鉆井施工期間，卡鉆、井塌、井漏和井涌時常會出現，經常導致鉆井事故。處理鉆井事故不僅耗費大量非生產時間、延長鉆完井周期，也會損失巨額鉆井成本。一些事故看上去似乎沒有什么跡象或征兆就發生了。然而，事故征兆確實存在，只不過從現場傳感器采集的可用數據沒有被司鉆和現場作業人員察覺而已，如鉤載、地面測得的鉆具扭矩、立管壓力、隨鉆壓力測量、泥漿頁面高度等數據。鉆井事故的發生通常有一個過程，這個過程正是我們需要關注和警覺的，這個過程通常分為四個階段，見圖1 所示。
如果事故征兆能探測得更早，就可以采取積極有效的預防措施，阻止事故發生。通過實時建模的方法可以預防和偵測鉆井事故。運用實時校準的建模方法可以在最早時刻探測可能完整的模型，模型的輸入包括以下信息：井底鉆具組合（BHA）信息，包括井底鉆具組合和鉆鋌組件的長度、內徑、外徑和重量；鉆頭噴嘴尺寸；鉆桿和加重鉆桿的長度、內徑、外徑和重量。地層壓力窗口信息包括地層破裂壓力梯度；地層壓力測試（如果能夠獲得，應包含地層完整性測試FIT、地層漏失壓力測試LOT、延伸的漏失壓力測試XLOT）；地層孔隙壓力梯度；地層坍塌壓力梯度；模塊化地層動態壓力測試MDT或重復地層壓力測試RFT。

        此外還包括地熱狀況、井眼軌跡信息（測量深度、方位與井斜）、套管結構信息（套管數據、懸停深度和長度；隔水管長度、內徑、外徑）、裸眼井徑和長度。鉆井液屬性包括油基泥漿或水基泥漿；基油類型和相關的泥漿液面計數表；完整的泥漿報告，包括流變學特性、屈服點、密度和溫度、油水比、固相含量、含鹽類型和濃度，凝膠強度。鉆機數據信息包括游車重量、鉆臺高度、海上鉆井所處水深、氣隙、鉆井日報表等。由于實時建模是一個瞬態計算，實時數據流捕獲的鉆井操作必須用來驅動模型。這些數據源（輸入參數）包括游車高度、轉盤或頂驅轉速、泵流速，但不僅限于此。隨著這些數據輸入進模型，模型可以提供以上所述輸出值的連續計算，如虛擬鉤載、虛擬泥漿池液面、虛擬地面扭矩、虛擬立管壓力等數據，這些輸出值能用來與實時數據相比較，并能提供那些全井所有深度沒有布置傳感器位置點的數據計算，如泥漿密度、巖屑位置、當量循環密度、當量靜態密度。
 
        模型校正
        如果所有的模型參數能正確得知，建模的數據應當與實時傳感器數據相匹配，不幸的是，在實時探測事件征兆時，許多預鉆井模型的參數不知道是否充分正確，井下鉆具的實際重量、內徑、外徑都源自于工程數據表，而并不能反映出井下實際配置的鉆具設備。滑動和旋轉摩阻、水力摩阻等參數只能估算，而并不能準確得知。
有幸的是，這些未知參數可以通過進行實時校正的方法來確定。第一步是確定鉆井作業進程中的特定工況，這是用來校正特定參數的理想選擇，如旋轉提離井底的鉆具可以一定程度上消除滑動摩阻，這樣可以基本確定鉆具和井底鉆具組合的真實線性重量，這種重量的校正以及許多其它模型參數的校正，如因循環及鉆桿內、外（環空）壓降引起的上提力可以自動和實時地校正。
      捕獲一個基于實時建模的校正、監測和征兆探測過程，請注意，當參數被校正時，模型數據和傳感器數據幾乎重疊，實時建模能提供一個地面扭矩、鉤載、泥漿池液面、隨鉆壓力測量（PWD）和立管壓力的參考基線，模型數據與任何傳感器實測數據之間的偏差可以被看作是工況惡化的一個征兆或跡象。對于沒有采用現場實時連續校正的基本模型參數，預鉆扭矩與摩阻、水力學建模工具是不適用的，該例是一個基于當前工況自動校正模型參數的計算系統。
 
        隨鉆工程計算
        我們已經看到模型數據與實測數據之間的比較可以提供當前井下工況可能正在惡化的直覺信息，例如：一個實際立管壓力高于校正的虛擬立管壓力的現象可能是井眼凈化差的一個征兆，這可能會最終導致井眼阻塞。同樣的情形也可能會由一個鉤載傳感器的測量數據識別到，此刻的鉤載測量數據會小于模型的鉤載數據，這可能由于環空阻塞，引起井下壓力一個小的增量，導致上提鉆具鉤載增大，如井筒內的活塞效應。
        依據模型數據與實際傳感器數據比較的方法可以進行多種計算，比較得出的偏差可以用來自動計算井下異常狀況連續直觀的物理征兆，連續計算的數據可以包括下列征兆：立管壓力偏差、滑動摩阻、旋轉摩阻、自由旋轉重量偏差、泥漿池液面偏差、井眼凈化指數。這6個征兆可以實時提供給鉆井隊，減少傳感指示器的數量能讓司鉆將精力集中在更重要的數據信息上，而不會導致信息過載，讓司鉆精力難以集中。（未完待續）