机器学习在井漏监测中的研究进展

井漏是钻井过程中常发生的钻井事故,具有很强的突发性,难以及时发现。在大数据和人工智能技术下,数字化和智能化防漏技术已成为不可避免的发展趋势。这些技术的核心内容包括基于机器学习的算法模型和相应的系统软件。文章通过对井漏机理的梳理归纳,阐述了井漏发生的特点,同时进一步归纳了BP神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习算法在井漏预测预警中的应用以及智能化井漏监测系统研究现状。与传统的人工判断井漏事故发生相比,通过机器学习算法能够更加提前、更加可靠、更加精准的对井漏发生进行预测预警。同时通过智能化井漏监测系统,工程师可以更加直观的了解井下或者井上各种参数的变化,通过这些变化和系统的推荐和预警,更快的作出反应,极大的提高钻井安全。

开鲁盆地井漏处理方法

在钻探过程中,易出现井漏现象。本文以开鲁盆地某地热井钻探过程中井漏事故处理为例,介绍了井漏机理、井漏程度、井漏类型及处理方法,分析了该区井漏层段、井漏原因,并对处理方法及效果进行评价,提出井漏事故处理原则,为本区钻探工作提供一定参考。

川西地区油气井井漏处理工艺技术研究

井漏是试气修井过程中常见的井下复杂情况之一,给油气井的勘探开发带来了极大困难,面临的最大问题就是地质情况的复杂性和不确定性。如何简单、方便、直观地实时监测漏失层,对漏失可能性做出评价和制定有效的堵漏措施成为解决问题的关键。本文通过归纳总结目前堵漏技术在现场应用时所存在的困难,进一步分析井漏的原因和机理,针对目前所存在的堵漏困难,研讨了适合于川西油气井修井测试堵漏的工艺技术。

盆地西缘冲断带灵武区域刘家沟井漏堵漏技术浅析

该区块刘家沟组地层塌、漏共存、由于防塌需要泥浆密度较高,刘家沟组承压能力低,存在裂缝、失返性漏失,防漏、堵漏时间长,后期钻进井控风险较大,刘家沟组井漏复杂严重影响了该区块探井提速。低密度钻井液无法平衡易塌地层的垮塌,高密度的钻井液体系与刘家沟承压能力低的矛盾特别明显,漏失严重,井漏导致钻井液密度不能达到稳定井壁要求,井漏导致易坍塌地层垮塌加剧,进而造成卡钻事故。本文对井漏机理进行分析,提出针对性堵漏技术,以解决该区块快速钻井的主要技术瓶颈。