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    一種優選定向鉆井工具的有監督機器學習模型(上)

    時間:2025-02-26 16:54 來源:2025年2月 作者:邵增元/中石化江鉆石油機械有限公司

    自從RSS(旋轉導向系統)引入鉆井以來,鉆井的技術人員和研究者一直在比較PDM(螺桿鉆具)和RSS在不同鉆井環境下的有效性。PDM和RSS操作原理的不同之處在于,PDM通過彎殼體使鉆頭偏移或傾斜而產生側向力,在鉆柱不旋轉時改變井眼軌跡,而RSS分為兩個類型:推靠式和指向式。推靠式旋轉導向系統通過三個推靠塊在井底鉆具組合(BHA)上產生彎曲力,該彎曲力與所產生的曲率近似成比例,而指向式旋轉導向系統是在被稱為導向離合器的殼體內通過樞軸或凸輪使導向軸偏心而使鉆頭偏移。
     
    PDM和RSS技術的選擇
     
    PDM和RSS技術還在不斷地發展,促進鉆井性能不斷地提升。例如,HP-PDM(高性能PDM)在90年代開始進入市場,其特征是定子橡膠厚度相等,與常規PDM定子變形正比于鉆頭扭矩而導致大扭矩時機械效率低的特性不同,HP-PDM可以在大扭矩工況下保持恒定的轉速,從而適應攻擊性更強的鉆頭,獲得更高的機械鉆速。
    PDM彎殼體的機械特性使之在最大狗腿度(DLS)方面比RSS有優勢,因此在材料和尺寸相同即彎曲強度相同的情況下,PDM能夠得到更大的狗腿度。另外,RSS的成本遠高于PDM,這歸因于其較好的控制性能、昂貴的電子元器件以及技術價值。
    盡管高成本的RSS不適合有些鉆井場景使用,但在另一些場景,如鉆機運行成本較高情況下的復雜軌跡井,RSS顯然是最優的選擇。大多數情況下直接選擇定向工具是困難的。不要單獨對比定向鉆井工具,而要將其作為影響鉆井整體性能的鉆井系統的組成部分來考慮。
     
    定向工具的選型依據
     
    定向工具選型一般考慮幾個方面因素。首先是與鉆井設備及鉆頭的匹配。使用PDM還是RSS,從一開鉆就對施工操作有主導影響。由于PDM依賴于井下泥漿液體動力驅動鉆頭旋轉,因此適用于弱頂驅系統(TDS)或轉盤鉆井,而上述鉆井系統不適合使用RSS,因為RSS轉動依賴地面動力。由于PDM自身的壓耗是泥漿泵缸套尺寸選擇的一個因素,如果不做優化,可能影響井眼清潔。RSS(推靠式或指向式)和PDM需要匹配不同的鉆頭性能參數。PDM在扭矩/轉速組合方面有更大的變化范圍,使其在鉆頭選型方面比RSS更靈活。有些地層需要使用特定的鉆頭型號,可能不適合使用RSS,另一些情況下則必須使用PDM。
     
    鉆井參數和定向性能。鉆井過程中,鉆壓(WOB)對PDM和RSS的造斜能力有不同的影響。較高的鉆壓有助于提高PDM的造斜率(BUR),但對于推靠式旋轉導向系統,高鉆壓使鉆頭沒有足夠的時間側向切削,從而降低了井眼的狗腿度(DLS)。PDM的機械結構雖然在滑動鉆進時具有較高的造斜率優勢,但同時也是限制其轉速的主要因素。殼體彎角越大,地面許用的轉速越低。
    使用RSS,其轉速的效應與PDM組合不同,增大轉速,可以增大其造斜率,因為側向切削性能得到了改善。鉆井性能方面,在定向作業(造斜、降斜或扭方位)時使用RSS,鉆頭的機械鉆速(瞬時機械鉆速)通常要高于使用PDM,這主要是由于RSS不存在滑動鉆進,而滑動鉆進時,PDM通常存在摩阻,盡管可以使用井下振蕩器(downhole agitator)消除摩阻影響。然而,也有使用PDM時平均機械鉆速比使用RSS時高69%的案例,這主要歸因于使用PDM時鉆頭轉速的增加。
    根據定義,平均機械鉆速總是小于井底機械鉆速。與使用PDM比較,使用RSS在大多數情況下定向作業較快,而在穩斜段可能不快。PDM具有額外的井下轉速優勢,而轉速是影響機械鉆速的一個正向因素,因此,平均機械鉆速的對比取決于定向段長度占總井段長度的比例。除了鉆進時間外,還有其他作業時間,包括擺工具面、向井下發送指令(RSS)、軌跡測量、上卸扣、洗井和劃眼等。
    值得注意的是,在向RSS發送指令時,司鉆可以選擇降低機械鉆速繼續鉆進或停止鉆進,這取決于工具響應所發送指令需要的時間。在某些時候,使用RSS對于機械鉆速的總體提升與成本的增加不匹配,此時可考慮使用帶PDM的RSS改善鉆井性能,一些案例中機械鉆速提高達到39%。
     
    井身質量。井身質量是鉆井最重要的要求之一。井身質量影響鉆井深度、鉆井速度和鉆柱使用壽命,還影響下套管、測井和完井施工。井眼彎曲度能簡單描述井眼與設計軌跡的偏差,可以在宏觀尺度(標準測量站之間)或微觀尺度(使用連續測量儀或高頻井眼成像工具)上測量。均勻軌跡曲線的彎曲度為零,改變造斜率或方位變化率,彎曲度會增加,因此,使用PDM的井眼彎曲度比使用RSS高。此外,對于PDM,宏觀測量的彎曲度比實際小,這是由于測量站可能會有移動或旋轉,從而導致隱形的彎曲度較多。
    RSS鉆出的井眼光滑均勻,而PDM鉆出的井眼不光滑,會出現井壁臺階,但必須強調的是,如果司鉆技術水平差,使用RSS同樣會使井眼出現臺階。假設下一個50ft從5000ft到5050ft,井斜要從63°變到65°,需要RSS調整側向力,使井斜變化梯度為每100ft增加4°,在井深5050ft處井斜達到65°。比如,司鉆不必使用更大的導向力,就在5035ft井深處井斜達到65°,然后穩斜到5050ft,此時,在井身質量方面使用RSS便沒有優勢。
    理論上,在使用PDM滑動鉆進時,井眼直徑應該達到規徑要求,但在復合鉆進時,鉆出的井眼會略大于規徑。雖然RSS在局部狗腿度上一般要優于PDM,但操作模式和人的因素仍會影響井身質量并產生一定的彎曲度。
    與PDM相比,使用RSS鉆出的井眼彎曲度較小,使得摩阻較小,從而使水平延伸長度增加。在一些情況下,使用RSS時摩擦系數(FF)比使用PDM時小28.6%,表明井身質量好且井眼彎曲度小。
    另外,連續轉動--這是一個對井眼清潔影響很大的因素---使RSS比PDM有更大的優勢。由于鉆柱持續旋轉且井眼清潔狀況好,使用RSS時卡鉆風險小。然后,盡管卡鉆風險小,但卡鉆的后果會更加嚴重。如果RSS發生卡鉆,打撈不成功的話,由于RSS與PDM的價差將導致落井(LIH)成本高得多。
     
    鉆井力學和動力學。振動是鉆定向井應關注的主要問題。振動類型主要有:橫向振動、軸向振動、扭轉振動(粘滑振動)。軸向振動在井深較淺時較明顯,可能導致地面設備損壞。該類振動可以用安裝在鉆頭上方的減震器來消除。橫向振動是最具破壞性的振動類型,容易引起鉆柱扭斷。而扭轉振動可能損壞井下傳感器和鉆柱。鉆柱與井眼的摩擦或鉆頭與地層的互作用可引發扭轉振動。如果使用PDM,在復合鉆進時,它可以作為阻尼器或解耦裝置阻止振動從鉆頭傳遞到鉆柱,而滑動鉆進時不會發生扭轉振動。在已知有粘滑風險的區域,高頻記錄振動是必要的,以防止遺漏嚴重的微粘滑振動現象。
    一般來說,振動對PDM會產生機械作用,而對于更容易發生粘滑振動的推靠式RSS來說,振動則可能導致RSS機械損壞(刺穿、疲勞破壞或扭斷)或推靠塊液壓腔損壞。有些時候,降低地面轉速,有助于減輕井下橫向振動,這就是此時采用PDM要優于RSS的原因。
    除了來自服務公司的建議外,研究者也發現了一些共性的問題。建議鉆井過程中,橫向振動加速度均方根(RMS)不要超過5g,以降低鉆具扭斷的風險。降低井下振動有助于鉆井參數的優化,獲得更高的鉆進速度。
    在討論鉆柱應力時,詳盡描述是需要的。影響應力的因素之一是轉速。在某個角度上,使用PDM會因為以下兩個因素而降低轉速。殼體彎角會使轉速受限,以避免薄弱部位應力過大;由于PDM結構設計固有的井下轉速,達到相同的鉆井性能只需要較小的地面轉速。在這方面,PDM產生的應力比RSS小,但RSS鉆出的井眼更光滑,因而摩擦力(主要是摩阻扭矩)較小,此外,滑動鉆進時最易引發螺旋屈曲,而RSS通過消除滑動鉆進而減小了屈曲的發生。無論使用何種定向工具,BHA設計會極大地影響其振動趨勢。
     
    井眼軌跡設計和地質設計。一般來說,RSS由于其在鉆進時鉆壓傳遞效果好而在長水平段井鉆進具有優勢。如果由于固有的微彎曲度和調整井眼軌跡需要花費較長的時間而規劃了地質導向作業,就不能優先選用PDM。
    RSS相對PDM的另一個優勢是其能對近鉆頭井斜(NBI)進行連續的閉環控制,從而獲得更可靠的井眼軌跡。另外,盡管運營商采用了定制方案,在一些情況下,如地層預期會沖壞、地層軟或地層UCS(無限壓抗壓強度)過高或過低時,RSS(推靠式)都不是最佳選項。在上述情況下,指向式RSS比推靠式更好,因為它對井壁沖刷的敏感度較低,并且能達到要求的狗腿度。必須指出的是,盡管定向工具(PDM或RSS)理論上能達到一定的狗腿度,但實際上能達到的最大狗腿度通常要小于其理論值。
     
    特定應用。在類似帶套管定向鉆井等特定應用中,由于小尺寸PDM鉆具組合的定向能力較低,RSS在小井眼井更具優勢。在垂直鉆井中,優選具備垂直鉆井功能的RSS,因為其具有瞬時修正井斜的能力。另外,盡管RSS被證實某些情況下成功應用于開窗側鉆,但PDM的效率更高。
     
    機器學習與數字驅動
     
    盡管上述研究廣泛探索了定向工具的選擇,但大多數研究仍然是定性的,僅依賴于專家的判斷和描述性分析。許多研究基于案例、定性指出每種工具的優勢和劣勢,最接近應用的是圖1所示的流程圖。但是,該流程圖僅在特定區域環境下有定性指導作用,通用性有限。定量分析,特別是數字驅動和機器學習,客觀評估和預測特定油氣井條件下定向工具優選方面,上述研究還存在很大差距。
    盡管機器學習在勘探開發和鉆進行業的各個領域不斷整合發展,但還沒有應用這些技術系統預測和對比定向鉆井工具在成本和效率方面的性能。因此,本研究是該領域開創性的成果,提供了一個新型的數據驅動框架,以彌合定性決策和定量預測之間的差距。通過利用井的歷史數據和先進的機器學習算法,本研究將傳統的主觀決策過程轉變為一個有科學基礎的、自動化的工具選型模型。通過定性和定量差距的彌合,本研究旨在推動現有知識體系的進步,并為定向工具選型提供一個更穩健的框架。(未完待續)
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