻井设计参数、地质相关参数以及钻井工况之间关系的基础上,建立了钻进、起钻、下钻三种工况下常用溢流监测参数的数值模拟模型,为溢流智能识别方法的应用提供数据基础。利用现场实测数据对所建模型进行了验证实验。结果表明:在给定的钻井条件下,仿真得到的数据与现场实测数据间的相似度达到83.85%,具有较高的吻合度;溢流智能识别模型识别准确率较缺乏训练样本的专家经验模型提高了23.1%,识别准确率得到了显著提升。

关键词： 早期溢流 ; 监测 ; 智能识别 ; 钻井工程 ; 参数 ; 数据样本 ; 仿真建模

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张博, 胡旭光, 刘贵义, 李宜君, 孙伟峰, 戴永寿. 面向早期溢流监测的钻井工程参数仿真建模方法[J]. 录井工程, 2019, 30(4): 44-50 https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9803.2019.04.009

0 引言

井喷是石油和天然气开发中的重大安全事故^[1,2]。溢流是井喷的先兆,通过及时发现溢流,可提前采取井控措施,避免井喷事故发生。据统计,溢流风险发生在起下钻过程的概率占55%,发生在钻进过程中的概率为40%,其他作业占5%。由此可知,钻进、起下钻为溢流多发工况。在不同工况下进行准确的早期溢流监测对保障钻井安全、提高钻井效率具有重要意义。

钻井现场一般采用人工坐岗的方式监测溢流^[3,4,5,6],溢流判别的主观性强、误差大。为了提高溢流识别的准确性,近年来,人们将研究的重点转向智能识别方法,如神经网络、贝叶斯模型、支持向量机等^[5],这类方法不依赖主观因素,溢流正确识别率较高,但是智能识别模型的准确性依赖于大量的训练样本;而特定区块、特定井型、特定工况下的大量实际溢流监测数据往往难以获得。因此,如何获取大量的训练样本对智能模型进行训练成为亟需解决的一个关键问题。

本文在深入分析常用溢流监测参数与钻井设计参数、地质相关参数、钻井工况之间关系的基础上,在不同的钻井工况下,综合考虑各种影响因素,建立了常用溢流监测参数的数值模拟模型,能够在给定的钻井条件下生成典型的溢流监测样本数据。

1 溢流监测参数的选取

溢流发生能引起多类钻井参数的变化,本文考虑综合选用钻井液微流量、综合录井及井底随钻监测三类参数作为溢流监测参数。由于不同钻井工况下,可获取的溢流监测参数不同,本文在正常钻进、起钻、下钻三种工况下选取不同的参数组合进行溢流监测,如表1所示。

表1 不同钻井工况下溢流监测参数的选取

工况	溢流监测参数
钻进	钻井液出口流量、立管压力、大钩负荷、井底环空压力和温度
起钻	钻井液出口流量、立管压力、大钩负荷
下钻	钻井液出口流量、大钩负荷

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2 溢流监测参数仿真建模方法

为了给溢流智能识别方法提供训练数据,本文在分析常用溢流监测参数特点的基础上,提出了常用监测参数的仿真建模方法。

2.1 钻井液微流量参数仿真建模方法

钻井液是用来清洗井底并把岩屑携带到地面以维持正常钻井操作的液体^[7],工程上通常根据钻头水功率最大化原则设计钻井液流量。钻井液流量主要与钻井设计参数中的井眼直径、钻井液密度、粘度、钻具尺寸、钻井液泵额定泵压有关,具体关系如下^[8]:

Q=[ $\frac{p_{r}}{2.8 (k_{p} + k_{c})}]^{\frac{1}{1.8}}$ (1)

式中:Q为钻井液流量,L/s;p_r为泵机额定泵压,MPa;k_p为钻杆压耗系数;k_c为钻铤压耗系数。

k_p=ρ⁰^.⁸u^0.2L_p[ $\frac{0.51655}{{d_{p}}^{4.8}}$ + $\frac{0.57503}{(d - d_{0})^{3} (d + d_{0})^{1.8}}$ ](2)

k_c=ρ⁰^.⁸u^0.2L_c[ $\frac{0.51655}{{d_{c}}^{4.8}}$ + $\frac{0.57503}{(d - d_{2})^{3} (d + d_{2})^{1.8}}$ ](3)

式中:u为钻井液粘度,s;ρ为钻井液密度,g/cm³;L_p为钻杆长度,m;L_c为钻铤长度,m;d为井眼直径,cm;d₀为钻杆外径,cm;d₂为钻铤外径,cm;d_p为钻杆内径,cm;d_c为钻铤内径,cm。

起、下钻工况时,钻井液出口流量会由于钻柱上提、下放产生一定的变化,具体变化情况如图1所示^[9]。

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图1 起、下钻工况钻井液出口流量变化示意

图1中时间段1~2 min内的对应工况为钻进工况;时间段2~4 min内的对应工况为起钻工况;时间段4~6 min内的对应工况为下钻工况。故由图1可知,起钻工况下钻井液出口流量会由于钻柱上提而变小,下钻工况下会由于钻柱下放而变大,这是由于在起、下钻过程中,井筒环形空间内的钻柱体积发生了变化。暂不考虑钻井液粘滞性等其他影响因素,本文提出采用如下方式对起、下钻时的钻井液井口微流量计算公式进行修正。

起钻工况:

Q_a=Q-0.025π( ${d_{0}}^{2}$ - ${d_{p}}^{2}$ )v_L(4)

下钻工况:

Q_b=Q_c+0.025π( ${d_{0}}^{2}$ - ${d_{p}}^{2}$ )v_L(5)

式中:Q_a、Q_b分别为起、下钻时的钻井液出口流量模拟值,L/s;Q_c为下钻停泵时钻井液井口剩余流量(理论上为0),L/s;v_L为钻柱上提、下放的平均速度,m/s。

2.2 综合录井参数仿真建模方法

可用于溢流监测的综合录井监测参数包括立管压力、大钩负荷。在钻井液循环系统中,立管压力的测量值为钻井液在钻柱内流过时产生的压耗、钻井液流经喷嘴时产生的压耗、钻井液返回时流经环空区间产生的压耗之和^[10]。流体的流动状态分为两种,即层流和紊流^[11]。

2.2.1 立管压力仿真建模方法

立管压力的计算与流体流态有关,立管压力的计算公式如下^[12,13]:

p_l= $\{\begin{array}{l} \frac{32 Hρ {v_{a}}^{2}}{Re d_{p}} + \frac{2 KH}{d_{0} (1 - \frac{d_{0}}{d_{3}})} {[\frac{4 v_{a} G}{d_{0} (1 - \frac{d_{0}}{d_{3}})}]}^{n} + \\ 811.39 \frac{ρ Q^{2}}{c^{2} {d_{ne}}^{4}} Re < 2000 \\ \frac{0.1582 Hρ {v_{a}}^{2}}{R e^{0.25} d_{p}} + \frac{0.1444 u^{0.2} ρ^{0.8} H Q^{1.8}}{(d_{3} - d_{0})^{3} (d_{3} + d_{0})^{1.8}} + \\ 811.39 \frac{ρ Q^{2}}{c^{2} {d_{ne}}^{4}} Re \geq 2000 \end{array}$ (6)

式中:p_l为立管压力,MPa;v_a为钻井液环空流速,m/s;K为钻井液粘度指数;H为井深,m;d₃为套管内径,cm;n为钻井液流体流变系数;d_ne为钻头水眼等效直径,cm;c为喷嘴流量系数,通常取0.65~0.8^[13];G为中间参数;Re为雷诺数^[12]。

Re= $\frac{ρ v_{a} (d - d_{0})}{u [1 + \frac{f (d - d_{0})}{8 u v_{a}}]}$ (7)

式中: f表示屈服应力^[12]。

起钻时,钻井液流量发生了变化,从而引起立管压力发生变化,将起钻工况下钻井液流量代入公式(6),即可得到起钻工况下立管压力的计算公式。

2.2.2 大钩负荷仿真建模方法

钻进工况下,大钩负荷的计算公式如下^[5]:

D=N₁-W- $\frac{π μρgH}{4}$ ( ${d_{0}}^{2}$ - ${d_{p}}^{2}$ )(8)

式中:D为大钩负荷,kN;N₁为钻具重量,包括钻杆、钻铤、方钻杆、钻头等,kN;W为钻压,kN;g为重力加速度,N/kg;μ为单位换算系数。

钻压W的大小与地层岩石的研磨系数有关,其计算公式如下^[8]:

W= $\frac{D_{2}}{D_{1}}$ + $\frac{T_{e} A_{f} (Q_{1} N_{t} + Q_{2} {N_{t}}^{3})}{h + \frac{c_{1}}{2} h^{2}}$ - ${(\frac{T_{e} A_{f} (Q_{1} N_{t} + Q_{2} {N_{t}}^{3})^{2}}{h + \frac{c_{1}}{2} h^{2}} + \frac{T_{e} A_{f} (Q_{1} N_{t} + Q_{2} {N_{t}}^{3}) (\frac{D_{2}}{D_{1}} - M)}{h + \frac{c_{1}}{2} h^{2}})}^{\frac{1}{2}}$ (9)

式中:A_f为岩石研磨系数;T_e为中间计算参数^[8];Q₁、Q₂、c₁为转速影响系数;D₁、D₂为钻压影响系数;N_t为转盘转速,r/min;h为钻头相对磨损量^[8];M为门限钻压,kN。

起、下钻工况时,钻柱不再承受钻压,钻具所受浮力也会发生变化,同时钻柱的上提、下放会受到抽汲压力、激动压力的作用,会导致大钩负荷产生一定的变化。起、下钻工况下大钩受力如图2所示。

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图2 起、下钻工况大钩受力示意

图2中,F为大钩所受浮力,此时浮力随着井筒环形空间内钻柱体积的变化而变化,因此在计算起、下钻工况下大钩负荷时应考虑井筒内钻柱体积变化对大钩负荷产生的影响;w₁为抽汲压力,体现在钻柱上提过程中钻井液对钻柱产生的阻力;w₂为激动压力,体现在钻柱下放过程中钻井液对钻柱产生的阻力。大钩所受浮力、抽汲压力、激动压力的变化会直接导致大钩负荷变化。

综上,本文提出采用如下方式对起、下钻工况下大钩负荷的计算公式进行修正。

起钻工况:

Dg₁=N₁+w₁- $\frac{π μρg (H - Δ L)}{4}$ ( ${d_{0}}^{2}$ - ${d_{p}}^{2}$ )(10)

下钻工况:

Dg₂=N₁-w₂- $\frac{π μρg (L_{a} - L_{g})}{4}$ ( ${d_{0}}^{2}$ - ${d_{p}}^{2}$ )(11)

式中:Dg₁、Dg₂分别为起、下钻工况时大钩负荷模拟值,kN;ΔL为单位时间内钩位的上升距离,m;L_a为钻柱总长,m;L_g为实时钩位,m。

2.3 井底随钻监测参数仿真建模方法

井底随钻监测参数主要包括井底环空压力和温度。在钻进破岩的过程中,井底会产生大量地质岩屑,引起井底环压增大,在欠平衡钻井中井底环压受地层岩屑的影响尤为明显。因此,不能忽略由地层岩屑引起的环空增压,井底环空压力p_b的计算公式如下^[12]:

p_b= $\{\begin{array}{l} \frac{2 KH}{d_{0} (1 - \frac{d_{0}}{d})} {[\frac{4 v_{a} G}{d_{0} (1 - \frac{d_{0}}{d})}]}^{n} + ρgH + Δ p \\ Re < 2000 (12) \\ \frac{0.1444 u^{0.2} ρ^{0.8} H Q^{1.8}}{(d - d_{0})^{3} (d + d_{0})^{1.8}} + ρgH + Δ p \\ Re \geq 2000 \end{array}$

式中:p_b为井底环空压力,MPa;Δp为由环空岩屑引起的井底环空压力增量^[14],MPa。

Δp= $\frac{μH (ρ' V_{1} + ρ V_{2}) (9.8 + \frac{2 f_{s} {v_{s}}^{2}}{d - d_{0}})}{V_{1} + V_{2}}$ (13)

式中:f_s为环空岩屑在钻井液中的摩阻系数^[14];v_s为岩屑上升速度,m/s;V₁、V₂分别为岩屑、钻井液体积,cm³;ρ'为地层岩屑密度,g/cm³。

钻井液流经钻柱到达井底时,高温地层的热传递作用会引起井底钻井液环空温度升高。井底环空温度T_b的计算公式如下^[15]:

T_b=β₁(Bλ₁+1) $e^{λ_{1} H}$ +β₂(Bλ₂+1) $e^{λ_{2} H}$ +G_TH+T₀(14)

式中:T₀表示钻井液入口温度,℃;β₁、β₂、λ₁、λ₂为中间参数,取值与地层岩石热导率、钻井液比热容等参数有关^[15];B为中间计算参数;G_T为地温梯度,℃/m^[16]。

3 实验结果及分析

为了验证本文提出的溢流监测参数仿真模型的正确性及有效性,从仿真参数与实际测量参数的相似度以及利用仿真数据训练智能识别模型进行溢流识别的准确度两个层面进行实验,并对结果进行对比分析。

3.1 正常钻进工况下溢流监测参数的仿真

根据本文所提方法模拟的数据和LG 9井的实测钻井数据进行对比分析。LG 9井构造位置处于四川盆地龙岗构造长兴生物礁礁后不连续中强振幅相区的西北部,是四川盆地龙岗构造的一口预探井,井型为直井,设计完钻井深6 480 m,钻探目的层为飞仙关组、长兴组,主要钻探目的是了解龙岗地区生物礁礁后飞仙关组不连续中强振幅相区飞仙关组、长兴组的储集层分布情况及其含油气性,获取储集层参数。

根据LG 9井的钻井相关参数,模拟浅井段(454~474 m)和深井段(5 811~5 860 m)的溢流监测仿真数据,并与对应井段的现场实测数据进行对比,需设定参数见表2。

表2 溢流仿真参数设置

井段	方钻杆长度/m	钻铤外径/ cm	钻杆外径/ cm	单根长度/ m	井眼直径/ cm	起始井深/ m	钻井液密度/ (g·cm^-3)	钻井液粘度/s	额定泵压/ MPa	岩石研磨系数/ [mm³(kN·m)^-1]
浅井段	12.2	20.3	16.8	9.6	25.4	454	1.02	28	23	1.02×10^-4
深井段	12.2	14.6	8.9	9.6	17.8	5811	1.26	46	23	1.00×10^-5

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仅对钻进工况下钻井液微流量、大钩负荷、立管压力进行仿真验证,将参数仿真的时间间隔设置为30 s,由模型产生的部分仿真数据以及实测数据对比列于表3。其中,Q_f为钻井液出口微流量实测数据,Q_s为仿真数据;p_f为立管压力实测数据,p_s为仿真数据;D_f为大钩负荷实测数据,D_s为仿真数据。

表3 溢流监测仿真数据与钻井现场实际数据对比

井深/m	Q_f / (L·s^-1)	Q_s/ (L·s^-1)	p_f/MPa	p_s/MPa	D_f /kN	D_s/kN
487	46.56	42.01	10.13	11.96	278.3	335.31
488	48.38	42.49	10.66	12.09	276.6	336.00
489	47.80	42.33	10.28	12.05	281.2	335.97
490	47.43	41.59	10.30	11.84	279.5	335.89
491	48.09	41.82	10.28	11.90	277.1	335.60
5 811	11.98	14.88	21.14	25.20	1 618.6	1 711.58
5 812	11.94	15.47	21.09	24.85	1 618.3	1 711.73
5 813	11.88	15.45	21.07	25.28	1 618.0	1 711.95
5 814	11.76	14.90	19.61	25.33	1 620.6	1 711.36
5 815	11.64	15.47	20.98	24.95	1 621.7	1 711.48

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采用相似度R来衡量溢流监测仿真参数与钻井现场实测数据之间的相似性,计算公式如下:

R(x_i,y_i)=1- $\frac{| x_{i} - y_{i} |}{y_{i}}$ (15)

式中:x_i、y_i分别为溢流仿真数据、实测数据。

计算浅井段(454~474 m)各溢流监测仿真数据与实测数据间的相似度,结果如图3所示。

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图3 浅井段仿真参数与现场实测参数相似度

计算深井段(5 811~5 860 m)溢流监测仿真数据与实测数据间的相似度,结果如图4所示。

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图4 深井段仿真参数与现场实测参数相似度

经计算,钻井液出口流量仿真参数与现场实测数据间相似度均值为85.96%,立管压力仿真参数与现场实测数据间相似度均值为78.02%,大钩负荷仿真参数与现场实测数据间相似度均值为87.57%,三类仿真参数与现场实测数据间的平均相似度为83.85%。

实验结果表明,溢流监测仿真参数与同等条件下的现场实测数据吻合度较高,即本文提出的溢流监测参数数值模拟模型准确性较高。

3.2 溢流发生时监测参数的仿真

上文给出了正常钻井工况下钻井参数的仿真方法,当溢流发生时,需要对上述计算方法进行修正。

3.2.1 溢流发生时监测参数仿真建模方法

溢流发生时,由于地层流体流入井筒,使得钻井液密度、粘度发生变化,本文提出采用下式对溢流发生时的钻井液微流量Q_kick计算公式进行修正:

Q_kick=Q'+xQ₃(16)

式中:Q₃为地层流体渗入速度,L/s;x为无量纲系数,取值范围为[0,1],用以衡量地层流体流入对钻井液微流量的影响大小;Q'为钻井液密度、粘度发生变化后正常工况下的钻井液流量模拟值,L/s。

将溢流发生后的钻井液流量、密度、粘度、环空流速代入公式(6)即可得到溢流发生时立管压力的计算公式。

溢流发生时,由于地层流体流入井筒,钻井液密度发生变化,井底岩石变得松软,钻压发生变化,本文提出采用下式对溢流发生时大钩负荷D_kick的计算公式进行修正:

D_kick=N₁- $\frac{π μ ρ_{m} gH}{4}$ ( ${d_{0}}^{2}$ - ${d_{p}}^{2}$ )-θW(17)

式中:ρ_m为溢流发生后钻井液与地层流体的混合密度,g/cm³;θ为量化系数,取值范围[0,1],用以衡量钻压的减小程度。

溢流发生时,地层流体流入井筒,高压地层渗透率变大,地层流体产生的流压对井底压力产生了一定的影响,故溢流发生时井底环空压力p_kick的计算公式为:

p_kick=p_b+αp_r(18)

式中:p_r为地层流体产生的流动压力,MPa;α为量化系数,取值范围[0,1],用以衡量由于地层压力增加引起的井底压力增量大小。

溢流发生时,高温地层流体流入井筒,由于地层流体热传递的作用会导致井底环空温度升高,本文提出采用下式对溢流发生时的井底环空温度计算公式进行修正:

T_kick= $\frac{μ (C_{p} ρ_{k} V_{3} T_{k} + C_{m} ρ V_{2} T_{b})}{C_{p} ρ_{k} V_{3} + C_{m} ρ V_{2}}$ (19)

式中:C_p为地层流体的比热容,J/(kg·℃);ρ_k为地层流体的密度,g/cm³;V₃为地层流体的体积,cm³;T_k为地层流体的温度,℃;C_m为钻井液比热容,J/(kg·℃)。

3.2.2 溢流智能识别模型的建立

本文选用基于支持向量机SVM的智能识别方法进行溢流识别。利用支持向量机进行溢流识别的判别函数如下^[17]:

f(x)=sgn[g(x)]=sgn[ $\overset{l}{\sum_{i = 1}} {α_{i}}^{*}$ y_iK(x_i·x_j)+b](20)

式中:K(x_i·x_j)=[ϕ(x_i),ϕ(x_j)]为核函数;α_i为拉格朗日乘子(最优解 ${α_{i}}^{*}$ 中大部分样本对应的α_i为零;若样本所对应的α_i不为零,则该样本为支持向量^[17]);b为偏置量。

应用溢流智能识别方法,首先需要利用训练样本数据训练SVM模型,本文采用监测参数模拟数据(正常钻井、溢流模拟数据)训练SVM智能识别模型,将正常钻井模拟数据的样本标签设置为“+1”,溢流模拟数据的样本标签设置为“-1”。训练完成后,SVM识别模型即可通过测试数据得到“+1”(正常工况)或“-1”(溢流发生)的溢流判别结果。

3.3 溢流智能识别模型测试实验

利用邻井的两组现场实测数据开展溢流识别实验。为了说明溢流智能识别模型的有效性,将采用训练完成的SVM识别模型与传统专家经验模型共同进行溢流识别实验并对比结果。部分现场实测数据以及对应的模型溢流识别结果见表4、表5。表中Q_f、p_f、D_f分别代表正常工况下的出口流量、立管压力和大钩负荷模拟数据,Q_k、p_k、D_k分别代表溢流发生时出口流量、立管压力和大钩负荷模拟数据。

表4 正常工况下的溢流识别实验数据

井深/ m	Q_f / (L·s^-1)	p_f / MPa	D_f / kN	实际溢漏情况/m³	SVM识别结果	经验模型识别结果
2 883.91	35.1	23.09	123.80	0.03	正常	正常
2 883.92	32.4	23.21	123.71	-0.01	正常	正常
2 883.94	32.8	23.29	123.73	0.06	正常	溢流
2 883.99	32.2	23.32	123.56	0.08	正常	正常
2 884.01	32.5	23.20	123.38	0.10	正常	正常
2 884.02	32.9	23.42	123.36	0.13	正常	溢流

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表5 溢流发生时的识别实验数据

井深/m	Q_k/ (L·s^-1)	p_k /MPa	D_k/ kN	实际溢漏情况/m³	SVM识别结果	经验模型识别结果
2 885.24	36.2	23.32	123.47	0.19	正常	正常
2 885.35	36.9	23.43	123.38	0.44	正常	正常
2 885.58	38.1	23.73	124.18	1.68	溢流	溢流
2 885.59	36.4	23.62	125.11	1.63	正常	正常
2 885.60	37.2	24.60	125.63	1.46	溢流	正常
2 885.62	37.6	23.98	126.11	1.69	溢流	溢流
2 885.64	37.5	23.65	127.62	1.82	溢流	溢流

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由表4可知,井深处于2 883.91~2 884.02 m的过程中,钻井液池溢漏情况均小于0.1 m³(2 884.02 m除外),SVM模型识别结果均为正常,与现场实际情况吻合。由表5可知,当井深达到2 885.58 m时,SVM识别模型开始监测到溢流发生,从现场录井记录可以看出,井深达到2 885.58 m后钻井液池的溢漏均超过1.46 m³,说明井下发生溢流。溢流智能识别模型的识别结果与现场实际情况较为吻合,而经验模型的识别结果则出现了部分偏差。经计算,SVM模型识别准确率为84.6%,专家经验模型识别准确率为61.5%,利用仿真数据训练智能识别模型进行溢流识别的准确度较传统专家经验模型提高了23.1%,识别准确率得到了显著提升。

4 结论

(1)在分析常用溢流监测参数与钻井设计参数、地质相关参数、钻井工况之间关系的基础上,建立了钻进、起下钻工况下常用溢流监测参数的数值模拟模型。

(2)基于常用溢流监测参数数值模拟模型生成了典型的钻进工况下的仿真数据,并将仿真数据与同等条件下的钻井现场实测数据进行比对,结果表明仿真生成的溢流监测数据与现场实测数据间的相似度达到83.85%,具有较高的吻合度。

(3)将仿真生成的正常及溢流过程监测数据作为SVM识别模型的训练样本,将现场实测数据作为SVM模型的测试样本,同时建立缺乏训练样本的专家经验模型进行溢流识别对照实验。结果表明,SVM模型识别准确率为84.6%,较传统经验模型识别准确率提高23.1%,显著提高了识别准确率。

(编辑陈娟)

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被引期刊影响因子

[1]	ISLAM R,KHAN F,VENKATESAN R,et al. Real time risk analysis of kick detection: Testing and validation [J]. Reliability Engineering and System Safety,2017,161:25-37. [本文引用: 1]
[2]	VAJARGAH K,ALI,OORT V,et al. Early kick detection and well control decision-making for managed pressure drilling automation [J].Journal of Natural Gas Science and Engineering,2015(27): 354-366. [本文引用: 1]
[3]	岳炜杰. “三高”油气井溢流先兆在线监测与预警系统设计与开发 [D].青岛:中国石油大学(华东),2014:9-14. [本文引用: 1] YUE Weijie. The design and development of online monitoring and warning system for kick foreboding on “Three High” wells [D].Qingdao:China University of Petroleum (East China),2014:9-14. [本文引用: 1]
[4]	FRASER D,LINDLEY R,DERRICK MOORE D,et al. Early kick detection methods and technologies [C]∥ Paper 170756 presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition,Amsterdam,The Netherlands,2014. [本文引用: 1]
[5]	黄忠义. 基于快速采集四参数的钻井异常监测方法的研究 [D].青岛:中国石油大学(华东),2016:11-18. [本文引用: 3] HUANG Zhongyi. Research on drilling abnormal condition monitor method based on rapid acquisition of four drilling parameters [D].Qingdao: China University of Petroleum(East China),2016:11-18. [本文引用: 3]
[6]	OMRANI A E,FRANCHEK M A,GRIGORIADIS K,et al. Model-based early gas kick and well loss detection [J]. Advanced Intelligent Mechatronics,2016:1228-1233. [本文引用: 1]
[7]	潘一. 钻井工程[M]. 北京:中国石化出版社,2015:50-64. [本文引用: 1] PAN Yi.Drilling engineering[M].Beijing:China Petrochemical Press,2015:50-64. [本文引用: 1]
[8]	陈平. 钻井与完井工程[M]. 北京:石油工业出版社,2011:124-144. [本文引用: 4] CHEN Ping.Drilling and completion engineering[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2011:124-144. [本文引用: 4]
[9]	孙合辉,陶青龙,李邓玥,等. 基于录井参数的溢流预警模型研究 [J]. 录井工程,2015,26(4):17-21. [本文引用: 1] SUN Hehui,TAO Qinglong,LI Dengyue,et al. Overflow warning model based on mud logging parameters [J]. Mud Logging Engineering,2015,26(4):17-21. [本文引用: 1]
[10]	任美鹏,李相方,王岩,等. 基于立压套压的气侵速度及气侵高度判断方法 [J]. 石油钻采工艺,2012,34(4):16-19. [本文引用: 1] REN Meipeng,LI Xiangfang,WANG Yan,et al. Judgment method of kick rate and height based on stand pipe and casing pressure [J]. Oil Drilling & Production Technology,2012,34(4):16-19. [本文引用: 1]
[11]	马庆元,郭继平.流体力学及输配管网[M].北京:冶金工业出版社,2011:66-102. [本文引用: 1] MA Qingyuan,GUO Jiping.Fluid mechanics and transmission network[M]. Beijing: Metallurgical Industry Press,2011:66-102. [本文引用: 1]
[12]	周艳. 大庆油田环空压力精确计算与控制技术研究 [D].成都:西南石油大学,2011:15-25. [本文引用: 4] ZHOU Yan. Research on accurate calculation and control technology of annulus pressure in Daqing Oilfield [D].Chengdu: Southwest Petroleum University,2011:15-25. [本文引用: 4]
[13]	彭齐,樊洪海,纪荣艺,等. 无隔水管钻井浅部地层井筒循环压耗分析 [J]. 石油机械,2015,43(8):73-77. [本文引用: 2] PENG Qi,FAN Honghai,JI Rongyi,et al. Analysis of circulating pressure drop in surface formation wellbore in riserless drilling [J]. China Petroleum Machinery,2015,43(8):73-77. [本文引用: 2]
[14]	刘永贵,周英操,王广新,等. 欠平衡钻井环空岩屑对井底负压的影响 [J]. 石油学报,2005,26(6):96-98,103. [本文引用: 2] LIU Yonggui,ZHOU Yingcao,WANG Guangxin,et al. Effect of annular cuttings on negative pressure in under-balanced drilling process [J]. Acta Petrolei Sinica,2005,26(6):96-98,103. [本文引用: 2]
[15]	张建国. 钻井循环过程中井内瞬态温度预测模型 [J]. 钻采工艺,2014,37(3):5-8. [本文引用: 2] ZHANG Jianguo. Prediction model of transient temperature in well during drilling cycle [J]. Drilling & Production Technology,2014,37(3):5-8. [本文引用: 2]
[16]	易灿,闫振来,郭磊. 井下循环温度及其影响因素的数值模拟研究 [J]. 石油钻探技术,2007,35(6):47-49. [本文引用: 1] YI Can,YAN Zhenlai,GUO Lei. Numerical simulation of circulating temperature and its impacting parameters [J]. Petroleum Drilling Techniques, 2007,35(6):47-49. [本文引用: 1]
[17]	周艳真,吴俊勇,于之虹,等. 用于电力系统暂态稳定预测的支持向量机组合分类器及其可信度评价 [J]. 电网技术,2017,41(4):1188-1196. [本文引用: 2] ZHOU Yanzhen,WU Junyong,YU Zhihong,et al. Support vector machine ensemble classifier and its confidence evaluation for transient stability prediction of power systems [J]. Power System Technology,2017,41(4):1188-1196. [本文引用: 2]

Real time risk analysis of kick detection: Testing and validation

2017

... 井喷是石油和天然气开发中的重大安全事故^[1,2].溢流是井喷的先兆,通过及时发现溢流,可提前采取井控措施,避免井喷事故发生.据统计,溢流风险发生在起下钻过程的概率占55%,发生在钻进过程中的概率为40%,其他作业占5%.由此可知,钻进、起下钻为溢流多发工况.在不同工况下进行准确的早期溢流监测对保障钻井安全、提高钻井效率具有重要意义. ...

Early kick detection and well control decision-making for managed pressure drilling automation

2015

“三高”油气井溢流先兆在线监测与预警系统设计与开发

2014

... 钻井现场一般采用人工坐岗的方式监测溢流^[3,4,5,6],溢流判别的主观性强、误差大.为了提高溢流识别的准确性,近年来,人们将研究的重点转向智能识别方法,如神经网络、贝叶斯模型、支持向量机等^[5],这类方法不依赖主观因素,溢流正确识别率较高,但是智能识别模型的准确性依赖于大量的训练样本;而特定区块、特定井型、特定工况下的大量实际溢流监测数据往往难以获得.因此,如何获取大量的训练样本对智能模型进行训练成为亟需解决的一个关键问题. ...

“三高”油气井溢流先兆在线监测与预警系统设计与开发

2014

Early kick detection methods and technologies

2014

基于快速采集四参数的钻井异常监测方法的研究

2016

... [5],这类方法不依赖主观因素,溢流正确识别率较高,但是智能识别模型的准确性依赖于大量的训练样本;而特定区块、特定井型、特定工况下的大量实际溢流监测数据往往难以获得.因此,如何获取大量的训练样本对智能模型进行训练成为亟需解决的一个关键问题. ...

... 钻进工况下,大钩负荷的计算公式如下^[5]: ...

基于快速采集四参数的钻井异常监测方法的研究

2016

... 钻进工况下,大钩负荷的计算公式如下^[5]: ...

Model-based early gas kick and well loss detection

2016

2015

... 钻井液是用来清洗井底并把岩屑携带到地面以维持正常钻井操作的液体^[7],工程上通常根据钻头水功率最大化原则设计钻井液流量.钻井液流量主要与钻井设计参数中的井眼直径、钻井液密度、粘度、钻具尺寸、钻井液泵额定泵压有关,具体关系如下^[8]: ...

2015

2011

... 钻压W的大小与地层岩石的研磨系数有关,其计算公式如下^[8]: ...

... 式中:A_f为岩石研磨系数;T_e为中间计算参数^[8];Q₁、Q₂、c₁为转速影响系数;D₁、D₂为钻压影响系数;N_t为转盘转速,r/min;h为钻头相对磨损量^[8];M为门限钻压,kN. ...

... [8];M为门限钻压,kN. ...

2011

... 钻压W的大小与地层岩石的研磨系数有关,其计算公式如下^[8]: ...

... [8];M为门限钻压,kN. ...

基于录井参数的溢流预警模型研究

2015

... 起、下钻工况时,钻井液出口流量会由于钻柱上提、下放产生一定的变化,具体变化情况如图1所示^[9]. ...

基于录井参数的溢流预警模型研究

2015

... 起、下钻工况时,钻井液出口流量会由于钻柱上提、下放产生一定的变化,具体变化情况如图1所示^[9]. ...

基于立压套压的气侵速度及气侵高度判断方法

2012

... 可用于溢流监测的综合录井监测参数包括立管压力、大钩负荷.在钻井液循环系统中,立管压力的测量值为钻井液在钻柱内流过时产生的压耗、钻井液流经喷嘴时产生的压耗、钻井液返回时流经环空区间产生的压耗之和^[10].流体的流动状态分为两种,即层流和紊流^[11]. ...

基于立压套压的气侵速度及气侵高度判断方法

2012

2011

大庆油田环空压力精确计算与控制技术研究

2011

... 立管压力的计算与流体流态有关,立管压力的计算公式如下^[12,13]: ...

... 式中:p_l为立管压力,MPa;v_a为钻井液环空流速,m/s;K为钻井液粘度指数;H为井深,m;d₃为套管内径,cm;n为钻井液流体流变系数;d_ne为钻头水眼等效直径,cm;c为喷嘴流量系数,通常取0.65~0.8^[13];G为中间参数;Re为雷诺数^[12]. ...

... 式中: f表示屈服应力^[12]. ...

... 井底随钻监测参数主要包括井底环空压力和温度.在钻进破岩的过程中,井底会产生大量地质岩屑,引起井底环压增大,在欠平衡钻井中井底环压受地层岩屑的影响尤为明显.因此,不能忽略由地层岩屑引起的环空增压,井底环空压力p_b的计算公式如下^[12]: ...

大庆油田环空压力精确计算与控制技术研究

2011

... 立管压力的计算与流体流态有关,立管压力的计算公式如下^[12,13]: ...

... 式中: f表示屈服应力^[12]. ...

无隔水管钻井浅部地层井筒循环压耗分析

2015

... 立管压力的计算与流体流态有关,立管压力的计算公式如下^[12,13]: ...

无隔水管钻井浅部地层井筒循环压耗分析

2015

... 立管压力的计算与流体流态有关,立管压力的计算公式如下^[12,13]: ...

欠平衡钻井环空岩屑对井底负压的影响

2005

... 式中:p_b为井底环空压力,MPa;Δp为由环空岩屑引起的井底环空压力增量^[14],MPa. ...

... 式中:f_s为环空岩屑在钻井液中的摩阻系数^[14];v_s为岩屑上升速度,m/s;V₁、V₂分别为岩屑、钻井液体积,cm³;ρ'为地层岩屑密度,g/cm³. ...

欠平衡钻井环空岩屑对井底负压的影响

2005

... 式中:p_b为井底环空压力,MPa;Δp为由环空岩屑引起的井底环空压力增量^[14],MPa. ...

... 式中:f_s为环空岩屑在钻井液中的摩阻系数^[14];v_s为岩屑上升速度,m/s;V₁、V₂分别为岩屑、钻井液体积,cm³;ρ'为地层岩屑密度,g/cm³. ...

钻井循环过程中井内瞬态温度预测模型

2014

... 钻井液流经钻柱到达井底时,高温地层的热传递作用会引起井底钻井液环空温度升高.井底环空温度T_b的计算公式如下^[15]: ...

... 式中:T₀表示钻井液入口温度,℃;β₁、β₂、λ₁、λ₂为中间参数,取值与地层岩石热导率、钻井液比热容等参数有关^[15];B为中间计算参数;G_T为地温梯度,℃/m^[16]. ...

钻井循环过程中井内瞬态温度预测模型

2014

... 钻井液流经钻柱到达井底时,高温地层的热传递作用会引起井底钻井液环空温度升高.井底环空温度T_b的计算公式如下^[15]: ...

井下循环温度及其影响因素的数值模拟研究

2007

井下循环温度及其影响因素的数值模拟研究

2007

用于电力系统暂态稳定预测的支持向量机组合分类器及其可信度评价

2017

... 本文选用基于支持向量机SVM的智能识别方法进行溢流识别.利用支持向量机进行溢流识别的判别函数如下^[17]: ...

... 式中:K(x_i·x_j)=[ϕ(x_i),ϕ(x_j)]为核函数;α_i为拉格朗日乘子(最优解

{α_{i}}^{*}

中大部分样本对应的α_i为零;若样本所对应的α_i不为零,则该样本为支持向量^[17]);b为偏置量. ...

用于电力系统暂态稳定预测的支持向量机组合分类器及其可信度评价

2017

... 本文选用基于支持向量机SVM的智能识别方法进行溢流识别.利用支持向量机进行溢流识别的判别函数如下^[17]: ...

... 式中:K(x_i·x_j)=[ϕ(x_i),ϕ(x_j)]为核函数;α_i为拉格朗日乘子(最优解

{α_{i}}^{*}

中大部分样本对应的α_i为零;若样本所对应的α_i不为零,则该样本为支持向量^[17]);b为偏置量. ...

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面向早期溢流监测的钻井工程参数仿真建模方法

0 引 言

1 溢流监测参数的选取

2 溢流监测参数仿真建模方法

2.1 钻井液微流量参数仿真建模方法

2.2 综合录井参数仿真建模方法

2.3 井底随钻监测参数仿真建模方法

3 实验结果及分析

3.1 正常钻进工况下溢流监测参数的仿真

3.2 溢流发生时监测参数的仿真

3.3 溢流智能识别模型测试实验

4 结 论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

0 引言

4 结论

参考文献

原文顺序

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