刘宝生 和鹏飞 杨保健 于忠涛 袁洪水 袁则名

1.中海石油（中国）有限公司天津分公司；2.中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司

石油与天然气勘探开发具有高风险、高投入的特征，钻井工程肩负着获取地质资料、建立油气生产通道的使命。在钻井过程中会产生大量的数据流，包括地面各类传感器获得的录井参数和井下仪器测得的相关参数，在大数据革命浪潮中，如何深入挖掘已钻井历史数据和综合分析利用当前在钻井数据是钻井工程面临的挑战。因此开展了远程数据模拟支持技术的研究，实现钻井数据流的可视化和多维表达，建立钻井远程辅助决策支持系统，为钻井施工提供实时辅助决策信息。

1 技术现状分析

早在20世纪80年代国外开始将信息技术应用到生产指挥中［1］。到90年代，开始研究建立从采集到监测的一体化钻井信息系统，BP、道达尔等石油公司均研究并建立远程信息系统［2］。国内1994年陈泽鉴［3］开展了石油天然气钻井信息技术分析，介绍了2种钻完井信息系统，即钻井工作站和高级钻井信息工程。1996年张绍槐［4］等人分析了钻井信息采集到处理应用，提出了智能信息系统的思想和设计路线。2003年蒋勇［5］提出利用信息技术建立远程钻井协同和实时指导、决策系统，实现远程井场控制和管理，系统性阐述了实时决策系统架构和数据流问题。2007年孙正义［6］等人开展了钻井信息技术研究，得出钻井信息技术发展的3个重大方向，即自动化信息采集技术、数据集成传输技术和远程智能决策技术，但未建立相应的系统和开展技术应用。2009年林勇［7］开展了针对复杂深井的钻井知识集成和决策支持平台的研究。2014年史肖燕［8］等人开展了钻井工程数据库的设计研究。2017年王婷［9］开展了基于移动终端钻井信息平台的设计研究，同年贾欢［10］针对钻井信息因分散、结构差异导致的信息孤岛，开展了多源信息集成处理研究。

中海油在2004年前后开展建立了钻完井静态数据库［11］，该系统具备了井场作业数据采集分析的能力，能够为设计、施工以及决策提供钻完井工程数据支持，同时中海油研究总院、各分公司也配备了先进的钻完井工程设计软件，各分公司都安装了井场实时监控系统［12］，并且可以实时采集现场作业的高频数据，但尚未深入开展数据挖掘与研究，各个系统相对独立，在使用上有很大的局限性，不能进行进一步的数据分析以及模拟计算，不能对钻井作业过程中可能遇到的风险进行预测，不能给现场提供指导性的建议、没有对钻井作业过程形成直接的参考。基于此，开展了钻井远程辅助决策系统的设计与构建。

2 钻井远程辅助决策系统的构建及关键技术

钻井远程辅助决策系统能够实现实时动态模拟、三维可视化、远程钻井监控，整合了原有静态井史数据库，新建了动态钻完井实时曲线数据库，结合了多款钻井工程模拟软件，突出实时动态的特点，可实现井场钻井与远程模拟计算同步的动态过程。

2.1 系统数据流架构

数据源的采集，以现有井场各类地面传感器和井下仪器传感器为基础，在井场汇入服务器，通过卫星信号传输至基地服务器，再以Witsml数据库格式输入动态实时数据库。而对于钻具表、套管下入计划表、钻井液流变性能参数等静态非实时传输数据，以原有静态数据库结构化报表为形式传输至钻井远程辅助决策系统，数据流程如图1所示。

图1 钻井远程辅助决策系统数据流程图Fig.1 Data flow chart of remote assistant decision-making system for well drilling

2.2 技术核心

钻井远程辅助决策系统的基础是动态实时数据库，而核心包括7个子系统：集成钻井模拟器系统、数据质量检查系统、内部数据流与软件基础结构系统、诊断系统、三维可视化系统、扩展接口系统以及远程监测系统，如图2所示。通过这些子系统的配合使用，可以开展不同钻井工况过程的瞬态模拟，同时井场传感器获得的一次参数与模拟器计算值同步比对，如扭矩、悬重、泵压等，能够进行基于实时数据的动态钻井模拟，进行远程监控及安全预警，基于动态机理模型进行钻井状态与作业条件的诊断，远程钻井专家支持与决策，井筒状态实时模拟的虚拟现实技术等工作。系统的3个关键要素是：动态模拟、实时监控、三维可视化。

图2 钻井远程辅助决策系统架构Fig.2 Structure of remote assistant decision-making system for well drilling

2.2.1 集成钻井模拟器 集成钻井模拟器的核心模型为温度、压力耦合的钻井水动力模型，以及摩阻与扭矩模型、钻速优化模型等。

耦合水动力模型主要用于计算各个工况下的当量密度（ECD）、压力剖面、温度剖面、泥浆池体积理论消耗与实际消耗的变化对比，岩屑浓度随时间的变化与分布，起钻下钻过程中激动和抽汲压力井底当量密度，在接单根/立柱过程中静止当量密度（ESD）等。

摩阻与扭矩模型主要用于通过钻井平台地面测量数据计算井底钻压和钻头扭矩，在计算过程中使用自动校准程序。输入地面扭矩和震动监测数据计算钻头扭矩。通过地面测量的摩阻与扭矩数据返算摩阻系数，经过拟合，计算下部地层钻进的正常值，一旦当监测现场数据出现异常及时报警。

机械钻速与多模型配套，进行井筒压力、地层压力、地层抗压强度，钻头特性和钻井水力学多因素分析。通过能量转换守恒原理对可钻性进行估计。该模型同时可以分析的内容包括：扭矩/钻压对机械钻速影响，扭矩和摩阻对机械钻速影响分析，井眼净化监测，井底压力对机械钻速影响。

2.2.2 数据质量检查系统 正确的处理和解释钻井过程中的实时数据被认为是钻井动态模拟、钻井过程可靠解释和分析的关键。数据质量检查系统对集成钻井模拟器提供深度与机械钻速等关系的修正与滤波。

（1）深度与机械钻速。由于温度与压力的影响，钻具会发生一定的伸长。总垂直深度将使用测量深度和测斜数据进行校准，同时使用校准数据计算机械钻速。

（2）钻压与扭矩。通过修正钩载、钻井液浮力、摩阻等系统误差，精确计算钻头上获得的实际钻压，扭矩计算也一样考虑顶驱电流测量误差、系统误差、摩擦力的影响进行修正。

2.2.3 内部数据流与软件基础结构系统 系统充分考虑了模拟器各个模块之间、模拟器与可视化系统之间的海量数据交互的需要，对“实时数据”与“历史数据”进行有效的管理与区分。软件架构将确保能在上述过程中准确传递数据。

2.2.4 扩展接口系统 在调研中海油现有的网络基础设施以及已有各类软件数据结构的前提下，建立基于Witsml/Wits数据格式的标准化方案。通过扩展接口可以与其他商业化软件互联，如通过Witsml数据格式与Drillworks软件链接，在钻进过程中实时计算地层孔隙压力并开展井壁稳定分析。

2.2.5 诊断系统 在模拟与监测的基础上，对结果进行综合分析诊断，尤其对井下出现复杂情况与事故工况的诊断，主要情况有：（1）井眼清洁监测，综合考虑岩屑返出量、摩阻、扭矩的测量值，计算井眼净化情况，如果出现异常将及时报警；漏失监测，通过测量数据与模型计算数据对比，考虑温度影响效果综合判断是否发生漏失，并尽早报警；气侵早期监测，使用测量数据与模型分析数据进行气侵、井涌早期监测。模型综合考虑流量变化与钻井过程中动态温度影响因素，避免误报。（2）分析接单根/立柱模式之前和连接之后的数据，对比扭矩、钩载等的变化趋势，通过这些信息的分析，尽早发现井眼清洁问题并报警。（3）记录起钻、下钻数据，并对异常工况产生早期报警（如因激动压力产生地层压裂，因为抽吸压力导致井涌，岩屑床累积位置报警等）；检查狗腿、井眼质量的影响，分析井筒内管柱的力学情况，例如在当前钻压条件下是否发生正弦、螺旋弯曲，当前井眼实测定向井轨迹条件下井筒钻具疲劳情况等；考虑地层稳定、井涌、压裂地层各种因素的基础上计算合理的极限起钻、下钻速度，以安全窗口范围为基础，控制ECD，反算极限操作速度。

3 实例应用

钻井远程辅助决策系统在渤海渤中19-6勘探项目中开展了应用，累计应用9口井，完钻层位均在太古界潜山，基本数据见表1。

表1 渤中19-6勘探井基本数据Table 1 Basic data of exploration wells in BZ19-6 Block

3.1 瞬态实时摩阻扭矩模拟值与实际值对比

摩阻扭矩精准模拟的关键是摩擦因数的获取，基于此，开展了反演法获得摩擦因数。主要是通过已钻井扭矩、悬重或者在钻井上部已经钻开井段的参数，尝试不同摩擦因数拟合实际值，获得比较精准的摩擦因数，并将其应用到后续作业模拟分析中。针对渤中19-6勘探项目9口井，对作业中的部分工况与关键节点摩阻扭矩模拟值与实测值的对比汇总见表2，可以看出在准确获得摩擦因数前提下瞬时动态模拟值平均精度达到90%以上。

3.2 瞬态实时水力学参数模拟值与实际值对比

在已有水力学参数模拟系统模型基础上，研究总结出2个精度控制的关键方法：优选水力学模型和阶段校正。（1）优选水力学模型。实践应用表明，不同钻井液体系对应水力学计算模型不同，在渤中19-6区块辅助决策远程支持中，主要以拟合法选择水力学模型，通过现场实际测得的钻井液流变学转速（600 r/min、 300 r/min、200 r/min、100 r/min、6 r/min、3 r/min）指标，拟合水力学模型获得拟合度最高的结果。例如在渤中19-6-4井Ø311.15 mm井眼钻至3 500 m深度时测得的钻井液转速参数拟合赫巴、宾汉、幂律、牛顿流体模型，其中赫巴模型的拟合度最高，牛顿模型的拟合度最差，因此优选赫巴模型为水力学计算模型。（2）阶段校正。利用底部钻具组合打通或中途循环参数，精细调整校正底部钻具组合压耗，随时与井场确认钻井液流变性能，及时优化水力学模型。从表3的9口井的水力学参数模拟对比结果来看，平均精度达到90%以上。

表2 渤中19-6勘探井作业过程摩阻扭矩模拟对比Table 2 Simulation comparison of friction and torque in the operation process of exploration wells in BZ19-6 Block

3.3 地层压力随钻跟踪模拟

以dc指数法和Enton法为基础，利用Drillworks软件实时动态与现场录井参数远程链接，同时在软件中嵌入优化后的计算模型、采用趋势线（斜率、截距）和Enton指数多次回归、阶段校正、气测录井综合校正等方法，成功监测渤中19-6区块9口勘探井，结果表明随钻dc指数法压力监测与钻后声波时差法计算压力值对比，精确度达到97%以上（表4）。

表3 渤中19-6勘探井作业过程水力学参数对比Table 3 Comparison of hydraulic parameters in the operation process of exploration wells in BZ19-6 Block

表4 渤中19-6区域钻后地层压力分析Table 4 Analysis on the post-drilling formation pressure in BZ19-6 Block

3.4 复杂情况的远程辅助支持

渤中19-6勘探项目9口井作业中，累计发送数据分析支持报告200余次，远程组织专家复杂情况分析与支持20余次。以渤中19-6-8井为例，该井在3 780 m中完时发生井漏，监测泵压由23.8 MPa降至23.3 MPa（排量3 087 L/min），当时钻井液密度1.43 g/cm3。钻进期间的钻具组合：Ø311.15 mm PDC钻头+Ø228.6 mm垂直导向工具+变扣接头+Ø244.5 mm螺杆马达+Ø203.2 mm无磁钻铤+Ø203.2 mm MWD+Ø203.2 mm无磁钻铤+Ø203.2 mm 过滤接头+Ø203.2 mm 浮阀接头+Ø203.2 mm 钻铤6根+Ø203.2 mm 随钻机械震击器+变扣接头+Ø139.7 mm加重钻杆1根+投入式止回阀+ Ø139.7 mm加重钻杆13根+Ø139.7 mm钻杆若干。

分析钻进至3 780 m时，采用3 087 L/min排量时，整体环空压耗总值为0.651 MPa。模拟钻杆在套管段的总环空压耗为0.321 MPa，排量等参数条件与上面一致。即裸眼段自套管鞋1 670.35 m至3 780 m，段长2 109.65 m环空在3 087 L/min排量下产生压耗0.33 MPa。此时考虑漏失发生时排量不变而泵压降低0.5 MPa，可知自井口到漏点段失去循环的环空压耗为0.5 MPa，如上所算套管内环空产生0.321 MPa，也就是漏点以上有0.179 MPa，按裸眼段分配比例得到漏点以上应有1 144 m左右段长，由此得出漏点位置应在2 814 m左右。远程专家组通过上述分析，指示在2 814 m附近泵入堵漏钻井液，成功实现堵漏。

3.5 效果分析

如表5所示，渤中22-1-2井和渤中21-2-1井完钻层位、地层情况等与渤中19-6区块勘探井相似，但未使用钻井辅助决策系统，可以看出渤中19-6区块9口探井在当量钻井周期、生产时效以及钻井复杂情况及事故时间比例等指标方面均高于渤中22-1-2和渤中21-2-1井。

3.6 技术应用展望

数字化技术的发展和在石油行业的应用正在逐步深化，通过实时数据库和静态数据库的构架开展了渤中19-6区域探井的钻井远程辅助决策支持技术工程实践，取得一定的效果，结果表明通过钻井远程辅助决策系统应用，能够为钻井工程技术人员更好地掌握井下情况、优化作业措施提供参考，也探索出一套基于数字化模拟分析的远程工程支持模式，具有大规模推广应用的前景和意义。

表5 渤中区域钻井指标对比Table 5 Comparison of drilling indexes in Bozhong area

4 结论与认识

（1）通过钻井远程辅助决策系统的构建，初步实现井场到基地远程的钻井工程实时动态模拟、三维可视化、远程钻井监控。

（2）通过建立核心实时动态数据库，实现钻井摩阻扭矩参数、水力学参数的动态模拟，通过与实际值的比较，能够开展井下情况异常的预警，实践表明模拟值的精度控制是实现预警的基础，如摩擦因数反演、水力模型优选和阶段校正，均是以提高模拟值精度为目的。

（3）石油行业作为传统行业，大数据等方式的应用仍存在诸多困难，实践表明不能脱离工程技术支持的基本范畴，尤其是井场复杂情况及事故出现时，更应该体现远程技术会诊支持的价值，如此才能与工程实践更好结合并指导实践。