基于改进时序网络的钻进参数可解释实时预测

实时准确预测钻进参数变化趋势对现场钻井作业具有重要参考价值。针对智能模型在现场作业应用中面临的钻进参数可获取性限制,提出了一种基于注意力时域卷积网络(AT-TCN)的钻进参数超前预测方法。该方法不仅考虑了录井曲线随深度变化的趋势和自相关性,同时嵌入高拓展性的注意力机制模块,使模型更好地捕捉钻进参数的动态变化。利用现场钻井数据集测试,评估了模型在预测4种关键钻进参数(扭矩、立管压力、钻井液当量密度和机械钻速)方面的有效性和准确性。研究结果表明:AT-TCN预测当量密度的准确率最高达到99%,且在模型精度和计算效率上,均优于其他4种深度学习模型,能够有效捕捉钻进参数的变化趋势。AT-TCN还提供模型的双重可解释性,可从时序和特征维度方面反映输入序列对预测结果的影响。研究结果有望为钻井作业的安全性、高效性作出重要贡献,具有较强的落地应用价值。

水平井钻井提速-减阻-清屑多目标协同优化方法

水平井钻井过程中,钻进破岩、管柱延伸和井筒流动等子系统相互耦合、相互制约,现有的仅考虑单一子系统的钻井优化方法难以兼顾效率和风险。针对此问题,提出了综合考虑破岩提速、管柱减阻和井筒清洁多过程耦合的水平井钻井提速-减阻-清屑多目标协同优化方法,建立了基于随机森林的机械钻速智能预测模型、基于刚杆模型的摩阻系数智能反演模型和基于两层稳态模型的水平井岩屑运移模型,并以钻压、转速和排量为决策变量,以提高机械钻速、降低机械比能为目标,以不发生管柱风险(摩阻系数过大)和井眼清洁风险(岩屑床高度过高)为约束条件,采用带精英策略的非支配排序遗传算法和逼近理想解排序算法进行多目标优化与决策,给出钻压、转速和排量的最优参数组合。将该方法应用于某水平井7600~7650 m水平段进行实例分析。分析结果表明,优化后机械钻速提高了32%,机械比能降低了19%,且摩阻系数和岩屑床高度均在安全范围内。提出的水平井钻井提速-减阻-清屑多目标协同优化方法能够在优化钻井效率的同时降低卡钻和井眼清洁不足等风险。该方法可为水平井安全高效钻进提供保障。

钻柱摩阻扭矩智能预测模型与解释

钻井管柱力学的准确表征和动态分析是保证安全高效钻井的关键。现有经典的钻井管柱摩阻扭矩软杆/刚杆模型中,钻柱摩阻系数通过经验估算或钻后反演来确定,其准确性和时效性有待提升。本研究基于人工智能技术在复杂非线性映射问题中的有效性,通过预测摩阻系数建立机理-数据融合的钻柱摩阻扭矩预测方法。首先利用已钻录井数据和软杆模型反演摩阻系数,为摩阻系数智能预测提供数据基础,通过对74口井数据处理和特征量化分析,建立考虑数据序列特征的LSTM(Long Short-Term Memory)网络,并通过摩阻扭矩预测和SHAP(SHapley Additive exPlanation)可解释性分析验证模型合理性。结果表明:摩阻系数预测误差为5.89%,摩阻扭矩预测误差降低了4.41%,模型表征的输入特征与摩阻系数的映射关系符合管柱力学机理,具备较强稳定性和可解释性。该方法可为钻井管柱力学的准确表征与动态分析提供理论与技术支撑。