机器学习在钻井工程中的应用综述

随着油气资源勘探深度和地质条件的复杂性的增加,传统的钻井方法在效率和适应性方面面临着巨大挑战。机器学习作为一种先进的人工智能技术,通过对大量历史数据的学习和建模,在钻井工程中的参数优化、事故预警、井漏检测和速率预测等方面展现出显著的优势。本文综述了当前机器学习在钻井工程中的应用现状,包括钻井速率预测与优化、参数优化、井漏预测与主控因素分析、钻井事故识别和智能导向钻井技术等领域的研究成果。通过对这些应用的分析,本文探讨了机器学习在提升钻井效率、降低成本以及提高安全性方面的作用,并指出了未来的研究方向和技术挑战。

海洋丛式井典型浅部井漏复杂情况案例分析及处理措施

渤海部分油田由于长期开采导致产能大幅度降低,利用现有低产能老井进行侧钻新井位是增产的有效措施之一。海上油田受平台面积限制,井网设计密集且槽口间距小,使得浅层侧钻钻井作业面临诸多挑战。本文以渤海油田某井在浅层侧钻过程中发生的典型浅部井漏案例为研究对象,详细分析了在高密度井网和有限空间条件下,如何有效应对窜槽口漏失、邻井工程性裂缝和窜通海底失返性漏失等复杂钻井情况。通过对案例的深入分析,文章揭示了井壁稳定性不足、水泥石质量差及地质条件复杂等因素对井漏的影响。在此基础上,本文提出了一系列针对性的处理措施和预防策略,包括改进钻井液设计、优化水泥浆配比及施工工艺,以及采用先进地质预测技术。特别是在侧钻操作中,采用了先进的钻井技术和特种工具,以规避已知风险区域并提高侧钻成功率。本研究对于类似条件下的海洋油田开发具有重要的参考价值和实际意义。

钻头选型优化在海洋Z-3井提速中的应用

钻井效率的提升对于海洋油田的经济性和开发效率具有决定性影响。本研究聚焦于渤海油田北部的海洋Z-3井,该井的完钻深度超过4000m,钻遇地层从第四系平原组延伸至太古界。Z-3井在钻探过程中,特别是在钻进三开12.25寸井段时,遇到了复杂的地质条件和狭窄的作业压力窗口。针对这些挑战,本研究通过优化钻头选型,显著提高了机械钻速,有效地应对了复杂地层条件。文章详细分析了Z-3井在新近系明化镇组、馆陶组以及古近系东营组和沙河街组等关键地层的钻头选型策略。优化措施包括选择适合复杂地质的高性能钻头,并调整钻井参数以适应地层特性。本研究的成果不仅提高了Z-3井的钻井效率,也为类似复杂海洋油田井的钻头选型提供了宝贵的参考。

渤海油田中短半径侧钻井实践与认识

渤海部分油田处于目前开发的中后期,利用老井原井身结构进行侧钻调整井改造,完善井网布置,提高剩余油的开采是渤海油田主要的增产措施之一。XXX区块位于渤海湾盆地渤南低凸起西端,该区块由于埋藏浅、成岩程度低,岩石疏松,粒间孔发育,对于侧钻井壁稳定维护难度大。同时,该区采油井122口,注水井52口,水源井5口,轨迹控制难,钻具柔度要求高,中短半径。加之较高的井眼曲率,生产套管难以下入。对此,优选PEC钻井液,维护井壁;优化开窗钻具组合确保开窗顺利,优选高弯角马达利于井眼轨迹控制;采用浮鞋及尾管的生产组合确保储层顺利完井。最终,成功的在XXX区块钻成第一口在井眼无扩眼的中短半径井,为渤海湾稳产增产贡献了一份力量,为渤海湾后续中短半径井提供参考。