基于多元回归模型的钻头前方地层速度预测方法

为了应对中深地层高温、超高压等特点所带来的钻井工程风险,准确预测钻头前方压力变化界面深度是其中的关键点之一。因此钻头前方地层速度预测成为了一项重要的研究课题,备受国内外学术界和工业界关注。本文提出利用多元回归模型量化刻画客观因素对地层速度的影响,从而将钻头前方地层速度预测转化为基于非线性多元回归的有监督机器学习问题。主要步骤包括:首先基于VSP走廊叠加资料的多属性信息构建多元回归模型;然后利用反演来预测中频地层速度;再利用粒子滤波法来求解该多元回归模型的状态参数,该模型将中频地层速度等因素特征作为输入,通过求解从而有效地预测钻头前方地层速度。实际应用成效表明该方法可预测钻头前200 m的高精度地层速度,从而验证了本文方法的有效性和推广应用价值。

偶极声波实现钻前地质探测的方法研究

针对随钻地震技术在声波长距离传播导致的衰减和信号混叠等问题,本文提出采用井下发射和接收声波的方式,利用偶极声波实现前方地质情况探测。结合数值模拟结果,分析了偶极辐射声场和反射声场特征,重点讨论了反射波信号与钻头前方反射面之间的关系。结果表明,偶极横波在低倾角反射面的反射强度较大,尤其是SH波具有振幅强、倾角覆盖范围大的特点,可以用于前方地质情况探测。偶极横波还表现出了较高的方位灵敏度,有助于识别前方反射体的方位。