钻井过程中井漏特征精细识别方法研究与应用

井漏是钻井工程中普遍存在的井下复杂问题,严重影响着钻井施工安全与钻井周期,井漏特征精细识别是高效治理井漏的关键。首先,综合测井、钻井、录井及地质等资料,结合漏层力学性质与物理机理分析,利用加权系数法,建立了基于“井漏综合指数”的井漏层位识别新方法。然后,研究了漏失通道类型及尺寸、漏失压差、漏失速度等井漏特征参数的定量分析方法,并给出计算模型,形成了多信息融合的井漏特征精细识别方法。该方法在X区块进行了实例分析,分析结果表明,X区块实际井资料的处理结果与现场实际漏失地层的层位、漏失类型及漏失速度等井漏特征基本吻合。井漏特征精细识别方法综合考虑了井漏的主要影响因素,利用其可以准确识别漏层的特征,为防漏堵漏技术优化及施工提供科学依据。

结合LSTM自编码器与集成学习的井漏智能识别方法

为了解决传统的井漏智能识别模型因井漏样本数量受限导致其识别准确率低的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与自编码器(auto-encoder,AE)相结合、集成LSTM-AE的井漏智能识别方法。首先,采用正常样本训练多个包含不同隐藏层神经元数目的LSTM-AE模型,利用重构得分筛选出识别效果较好的几个模型作为基识别器;然后,采用集成学习对多个基识别器的识别结果进行加权融合,解决单一模型因对样本局部特征过度学习导致的误报与漏报问题,提高模型的识别准确率。从某油田18口井的钻井数据中选取了6000组正常钻进状态下的立压、出口流量、池体积数据,对集成LSTM-AE模型进行训练和测试,结果表明,提出方法的识别准确率达到了94.7%,优于其他常用的智能模型的识别结果,为井漏识别提供了一种新的技术途径。

面向溢流与井漏监测的钻井液池体积趋势校正方法

钻井液池体积是溢流和井漏监测的常用参数。在钻井正常施工时,随着井筒容积的变化以及井筒内钻井液与地层流体的交换,钻井液池体积会产生与溢流和井漏发生时相似的“类风险趋势”,导致现有的溢流与井漏监测方法易产生误报,降低了溢流与井漏监测方法在现场应用时的有效性。针对此问题,文章首先分析了导致池体积产生“类风险趋势”的原因,建立了钻进与起下钻工况下池体积的正常变化模型,利用建立的模型校正池体积的“类风险趋势”,降低溢流与井漏监测的误报率;然后,建立了基于规则推理的溢流与井漏监测模型,用于测试池体积的“类风险趋势”对溢流与井漏监测的影响。利用现场实测的4500组钻井数据,采用基于规则推理的溢流与井漏监测方法开展了风险监测实验,结果表明,在进行池体积趋势校正后,溢流与井漏风险监测的误报率由10.03%降低至3.06%。

矿山救援钻孔中井涌井漏事故预警预测

为解决矿山应急救援钻孔作业过程中井涌井漏事故预警预测困难等问题,建立了基于机器学习的钻进过程井涌井漏事故预警预测模型。首先对井涌井漏事故发生初期时的钻进参数进行事故表征参数分析;其次对事故表征参数进行数据清洗处理,在此基础上,通过XGBoost事故诊断预警模型对井涌井漏事故进行早期诊断识别;随后建立PSO-LSTM事故发展预测模型,对事故发生后的孔底压力参数发展趋势进行预测,提前掌握钻进事故发展状态;最后通过实际钻进数据对预警预测模型的有效性进行验证。结果表明:XGBoost事故诊断预警模型能根据总池体积、立管压力、出入口流量差和动力头负荷这4种钻进参数的异常变化,快速准确诊断钻进过程中的井涌井漏事故;PSO-LSTM事故发展状态预测模型能充分学习孔底压力参数发展规律,综合EMAP、EMA、ERMS、R2这4项误差评价指标,PSO-LSTM模型相较于BP、RNN、SVM模型的预测性能最佳,能准确预测事故发生之后的孔底压力发展趋势,提前掌握井涌井漏事故的严重程度和发展态势。研究结果丰富了钻进过程井涌井漏事故预警预测方法,提高了矿山事故地面救援的可靠性,对矿山应急救援钻孔作业过程中事故控制有着借鉴与指导作用。

基于门控循环单元网络的钻井井漏智能监测方法

井漏是钻井过程中常见的钻井风险,若对该风险发现、处理不及时,极易导致井塌事故,轻则延长施工周期,重则危害现场人员人身安全。为了提高油气井钻井过程中井漏风险识别的准确性,降低风险识别对人为经验的依赖,结合钻井参数的非线性以及长时依赖特征,提出了一种基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的井漏风险智能识别方法。该模型以池体积、出口流量和立管压力作为监测参数构建GRU网络,能够提取监测参数的时间序列特征,以实现对井漏风险的准确识别。利用现场实测钻井数据对模型进行了实验测试,结果表明,该方法对井漏风险的识别准确率达到了90.1%,优于长短期记忆网络的识别结果。

井漏风险层位钻前智能识别方法研究

井漏是复杂地层钻井工程常遇到的工程难题,呈现出频发性、随机性与持续性等特征,钻前准确预测井漏风险层位对于安全钻井显得尤为重要。传统井漏层位分析偏重于随钻诊断和钻后总结,主要采用工程数据与现场经验相结合的手段,导致分析结果存在滞后性,无法在钻前有效指导钻井工程设计。本文以地震属性体数据和漏失工程数据为基础,在具有典型漏失特征单井选取的基础上,提取过井地震属性体数据,通过时深关系将漏失与地震属性相匹配,并采用随机森林方法甄别优选出与井漏预测相关性强的地震属性体,然后运用机器学习方法中的软投票算法建立集成学习模型,该模型融合了逻辑回归、随机森林和支持向量机3个子模型,实现了多元地震属性体与漏失工程数据之间的非线性映射关系及其对应权重的表征,同时获得基于地震与工程数据融合驱动的漏失风险层位分布概率,实现钻前井漏风险层位三维空间分布预测。研究结果表明,方差、时频衰减、甜点和均方根振幅与井漏的相关性最高,综合上述多种属性体可以实现更为精确的井漏风险预测,而过多增加地震属性数据并不能显著提升预测效果精度,相反还会增加计算成本。与单一机器学习模型相比,集成学习模型由于融合了多个子模型的优点,能够取得更好的预测效果。实际应用效果表明,采用地震属性体进行漏失风险预测,其精度取决于地震数据的采样率,井漏风险层位区域横向预测分辨率约为25 m,纵向预测分辨率约为6m(2ms),预测结果表明横向相比于纵向更为可靠。但由于时深关系的影响,可能导致纵向预测精度的偏移。本研究能够较好的进行钻前漏失预测,为钻前漏失预测提供了一种新的思路,对于指导井位部署、井眼轨道优化以及安全钻井具有重要意义。

东海大位移井钻井井漏特征分析及风险识别

东海西湖油气田岩性复杂、断裂发育,深部平湖组地层孔隙压力高,安全泥浆密度窗口窄,钻井过程中易发生漏失,导致伴生复杂情况频发并延长了钻井周期,甚至造成井眼报废,严重制约了西湖油气田滚动扩储增产进程,特别是大位移井的钻进过程中,井眼轨迹难以避免穿越断层、破碎带等复杂地层,漏失现象更加频繁。西湖油气田主要存在4种漏失类型:高地层压力导致的窄压力窗口漏失、断层裂缝性漏失、高渗透砂岩渗漏、衰竭压力地层漏失,其中大位移井漏失以断层裂缝性漏失和衰竭压力地层漏失为主。综合考虑区域地球物理响应特征和漏失特点,基于叠后三维地震与测井数据综合评估,采用井震融合技术,形成了一种多因素控制的东海大位移井井漏风险预测评价方法,该方法可以预测井漏风险等级,为钻井过程中的防漏和堵漏工作提供技术参数和支持。

应用渗透率对比法随钻识别井漏类型

准确识别井漏类型是制定防漏堵漏措施、优选堵漏材料的重要前提。目前钻井现场主要通过综合分析法来判断井漏类型,存在主观性强、相关资料不全、效率低等问题。基于孔隙型地层渗透率远小于裂缝型地层的事实,提出了一种应用渗透率对比法随钻识别井漏类型的方法。应用毛管束和等直径球形颗粒来模拟实际岩石,建立了孔隙型地层渗透率与孔隙度、岩石颗粒平均半径之间的关系式。根据渗流力学理论得到漏失井段地层平均渗透率计算模型。现场通过井漏数据计算出漏失井段地层平均渗透率;利用返出岩屑测定岩石粒度组成获取岩石颗粒平均半径,进而计算出孔隙型地层渗透率范围;对比渗透率计算结果的差异性,即可识别出井漏类型。该方法适用于识别碎屑岩地层的渗透性漏失或裂缝型漏失,方法简单、快速、参数易于获取。

四川盆地井漏处理技术实践与研究

针对四川盆地钻井漏失频率高、处理措施效果不理想的现状,对四川地区的地形进行了分析和评价,分析钻井、固完井作业发生井漏的原因及特点。通过钻井、固完井施工过程中,川西马蓬15-1HF井、新22-1H井典型井漏及处理情况;川东HF203井、元坝29井、元坝102-侧1井、元坝21井典型井漏及处理情况;固完井马蓬26井、马蓬46井、马蓬11井、川孝489井、新沙23-18HF井、HF203井典型井漏及处理情况进行综合案例分析,总结出了四川地区井漏的处理方法。

深水钻井礁灰岩地层失返性井漏处理与认识

深水钻井失返性井漏处理难度大、周期长、经济成本高,如处理不当,极易恶化造成卡钻、井塌、井喷等事故。为提高深水钻井失返性井漏处理效率,该文剖析了南海深水井钻井期间发生失返性井漏的根本原因,提出了一种复合堵漏水泥浆处理失返性井漏的新方法,分析了该复合堵漏水泥浆的堵漏作用机理,印证了该方法的可靠性,最终形成处理礁灰岩失返性井漏的工程作业经验成果,并针对性提出防止井漏事件进一步恶化成卡钻、井塌、井喷事故的技术措施,为后续处理及预防深水失返性井漏提供参考和启示。

基于深度AUC最大化算法的井漏风险预测

井漏是石油天然气钻井过程中经常面临的一项重要挑战,它的发生会极大的降低钻井效率,增加钻井成本。运用人工智能技术实现井漏风险的精准预测具有重要意义。文章将钻井液泄露分类问题转化为不平衡分类问题。类别间的非均衡性和钻探特征间缺乏高度相关性,对传统的深度学习模型提出了挑战。在这种情况下,传统的准确率度量很难正确评估模型性能。此外,研究引入了一种称为FAUC-S的深度AUC最大化(DAM)算法实现井漏风险预测,该算法是通过关注困难样本的AUC损失来训练组合深度学习模型。实验中还应用了一些经典的深度学习模型实现井漏风险的分类。实验结果表明,与其他3个模型相比,FAUC-S获得了最高的精确度、召回率和F 1分数,实验验证了FAUC-S模型优越的分类性能。因此,该深度模型的成功应用可以有效地帮助钻井队解决钻井问题。

基于异质集成的井漏预警模型

钻井井漏事故具有突发性和难以控制的特点。因此,迫切需要建立一种有效的井漏预测方法。将随机森林、支持向量机和反向传播神经网络模型相结合的异质积分器Stacking应用于青海省柴达木盆地英西地区。首先对目标区块的数据集进行处理,运用灰色关联对数据进行相关性分析,选择其中10个相关性高的参数,后设置两层堆叠集成,第一层选择随机森林、支持向量机和BP神经网络模型作为基础学习器,第二层选择逻辑回归模型作为元学习器。结果表明,异质集成模型提高了预测精度(0.981的准确率、0.970的精确率、0.963的召回率和0.960的F 1分数),克服了同质分类器的局限性。强调了综合井漏预警预报中考虑多种地质因素的重要性。

鄂尔多斯盆地杭锦旗地区井漏地质机理分析

鄂尔多斯盆地北部杭锦旗地区钻井过程中频繁出现井漏现象,为了研究搞清楚井漏产生的地质机理,采用杭锦旗地区的钻井、录井、测井等资料,开展了研究区井漏高发层位、区域、漏失特征等因素的分析。分析研究结果表明:研究区井漏区域主要位于刘家沟组泥岩、下石盒子组储层以及元古界顶部风化壳,漏失机理主要为刘家沟组泥岩本身易破碎,承压能力差,漏失层位主要受断层、褶皱以及风化壳产生的裂缝控制;下石盒子组储层受断层影响,发育高角度裂缝;元古界顶部风化壳附近裂缝发育。基于井漏发生的地质机理提出了以下几种预警方法:井漏大数据分析法、复杂构造识别法、储层改造分析法,对于预防井漏有积极作用。

威远区块基于地质工程一体化的井漏风险识别技术研究

为了应对威远页岩气田深层的茅口组、龙马溪组断层较发育,裂缝分布复杂,普通的地震解释方式难以准确识别井漏风险的问题。降低井漏事故发生率,研究了地质工程一体化技术在钻井领域的应用,提出了威远地区地质工程一体化的井漏风险识别技术,对重点地层进行井震融合精细化建模,选取最大似然属性技术对断层进行识别,优选钻具组合,配合采用现场+远程联动保障技术,实现避钻井漏风险地层。现场作业结果表明,地质一体化井漏风险识别技术对高风险断层可以做到有效预测,规避井漏风险,应用地质工程一体化技术后的事故复杂率下降了14个百分点,确保了钻井作业的安全高效,为威远区块井漏问题打造了施工样板,相关成果可为同类工程问题提供借鉴。

钻井工程中井漏预防及堵漏技术

由于复杂的环境因素,在石油开采过程中,对钻井和修井的技术要求很高,一旦出现疏忽,很容易造成井漏事故。为解决我国钻井设备的井漏问题,满足能源输送需求,分析了井漏发生的原因,提出了相应的预防措施,并深入研究了井漏技术在钻井过程中的应用。

钻井溢流井漏智能监测信息系统研制与应用

针对钻井液池液面监测和录井气测等方法存在微量溢流发现不及时、溢流预判不准确等问题,研制出一套钻井溢流井漏智能监测信息系统,将综合录井仪获取悬重、泵压、液面高度等数据经过智能综合分析,在井漏溢流发生的瞬间做出预警,再经过各种参数的逻辑判断,最终判定是否发生溢流井漏。结合了监测系统逻辑判断和工程专家多年实践经验,与常规监测方式中的液位传感器相比,减少了技术人员对溢流和井漏误判次数,灵敏度大幅提高,为井漏和溢流的及时发现和处理赢得了宝贵时间,对确保井控安全意义重大。

基于残差网络的井漏事故预警研究

在钻井工程中,事故预警具有至关重要的作用。钻井作业涉及到很多高风险的活动,这些活动可能会引发非常严重的事故。因此通过对钻井过程中的各种参数进行实时监测和分析,可以提前发现异常波动,并采取相应的措施进行调整和预防,从而保障钻井作业的安全和顺利进行。提出了一种基于残差网络的井漏事故预警神经网络模型,并设计与实现了该模型,以提高钻井工程的安全性和可靠性。首先采集现场钻井工程数据并通过特征构建建立自有数据集,并对自有数据集进行了数据预处理。然后通过特征构建、残差网络数据预处理、特征制作,建立和训练井漏事故预警模型。最后对基于残差网络的井漏事故预警模型在实际场景中进行了验证,并取得了良好的效果,这为石油钻井行业提供了重要的安全保障。

井漏的预防和处理

井漏是钻井过程中井筒内钻井液或其他介质(固井水泥浆等)漏人地层孔隙、裂缝等空间的现象。井漏是钻井过程中最复杂的问题之一,是引发其它恶性事故的重要隐患。井漏也是钻井工程中常见的井内复杂情况,多数钻井过程都有不同程度的漏失。轻微的井漏会导致钻井作业中断,严重的井漏处理会浪费大量的人力、物力和财力,如果井漏处理不当或者不及时,因井内液柱压力下降引起井壁失稳造成井壁坍塌从而造成卡钻事故,甚至导致部分井眼或全部井段报废。特别是有进无出的大漏如不能及时发现采取措施进行控制,常常会诱发地层流体涌入井筒发生井涌或井喷事故。井漏的原因通常是井筒内液柱压力大于地层压力;根据漏失速度来分井漏可分为渗透性漏失、裂缝性漏失及溶洞性漏失。

钻井工程中井漏预防措施探讨

钻井工程作为石油工业中至关重要的一环,扮演着连接地下油气资源与地表开发的桥梁角色。然而,在这一复杂的过程中,井漏问题常常成为工程师们面临的一大挑战。井漏,即井筒内部的钻井液通过地层裂缝或孔隙流失至地下层位或地表的现象,可能导致严重的安全事故和环境污染。因此,井漏的预防成为保障钻井工程安全、高效进行的关键环节。井漏问题的严重性不言而喻。一旦发生井漏,将会导致许多不可估量的损失。首先,井漏可能引发油气井的失控,造成油气的泄漏,不仅会导致资源的浪费,还可能引发火灾、爆炸等严重安全事故,威胁到工作人员的生命财产安全。其次,井漏还可能导致地下水污染和土壤污染,对周围环境造成长期不可逆的影响,对生态环境产生严重破坏。因此,井漏预防不仅关乎工程进度和成本,更是关乎生态环境和社会稳定。旨在深入探讨钻井工程中井漏的预防措施,以降低井漏风险、提高钻井安全性,从而为钻井工程的顺利进行提供技术支持和理论指导。

伊拉克地区4#层井漏的预防与处理

伊拉克地区4#地层裂缝性石灰岩较为发育,在该层组钻进时容易诱发钻井液循环漏失,严重影响了下步的钻井施工。针对4#层的地质特点和井漏性质,形成了以施工前准备、施工中井漏预防、不同漏失速度条件下的井漏处理技术,现场应用效果良好,对处理同类型井漏具有指导作用。