陈朋飞

中法渤海地质服务有限公司 天津 300450

众所周知，录井与钻井是石油钻探和井场工作中紧密联系的两个步骤，相互促进，共同发展。如果将钻井看做是石油钻探和井场工作的主体工程，那么录井就是钻井工作的“参谋”，在石油钻探作业中具有发现油气、实时监测、提供钻井信息服务的作用；是及时发现工程事故隐患，实现安全钻井，保证钻井任务顺利完成的关键。时至今日，录井技术得到了稳步发展，稳定性和精度进一步提高，信息化录井技术在这样的背景下已初具雏形，极大地提升了录井技术水平和录井工作效率。然而，受限于研发投入和评价体系等因素限制，现阶段石油行业录井技术发展中暴露出许多问题，既不利于录井技术功能的发挥，也不利于录井技术的长期发展。为此，有必要探究录井技术发展中的问题并提出切实有效的解决方法。

1 石油行业录井技术现状及发展趋势

1.1 石油行业录井技术现状

钻井过程中需要使用大量的测量系统和传感器，以期对钻井过程中产生的工程、地质、井底图像等重要数据进行分析，预测储层特征，模拟钻井作业，提高钻井过程安全性。可见，钻井作业的优化在石油和天然气行业中极为重要。实际作业中钻井作业时经常会遇到许多井下问题，例如卡钻、管道故障、页岩问题和井漏问题。这些问题会导致井身周围的土壤张力中断，进而打破井眼泥浆压力、孔隙压力与土壤压力之间的平衡，最终酿成安全事故[1]。因此，必须给予应有的重视。传统的常规录井包括深度测量、地质描述以及气测，辅以小项目如同位素、核磁、数字岩心等，共同为现场提供服务。在吸收国际先进录井技术的基础上，我国的录井技术有了很大的进步，形成了具有中国特色的录井系列。时至今日，我国录井已从传统的地质录井、综合录井发展成包括地化和定量荧光录井等为代表的录井新技术的三大录井技术体系，以及小项目并行发展的态势。同时，以三大录井技术体系为基础配合使用多种录井软件，通过对各项录井资料的综合分析，实现安全生产和对油气水层的评价。

1.2 石油行业录井技术趋势

随着新型技术的引入，石油录井行业从硬件设施到软件系统，都取得了长足的发展，并且向着综合性和信息化的方向发展。硬件设施方面，诸如CMS、PM、Geonext等综合录井仪在内的多种国有知识产权的录井系统或设备的出现，为录井行业的技术发展提供了必要的设施基础。软件系统方面，传统的石油行业录井系统所收集的录井数据中只有 5% 的数据被有效利用，但随着石油行业录井软件技术发展，这一比例急剧上升。在这样的背景下，大数据处理技术能够快速准确地分析录井数据，有助于解决复杂问题。大数据技术通过录井技术实时记录海量数据，并从中发现、检验、提取重要信息，有助于确定预期趋势并帮助现场工程师预见潜在问题。有数据显示，最近5年内石油录井相关软件的推出数量，远超5年前石油录井相关软件的推出数量[2]。不仅如此，光纤在非常规油藏录井中的应用范围和普及率相对较低。究其原因，是因为钻井中安装光纤的成本相对较高。随着技术的进步非常规油气藏通过永久安装的分布式光纤传感器（DOFS），可以优先处理 DAS 和 DTS 反向散射信号实现录井。从长远来看，这种技术可与微震监测共同用于录井开发采油压裂优化。未来石油行业录井技术将向着数字化和综合化的方向发展。

2 石油行业录井技术发展存在的问题

2.1 对石油录井技术研发投入不足

现阶段，石油行业录井技术最大的挑战是人工主导参与井况异常判定和决策，该工作的质量取决于录井人员的专业知识和相关领域知识储备情况。为此，国外录井行业开发出基于物理的机器学习技术，其中具有海量异常工况训练和规则问题约束的 ML 模型，可以在钻井任务中提供准确和一致的预测，并且对录井数据集中的并行问题保持敏捷[3]。与国外录井同行相比，我国录井技术数十年如一日的关注实际生产，这就导致我国录井技术的发展始终停留在物探、地质等学科的实践研究，缺乏创新意识和前瞻研究。我国的石油钻探起步较晚，为了能在建设初期赶上世界领先水平，并满足我国对石油的生产需求，早期的石油行业中“重生产、轻科研”、“拿来主义”成了常态现象。这种历史遗留导致在很长一段时间内，我国石油行业更加看重井场的实践工作而忽视与之相关的录井工作，也就没有对录井技术进行深入研究，没有意识到录井技术在提升井场效率、保证井场安全等方面的重要价值，导致了研发和投入不够。

2.2 现行录井定性评价体系准确度不高

一般来说，现行录井是通过应用多种录井系统和分析仪器，例如可收集分布式声学传感（DAS）、分布式温度传感 （DTS） 和分布式应变传感（DSS）等，采集随钻录井 （LWD） 声学图像和加速度数据，绘制完整的录井曲线。在此过程中，现行录井多采取单项定性评价体系。例如，储集层热解气相色谱评价、快速色谱评价、油层荧光显微图像特征评价等。这些评价方法或基于气相色谱技术、或基于快速色谱仪、或基于荧光显微镜技术，在某一方面能够表现出较为准确的评价和分析结果。然而，井下环境的复杂性，例如强烈的磨蚀性发展、超过 207MPa 的压力、高于 200°C 的温度、高于 15 G 的冲击和振动水平、返屑不足等等，都会对录井设备的操作可靠性产生不利影响，进而影响评价和分析结果。此外，录井过程重点在于采集钻井过程中的现场数据，结合现场地质情况，解释钻井现场岩性用于确定含油、气、水产状；绘制录井图；矫正钻井与电缆误差；处理岩层图形编辑；回收钻井现场数据等服务。然而，传统的录井定性评价体系，由于资料采集方式和表现形式不一样，只有 5% 的数据用于模型训练、验证和测试[4]，因此，现行录井定性评价体系准确度不高。

3 石油行业录井技术问题的解决方法

3.1 加大对录井技术的研发投入

由于钻井技术的改进，目前在数百米的岩石深度进行石油和天然气作业的勘探比以往任何时候都更加频繁。其中，最典型的问题是卡钻、管道故障、页岩问题和井漏问题等。这种情况下，采取更加科学、完善和准确的录井技术，能够及时发现井下问题或者预测可能存在的井下问题，进而提出应急策略和方案，以此确保石油钻探和井场工作的正常运行，保障石油井下生产计划的顺利实施。

此外，数字化油田过程需要大量传感器通过建模、监控系统、实时数据优化和控制钻井来收集数据。对许多特性进行监控，包括振动、压力、流体流速、温度、密度等。通过管道建模和可视化评估实时性能，并记录参数。例如，录井利用安装在钻杆和设备上的传感器收集大量数据，例如声学传感器、温度传感器和压力传感器。这些复杂的传感器用于捕获、测量和收集各种各样的井下钻井作业、环境数据和动态数据。其中，声学传感器具有更广泛的功能，它的作用早已超出了仅检测声波的范围，用于感测固体中机械振动和表面声波 （SAW） 的传感设备越来越受欢迎，应用越来越广泛[5]。这些新的探索和尝试，无疑需要来自顶层的全力支持，需要加大对录井实际工作开展中的资金投入力度，优化录井工艺的服务功能。然而，长期以来，我国的石油行业在研究和生产中，一直没有形成对技术科研的正确认知，对于技术科研和技术层面的研究始终落后于生产实践成果研究。为此，需要加大对录井技术的研发投入，例如，在公司甚至是母公司、集团公司内部成立录井技术研究机构等。这种研发机构的设立，能够促进研究人员更好的投入到相关研究和实践当中，为推动录井技术的更新发展，提供必要的物质环境和研究条件。同时，依托这些录井研究机构，还能够满足石油勘探的各种实际需求。

随着时代的发展和技术的迭代，近几年国际国内大厂相继推出颠覆认知的AI产品，如chatGPT、文心一龙等，开启了人工智能的新篇章，颠覆了人类的认知和理解范畴。这为未来人工智能在录井作业现场中的应用深度，留下了许多的可能和丰富的想象空间，探究机器学习、投喂数据训练，势必更依赖公司加大录井技术的投入和支持，为录井技术实际作用的充分发挥提供可靠地保障。

3.2 录井评价体系从定性向智能化转变

现行的常规录井评价体系，大部分还是基于泥浆携带的钻屑来分析和化验，得出结论，用于指导后期的作业和开采，它有一个循环等待返屑时间，以及根据测迟到时间判定实际对应关系的归位问题，该工作极度依赖泥浆性能、取样手法和人工经验，并且无法及时判定井下的实时地质情况和工程情况，给钻井作业带来了大量的不可知性和安全风险。为此，在保有现有录井手段外，探究工具应向井下和机器学习延伸。

随着 MWD 和随钻录井 （LWD） 工具的进步，录井可以通过分析时域传感器测量值的平均值、均方根值和峰值量化钻头所经历的振动。通常，钻头在钻井过程中会发生四种不同类型的振动：横向振动、扭转振动、旋转振动和轴向振动。钻头振动数据可用于估算岩石地质力学特性，例如单轴抗压强度 （UCS）、抗拉强度（BTS）、施密特回弹数 （SRN） 和岩石密度等。此外，在过去几年中，不同机器学习技术在录井中的应用引起了人们的关注，显示出很大的潜力，可以提供有关不同岩性和岩石强度以及断层存在的信息以及岩石的地质力学特性，例如杨氏模量和泊松比。因此，石油录井的综合评价体系可以使用监督机器学习法，将其中一组输入特征，例如，行程时间 （UT）、机械钻速（ROP）、每分钟转数 （RPM）、振动 （VIBR）（x，方向）、冲击（x，方向）、伽马射线（GR）和从声学图像日志解释的输出，例如裂缝强度，用于钻井训练、测试和验证。此外，还可使用分类和回归方法来预测裂缝强度[6]。

例如，在地质条件差的地方部署高压深井，卡钻是很常见的问题。基本上，卡钻主要分为三种类型：因机械因素而卡钻，因差速器粘附卡钻，因管道故障卡钻。针对上述问题，在录井中实施以大数据为基础的定量综合评价体系，有助于预测分析以找到检测井下问题的最佳方法，将有助于现场在整个作业过程中识别趋势和预测事件，以快速响应干扰并提高运营效率。

人工智能的机器学习还可以用以岩屑归位和提高剖面符合率。通过大量的返屑和工程、气测参数的机器学习，结合井下的震动和热成像技术，便可以达到自动归位深度和调整迟到时间的目的。

地质录井过程中可发现许多油气显示层，但并非每个油气显示层都具备工业价值。因此必须对显示层进行综合评价，为完井决策及试油层位优选提供可靠依据。影响油气层评价的主要因素有三项：a.油气丰度；b.油气性质；c.储集层物性。只有各项参数达到一定标准且各项参数配伍适当时，油气显示层才能达到工业油气层价值。因此，油气层评价的重点在于对油气丰度油气性质储集层物性及其配伍进行评价。

使用基于大数据技术为基础的录井技术，需将重点放在分析现有数据从而准确预测未来事件发展趋势。

该过程可以分为五个步骤：

（1）使用传感器收集井下钻井数据；

（2）数据的提取、处理、加载、清理和存储，以及其他数据收集预处理程序；

（3）对获取的数据进行额外的计算、分析和数据挖掘；

（4）利用大数据技术智能建模预测未来井下问题；

（5）利用风险预测窗口实现早期安全预警和基于关联关系的井下问题识别。

4 结束语

综上所述，本文从石油行业录井技术现状及发展趋势出发，指出现阶段石油行业录井技术发展存在的问题，并针对问题提出切实科学的解决方法。本文研究结果显示，石油行业录井技术是现代石油钻探中十分关键的部分，其发展与石油钻探工作效率和安全水平有着直接关系。为此，要在持续加大对石油行业录井技术研发投入的同时，还要积极引入新的技术，实现石油行业录井技术创新。