如何运用大数据技术优化石油上游产业

大数据作为石油新经济的理论是最近几年提出的,石油上游产业从勘探到开发产生大量的原始数据,如何收集、解释和利用这些数据给石油工业带来了挑战。为了使各种复杂和日益剧增的原始数据变得更有价值,必须对其进行分解、分析和提取才能为勘探与开发提供有效的信息服务。石油上游产业在地面和井下使用数以千计的传感器采集大量的原始数据,用于二维、三维地震建模、油藏模拟、实时监测、地质导向和油气开采。石油上游产业的数据量已经超出人们的想象,大数据技术能将其中的公共数据与不同领域或专业的数据融为一体,提取并发布正确的信息,这种能力可以帮助企业依据提取的数据和发布的正确信息为决策者提供及时和正确的决策。本文重点讲述如何运用大数据技术优化石油上游产业,大数据技术如何为企业的专家和决策者提供正确的决策。

定向滑动钻进控制系统与控制方法研究

针对螺杆钻具在定向钻井过程中由于井眼摩阻大所导致的工具面调整困难和滑动钻进托压问题,利用顶驱精确定位和左右旋转的特点,研究开发基于顶驱可编程控制器(PLC)和传感器于一体的滑动钻进控制系统。本文深入研究和分析了钻具滑动前后摩擦力的变化规律和控制扭矩旋转钻具减小井眼摩阻的方法。通过5个传感器的实时数据采集,依据定向工程师的经验和推理方法,将其转换为计算机可以执行的控制程序,建立以PLC为核心的人机控制界面,PLC计算调整工具面所需的旋转角度,将工具面准确调整到设计的工具面角度;根据大钩悬重和压差?P判断托压,出现托压时PLC计算不改变工具面的旋转扭矩,以计算的扭矩为限值左右旋转钻具减小井眼摩阻,直到压差?P>0,解决滑动托压。研究表明,新方法能大幅减小井眼摩阻,提高机械钻速;其方法是目前解决螺杆钻具滑动钻进最有效的控制方法。

大位移井、水平井扭矩摩阻分析与三维建模

定向钻井作业中,特别是复杂井、大位移井和水平井钻井过程中极度的钻柱扭矩和摩阻给钻井作业带来了极大的困难和挑战。为了监测钻井过程中可能出现的类似问题,作为一种预测和监测方法,扭矩摩阻模型可以在井的设计阶段和钻井过程中预测和分析此类问题。当今钻井业界广泛使用的扭矩摩阻模型大都基于20多年前推出的方程,这些方程至今没有多大改变。本文对钻井作业中有关扭矩摩阻的基本原理、导致扭矩摩阻大的因素、井眼轨迹、钻杆屈曲以及岩屑运移等问题做出一些阐述和分析,简要介绍了标准扭矩摩阻模型,同时,引入了一组最新推出的三维扭矩摩阻模型,并分别给出了不同井段的扭矩摩阻模型。最后,根据大位移井和水平井钻井扭矩和摩阻大的特点,给出了水平井降低扭矩摩阻的钻柱设计准则,目的在于有效传送井底钻压,减小钻柱屈曲,提高井身质量和钻井效率。

实时评价井下工况 侦测早期事故征兆

石油钻井是一个高风险行业,各类突发的井下事故如井塌、卡钻、井漏和井涌都可能导致钻井周期延长和巨额成本损失。大多数事故发生前都存在某种前期征兆,一些征兆人可能很难察觉,当司钻发现迹象时可能为时已晚。一种新的、借助计算机操作的实时分析法可以侦测早期事故征兆,该方法通过持续不断地计算作用于井内的各种应力(机械力、液力和热动力),将应力与一个自动校准的模型数据进行耦合分析,得出一个预测井下工况的真实图形,通过分析模型值与测量值之间的偏差,可以获得当前井下工况实时评估,偏差大小和趋向预示着风险和异常,井下工况可能正在恶化,事故可能随时发生。图形走势出现不同的偏差向司钻发出可能发生不同结果的预警,让司钻提前采取相应措施加以防范,避免事故发生。本文在此讲述这一方法,并举例阐述效果。

运用数学模型优化马达与钻头参数,提高机械钻速

泥浆马达加PDC钻头组合已广泛应用于定向井和水平井的钻井作业,如何运用数学模型优化马达和钻头性能十分重要。定向井、水平井交替采用旋转模式和滑动模式钻进直线段、曲线段和水平段,由于不同规格的马达在最佳流量下具有不同的输出转速和扭矩,因此,不同井段需采用不同规格的马达和钻头。马达和钻头规格、钻头磨损、操作参数以及井眼净化等因素都对机械钻速有很大影响。本文介绍一种优化定向钻井的新方法,对于一个设计井段,新方法运用数学模型进行分析,实现马达与钻头组合的最佳选型,给出一个预钻井段最优化的钻井设计,包括预测的最佳钻压和转数。对于给定的流量,计算出相应的马达压差和机械钻速。新方法的目的在于最大程度地提高预钻井段的机械钻速和钻井效率。