基于井下多点压力测量和数据驱动的实时井眼清洁监测新方法

在长水平井和大位移井施工中,井眼清洁不充分会导致一系列的钻井问题。传统井眼清洁分析单纯依赖理论模型或地面振动筛数据,无法准确评估井下岩屑分布状况及存在的问题。为此,引入了一种全新的研究思路,考虑了将传统钻井水力模型与人工智能方法相结合,提出基于实测数据的井下真实岩屑分布技术,并拓展井眼清洁领域通过压力反演流动特征的研究,最后提出了一种利用沿管柱测量(ASM)数据定量评估井下岩屑动态分布的新方法。研究结果表明:(1)不同井段和工况条件下井眼清洁情况与环空压耗之间的关系密切,成正比关系;(2)在给定的流动条件下,通过反推岩屑对井眼压降的影响,建立了基于压力驱动的井眼清洁模型;(3)将传统钻井水力模型与人工智能方法相结合,建立了一种可以自动修正的智能钻井水力学模型,然后将训练后的水力学模型与实测环空压力相对比得出岩屑对压力损失的影响,然后代入压力驱动的井眼清洁模型,得到实时的井下岩屑分布情况。结论认为,利用井下多点测量数据可以实现钻井过程中井眼内动态实际岩屑分布的间接测量和井眼清洁状况的准确评价,为避免和解决长水平井和大位移井的井眼清洁不充分问题提供详细的井下信息。该方法可以克服传统井眼清洁分析单纯依赖理论模型的缺陷,同时为利用智能钻杆等全井眼测量技术解决其他常见钻井问题提供支撑,有助于提高该技术的实用价值,推动该技术在油气行业的规模性应用。

基于PB(PowerBuilder)的修井作业前线施工数字化平台的建立

基于PB(Power Builder)的修井作业前线施工数字化平台,针对井下生产施工遍布整个油田、前线现场施工队伍管柱测量类型多以及组配与计算的工作量大的实际困难而开发建立,可以实现施工现场办公无纸化、管柱丈量自动化、组配电算化、施工总结数据接轨便捷化以及学习培训网络化,得到实时、准确、高效的生产管理数据,覆盖数据采集、数据上报、汇总审核等业务全过程的信息化管理,为数据管理决策层提供规划性、战略性的统计数据和信息支持,全面提高生产管理的水平。