谢建平, 付 强, 韩梦天， 石 锋

(1中国石油集团西南油气田安全环保与技术监督研究院 2西南石油大学石油工程学院)

从1964年R.Teale[1]提出机械比能概念，认为机械比能为破碎单位体积岩石所消耗的机械能量。地层岩石强度越大，钻头破岩机械比能越大,但影响钻头破岩机械比能因素还包括钻柱振动、钻头磨损、钻头泥包、井底泥包、水力参数等诸多因素[2]。对钻头磨损的准确监测和识别能够有效预防井下复杂事故、优化钻井参数、提高机械钻速[3]，国外对钻头磨损的实时监测和识别大多集中在实时机械比能与钻头钝化的趋势分析上[4-6]，2012年樊洪海[3]提出了一种机械比能与钻速方程相结合的钻头磨损监测方法。钻头泥包的形成需要一定时间，对钻头泥包的准确监测能够帮助作业人员及时采取预防措施，目前国内外大多利用钻录井参数实现钻头泥包的监测和识别[7-8]。笔者在前人的基础上，提出了不同条件下钻头摩擦系数、钻头切削深度计算模型并结合邻井测井资料、钻头破岩机械比能模型建立了钻头磨损及泥包监测识别方法。通过西南油气田三口井的现场应用表明钻井过程中该方法能够准确识别钻头磨损及泥包。

一、机械比能模型

1.机械比能基础模型

R.Teale提出了钻头在破岩过程中消耗比能概念，该比能即钻压和扭矩破碎单位体积岩石时所需的机械能。该比能模型为：

(1)

式中：E—机械比能，MPa；W—钻压，kN；T—扭矩，kN·m；ROP—机械钻速，m/h；dB—钻头直径，mm。

2.包含水力参数的机械比能模型

Teale提出的机械比能模型只考虑了钻头在钻压和扭矩作用下破碎单位体积的岩石所做的功。当井下拥有动力钻具时，从钻头喷射出的钻井液所包含的水力能量也起到辅助破岩作用，故复合条件下钻进的机械比能需要考虑水力因素影响。

当使用螺杆钻具，螺杆的输出扭矩和转速只与流经螺杆的水力压降和排量有关，而与地表工程参数(钻压、扭矩)无关，复合钻进条件下螺杆钻具转速[9]：

(2)

式中：RL—螺杆钻具输出的理论自转转速，r/min；Q—总的排量，L/s；q—钻具每转排量，L/r；KN—螺杆的转速流量比，r/L。

如果地面的转速为RS，则钻头理论总转速为：

RT=RS+RL=RS+KNQ

(3)

由于螺杆钻具输出扭矩与压力降成正比，则螺杆钻具的理论输出扭矩可表示为：

(4)

式中：TL—螺杆钻具的理论输出扭矩，kN·m；Tm—螺杆钻具最大输出扭矩，kN·m；Δpm—螺杆钻具进出口最大压力降，MPa；Δpp—钻具的进出口压力降，MPa。

综合机械比能基础模型可得到复合钻井过程中包含水力参数的输出机械比能表达式：

(5)

3.机械比能基线模型

Teale在提出机械比能概念的同时，也提出在理想条件下钻头破岩机械比能等于地层岩石侧限抗压强度(CCS)。那么可以将地层岩石的侧限抗压强度(CCS)作为钻头破岩的机械比能基线值，实际比能曲线值与基线比能值的比值越大，说明破岩效率越低。目前，钻井现场大多利用邻井测井资料，并结合室内试验评价方法获得地层岩石无围压条件下的岩石强度(UCS)，同时根据目前被广泛采用的Skepton地层岩石强度转换模型[10]：

对于渗透率较大的地层：

(6)

对于渗透率较小的地层：

(7)

式中：CCSHP—高渗透率地层岩石侧限抗压强度，MPa；CCSLP—低渗透率地层岩石侧限抗压强度，MPa；DP—井底压力和地层压力差，MPa(其中DP=pECD-pP，pp—地层压力，MPa；pECD—井底压力，MPa)；FA—地层岩石内摩擦角，°。

实际计算过程中，当地层渗透率较低时，求井底压差时完全不考虑地层压力会对岩石侧限抗压强度(CCS)的求取带来一定的误差，故根据地层的渗透率大小(即有效孔隙度)提出了基于地层有效孔隙度的地层岩石在围压条件下的强度(CCSmix)：

当所钻地层有效孔隙度φeff≥0.2时：

CCSmix=CCSHP

(8)

当所钻地层有效孔隙度φeff≤0.05时：

CCSmix=CCSLP

(9)

当所钻地层有效孔隙度0.05<φeff<0.2时：

(10)

即钻头破岩过程中理论最小破岩机械比能值：

CCSmix=Emin

(11)

二、钻头摩擦系数

1. 钻头摩擦系数计算方法

根据1992年R.C. Pessier[11]依据二重积分定理提出的钻头扭矩计算方法知：

(12)

化简式(12)得到钻头摩擦系数表达式：

(13)

式中：μ—钻头摩擦系数；TQb—钻头扭矩，kN·m；WOB—钻头钻压，kN；dB—钻头直径，mm。

当下部钻具中存在动力钻具时，钻头输出扭矩TQb可由式(4)计算得出。当下部钻具中不存在井下动力钻具时，钻头输出扭矩可表示为：

TQb=TQS-TQo

(14)

式中：TQs—地表扭矩值，kN·m；TQo—钻头旋离井底时地表扭矩值，kN·m。

2. TQo计算获取方法

当下部钻具中不存在井下动力钻具时，根据式(14)可知要获取钻头位置的扭矩值TQb，首先要知道钻柱与井壁之间摩擦阻力产生的摩擦扭矩，该扭矩值可等效于钻头旋离井底时地表扭矩TQo。

获取TQo首先要保证钻头和井底之间没有接触，即：

Db

(15)

同时为了确保读取参数的准确性，钻头旋离井底时转盘转速同实际钻进时转盘转速之间差值必须控制在一定范围内：

|RPM-RPMO|≤ΔRPM

(16)

钻头旋离井底，钻头同井底之间不接触，理论上钻压为零，假定钻压变化也在一定范围内：

|WOB|≤ΔWOBTH

(17)

式中：Db、Dw—分别为钻头深度、井深，m；RPM、RPMO、ΔRPM—分别为钻头旋离井底时转盘转速、实际钻进时转盘转速以及转速变化阀值，r/min，其中ΔRPM取10 r/min；WOB、ΔWOB—钻头旋离井底时地表钻压值及钻头旋离井底时钻压变化阀值，kN，其中ΔWOB取5 kN。

根据井眼轨迹不同，建立井深和钻头旋离井底地表扭矩TQo值之间的经验回归方程，其中直井段TQo与井深Dw之间为线性关系，斜井段TQo和井深Dw之间为二次或指数关系。

三、钻头切削深度

钻头切削深度(DOC)是用来衡量钻头每转切削地层深度的物理量，其表达式如下：

当存在下部动力钻具时：

(18)

当不存在动力钻具时：

(19)

式中：ROP—机械钻速，m/h；RPM—转盘转速，r/min；DOC—钻头切削深度，m/r；KN—动力钻具的转速排量比，r/L；Q—流经动力钻具钻井液流量，L/min。

四、钻头磨损及钻头泥包识别方法

当钻头出现磨损、崩齿或泥包现象时钻头摩擦系数及切削深度都会降低，同时钻头破岩比能也会迅速升高。通过破岩比能模型结合钻头摩擦系数及切削深度实现井底钻头磨损或泥包实时监测和识别，其中随钻钻头磨损泥包监测及识别方法流程图如图1所示。

图1 钻头磨损及泥包监测及识别方法流程图

五、应用实例

笔者将该监测及识别方法运用于西南油气田A、B、C三口井中。

A井中所钻井段3 323～3 473 m，地层岩性为灰色泥岩夹杂灰色玄武岩。该井段采用螺杆+PDC钻头复合钻进，钻进过程中于3 380 m井段附近钻头切削深度及摩擦系数骤降，钻头破岩机械比能逐渐升高而地层岩石强度降低，机械钻速降低，随钻监测及识别模型显示钻头在3 380 m井段发生崩齿或磨损，其中各项参数随井深变化如图2所示。

图2 A井中钻进时各参数随井深变化示意图

通过观察曲线可知，钻头摩擦系数及切削深度从3 380 m井段附近迅速下降且在之后的井段中一直小于0.3，钻至3 473 m后起钻，起钻前后钻头对比如图3所示。

图3 A井中钻头起钻前后对比图

从图3可以看出，A井中钻进时使用PDC钻头五个刀翼上钻头牙齿分别出现了不同程度的磨损，同时地层3 375～3 380 m上返岩屑显示该段地层为泥岩和玄武岩交互夹层，地层软硬交错且均质性差，极易造成PDC钻头牙齿磨损。

B井中所钻井段为1 521～1 663 m，地层岩性显示为暗红色泥岩夹杂灰色粉砂岩，该井段采用螺杆+PDC钻头复合钻进。该井段钻进过程中于1 590 m附近钻头切削深度及摩擦系数逐渐降低，钻头破岩机械比能逐渐升高而地层岩石强度变化并不明显，随钻监测及识别模型显示钻头泥包从1 590 m开始逐渐形成。

B井中PDC钻头钻至1 663 m后起钻，钻头对比如图4所示。

图4 B井中钻头起钻前后对比图

C井中所钻井段2 449～2 508 m，地层岩性显示为棕红色泥岩夹杂灰色粉砂岩，该井段采用PDC钻头钻进。该井段钻进过程中于2 471 m附近钻头切削深度及摩擦系数逐渐降低，机械钻速降低的同时钻头破岩机械比能逐渐升高而地层岩石强度变化并不明显，随钻监测及识别模型判断此时钻头泥包开始形成，随后提高排量继续钻进，从2 475 m开始钻头摩擦系数及切削深度逐渐升高，机械钻速及钻头破岩机械比能也恢复至原有水平。

六、结论

(1)建立了不同条件下钻头切削深度及摩擦系数的计算模型，能更精确反映钻头在不同工况下的实时工作状态。

(2)基于邻井测井数据和钻录井参数计算所得钻头切削深度、摩擦系数、钻头破岩机械比能以及地层岩石强度建立了一套钻头磨损泥包监测及识别模型，现场试验显示钻井过程中该模型能够准确识别钻头磨损及泥包。

(3)为了进一步验证该模型的适用性，需要将模型运用于使用牙轮、孕镶以及刮刀钻头等多种不同钻头井型中，进一步验证及完善该模型。

[1]Teale R. The concept of specific energy in rock drilling[C]//International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences &Geomechanics Abstracts. Pergamon, 1965, 2(1): 57-73.

[2]Dupriest F E, Koederitz W L. Maximizing drill rates with real-time surveillance of mechanical specific energy[C]//SPE/IADC Drilling Conference. Society of Petroleum Engineers, 2005.

[3]樊洪海, 冯广庆, 肖伟, 等. 基于机械比能理论的钻头磨损监测新方法[J]. 石油钻探技术, 2012(3): 116-120.

[4]Pessier R C, Fear M J. Quantifying common drilling problems with mechanical specific energy and a bit-specific coefficient of sliding friction[C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 1992.

[5]Waughman R J, Kenner J V, Moore R A. Real-time specific energy monitoring enhances the understanding of when to pull worn PDC bits[J]. SPE drilling & completion, 2003, 18(01): 59-67.

[6]Rashidi B, Hareland G, Nygaard R. Real-time drill bit wear prediction by combining rock energy and drilling strength concepts[C]//Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference. Society of Petroleum Engineers, 2008.

[7]夏育新, 戴立斌, 龙利平, 等. PDC 钻头泥包的识别及其录井参数特征[J]. 录井工程, 2009, 20(1): 30-32.

[8]苏义脑,陈烨, 闫铁, 等. 气体钻井钻头泥包风险预测及影响因素研究[J]. 天然气工业, 2016, 36(6): 60-65.

[9]崔猛, 李佳军, 纪国栋, 等. 基于机械比能理论的复合钻井参数优选方法[J]. 石油钻探技术, 2014, 42(1): 66-70.

[10]Caicedo H U, Calhoun W M, Ewy R T. Unique ROP predictor using bit-specific coefficient of sliding friction and mechanical efficiency as a function of confined compressive strength impacts drilling performance[C]//SPE/IADC Drilling Conference. Society of Petroleum Engineers, 2005.

[11]Pessier R C, Fear M J. Quantifying common drilling problems with mechanical specific energy and a bit-specific coefficient of sliding friction[C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 1992.