王 亮，徐建根，步文洋，黄昱昊

（1.重庆科技学院石油与天然气工程学院，重庆 401331；2.中国石油集团长城钻探工程有限公司钻井一公司，辽宁盘锦 124010）

井漏是国内外各油气产地普遍存在的问题。它会导致钻井周期延长，浪费大量钻井液和防漏堵漏材料，并有可能引发卡钻、井涌甚至井喷等复杂事故，严重情况下可能导致井眼报废。在过去，井漏通常是在发生后进行处理，由于不能及时发现处理常常导致更多的经济损失。近年来，随着综合录井技术、计算机信息技术和其他智能技术的发展，智能预测预警系统在石油钻井工程中逐渐得到应用。通过提前进行预测和预警，可以最大程度地降低井漏风险。此外，随着机器学习技术的迅速发展和应用，越来越多的研究者开始探索如何将机器学习应用于井漏监测。机器学习技术可以通过学习大量的数据，自动地从数据中学习特征并建立预测模型，从而实现对井漏的快速、准确识别和预测。目前国内已经出现了一些井漏监测系统，对井漏的发生能够有效的预测和预警。

1 井漏机理

井漏的机理复杂，涉及多个因素。井漏机理的研究主要和钻井液漏失量与地层压力、地层裂缝特性、地层结构特性等参数相关。根据井漏的发生机制和漏失严重程度，可以将井漏进行分类。常规的分类方法包括按照漏失严重程度和不同的漏失通道类型[1]。

1.1 按照漏失严重程度分类

（1）轻微井漏：井漏程度较轻，漏失通道尺寸较小，对钻井操作影响较小。

（2）中度井漏：井漏程度适中，漏失通道尺寸较大，可能会导致钻井过程受阻或延迟。

（3）严重井漏：井漏程度严重，漏失通道较大且数量较多，可能会引发井下事故，严重影响钻井安全和生产。

1.2 按照不同的漏失通道类型分类

（1）压差性井漏：当井壁上存在较大尺寸的裂缝、溶洞或裂缝溶洞网络系统时，地层孔隙压力无法平衡液柱压力，导致钻井液通过裂缝或溶洞进入地层，难以堵漏。

（2）裂缝扩展性井漏：井筒周围存在已张开的漏失通道，在一定压差范围内，钻井液封堵颗粒无法自由进入漏层，导致漏失无法有效控制。

（3）压裂性井漏：井壁周围原本不存在张开裂缝，在钻井液液柱压力过大时，产生裂缝并使裂缝扩展，导致井漏。压裂性井漏通常由使用高密度钻井液在压裂储层时引起，形成新的漏失通道导致钻井液漏失[2]。

另外，国外的一些学者还通过钻井液漏失数学模型和钻井液统计学漏失模型来研究井漏机理。钻井液漏失数学模型包括一维线性模型、二维平面模型和一维径向流模型，用于实现地下裂缝分布及尺度的反演。钻井液统计学漏失模型主要包括基于机器学习的漏失模型和基于数据统计的漏失模型。这些模型可以帮助理解井漏的发生机理[3]（图1）。

图1 裂缝溶洞漏失[17]

2 机器学习井漏预测模型

2.1 BP 神经网络

BP 神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见且广泛应用的神经网络模型，也是神经网络中最为经典的一种。BP 神经网络是一种按照误差逆向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。它由输入层、隐藏层和输出层组成（图2），信息从输入层经过隐藏层传递到输出层，形成一种前向传播的过程。然后，通过反向传播算法，根据网络输出与期望输出之间的误差，调整网络的权重和阈值，以使网络输出逼近期望输出。谢平等[3]利用了全烃、钻压、悬重、立管压力、总池体积、出口流量、泥浆出入口密度、泥浆入口电导率、泥浆出口电导率等11 种钻井数据，建立了BP 神经网络模型并对井漏风险进行分析和预测，模型预测准确率较好，证明了BP 神经网络模型在实现井涌井漏的预测上有很好的效果[4]。王雷雯[5]通过分析井史数据，利用钻井液密度、钻速、钻井液静切力、钻井液黏度、井眼直径、钻井液排量、泵压、漏失通道性质和地层孔隙压力9 种特征数据作为预测漏失层位的输入特征量，建立了适用于一种区块的基于BP 神经网络的漏失层位置预测模型，预测结果整体误差不超过10%。何涛等[6]通过钻井和录井数据进行分析优选出层位、岩性、钻头尺寸、钻头型号、扭矩、钻速、钻压、转速、立管压力、漏斗黏度、钻井液密度、钻井液初切等16 个特征参数作为神经网络的输入特征量，建立了基于BP 神经网络的井漏裂缝宽度预测模型，同时利用L-BFGS 算法对模型进行优化，优化后的模型预测精度高达90%。

图2 BP 神经网络结构

2.2 支持向量机

支持向量机（Support Vector Machine）是一种机器学习算法，具有优秀的分类和回归性能。在井漏预测中，SVM 可以通过学习历史数据，构建分类模型，从而对当前井漏的发生进行预测。具体来说，SVM 通过寻找数据空间中的最优超平面，将不同类别的数据点分开，从而实现分类（图3）。SVM 具有训练速度快、泛化能力强等优点。同时，SVM 在处理小样本、高维度的数据时也表现出较好的性能。在井漏预测领域，基于SVM 的预测模型已经得到了广泛应用，并取得了良好的效果。刘彪等[7]通过对该井的录井、测井、地质以及随钻测量等方面的信息整理出井深、孔隙度、破裂压力、渗透率、钻井液密度、温度、抗拉强度等13 种特征数据。结合这些特征数据建立了基于支持向量机的回归井漏预测模型，模型的预测精度高达0.985 1。AHMED等[8]进行了钻井漏失层位的预测研究，他们利用实时获取的钻井参数作为输入参数，构建了支持向量机模型和径向基函数模型。输入参数包括大钩高度、大钩载荷、钻井液排量、钻速、圆盘转速、立管压力、扭矩和钻压8 种特征数据。研究结果显示，这两个模型在预测漏失层位方面都表现出很高的准确性。王鑫等[9]将麻雀搜索算法、遗传算法、灰狼算法以及改进的麻雀搜索算法（ISSA）在8 个基准测试函数上做了对比实验。结果表明，改进的麻雀搜索算法（ISSA）在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后，将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机（ISSA-SVM）进行井漏预测。对比结果表明，改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机预测准确率为97.765 4%。相较于前几种收敛速度快，迭代次数少，能够高效、快速预测井漏事故。

图3 支持向量机核函数映射原理[18]

2.3 随机森林

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，具有较高的准确率和鲁棒性，可处理高维度与非线性样本的分类器组合模型，大量的理论和实证研究都证明了随机森林具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，并且不容易出现过拟合。同时随机森林是通过构建多个决策树来实现预测的（图4），每个决策树的结果通过投票或平均值的方式进行综合，最终输出预测结果。李泽俊[10]进行了录井参数数据的采集，并对其进行井漏点和非井漏点的标记。使用随机森林算法对标记过的数据进行分类，从而建立了随钻诊断模型。训练结果显示，在包含9 061 个样本的训练集中，有8 992 个样本的输出结果正确，而69 个样本的输出结果错误。针对396 个井漏样本，339 个样本的输出结果正确，57 个样本的输出结果错误。因此，该模型在井漏点的识别上达到了86%的准确率。史肖燕等[11]选用随机森林方法建立了井漏预警模型，对钻井液的溢流、漏失实时识别进行分类建模。通过优选出压力、井深、入口流量等10 个强相关输入参数，使用大量历史数据对模型进行训练，并对新的实时输入数据作出是否发生溢流、漏失的分类。并且该模型对井漏的发生比人工提早了23 min 做出判断。陈凯枫等[12]利用相关性分析和经验知识优选出总池体积、进出口流量差和立管压力等7 种井漏表征参数。通过利用随机森林、支持向量机、BP 神经网络和逻辑回归算法分别建立井漏智能诊断模型，其中数据集的训练集与测试集之比为3∶1。测试结果表明，随机森林模型的表现效果最好，井漏识别的准确率达到98%。

图4 随机森林结构

3 智能化井漏监测系统

井涌和井漏在钻井过程中非常常见且复杂，因此实时监测和采取有效的井控措施具有重要意义，可以避免重大财产损失和人员伤亡。井漏监测预警系统需要处理大量数据，并对数据的完整性有较高要求。只有在具备机器学习的大样本数据条件下，算法的筛选和优化才能更加容易。此外，实时提取大数据、智能判断不同钻井工况、快速进行计算、数据存储和可视化展示都是具有较高难度的挑战。

在国外的油气和钻井服务公司中，数字化勘探开发已经取得了较好的进展，已经开发出了井漏实时监测的软件模块，并将其集成到各自的智能钻井专家系统中。相比之下，国内在这方面的起步较晚。早期李欣嵘等[13]通过力控组态软件6.1 平台设计的上位机监测软件，实现了现场施工数据与监测软件的连接，包括数据采集、信息传输和数据处理。借助SQL Server 2000数据库记录采集的参数数据，为实现井漏监测系统的远程访问提供了条件。在此基础上，通过集成各类传感器和仪器仪表，设计了欠平衡钻井井涌井漏监测系统。该系统能够快速判断欠平衡钻井过程中是否出现井涌和井漏情况，并实时报警处理异常情况，以预防事故发生。岳炜杰[14]通过综合应用微流量、PWD 和综合录井三类参数并结合钻井液流量以及综合录井参数的变化为基础，设计了一套“三高”油气井溢流先兆在线监测与预警系统，并利用VC++6.0 完成该系统软件的开发。刘福等[15]设计了早期井涌井漏监测系统。该监测系统能实时显示参数和流量的变化，并通过数字和曲线图形展示在监测界面上。它还可以对流量参数进行实时分析，并设定自定义的预警门限和报警门限。预警分为一级和二级，当流量差超过一级预警门限时，参数栏显示黄色；当超过二级预警门限时，参数栏显示红色。在二级预警时，报警门限触发，预警模块发出声音报警。该系统相较于传统监测方式，能提前约7 min 发现溢流和井漏情况，对于井控安全具有重要意义，为溢流和井漏的控制赢取更多的时间，更多的保证了石油工人的安全。李盛等[16]设计了一种基于Android 的远程井涌井漏监测系统，该系统具备应对各种复杂钻井状况的能力，并能提前进行分析和决策。特别是井涌井漏监测曲线的实时显示，能够即时反映现场状况。后方专家只需通过Android 客户端登录该系统，即可远程访问多井数据，并进行实时决策和现场技术支持。这极大地方便了专家远程指导现场作业，节约了宝贵的决策时间，提高了问题解决的效率和质量，同时最大限度地减少了损失。近几年，国内相关系统和软件平台有了更多的发展，除此之外，中石油和中石化也分别推出了自己的监测平台梦想云和EPCE 等，这些监测系统和平台都为未来高精准、高安全、高质量钻井提供了坚实的基础。

4 结语

（1）机器学习算法在井漏监测中的广泛应用，不仅可以实时监测井漏，还能够自动识别和分类不同类型的井漏情况，为工程师提供及时有效的决策支持。但是，井漏监测仍然是一个复杂而具有挑战性的问题。面对各种环境条件和井漏形式的变化，需要进一步完善机器学习算法的准确性。此外，数据的质量和数量也对机器学习的效果产生重要影响，需要进一步改进数据采集和处理的方法，以获得更可靠的训练集。

（2）未来，随着技术的不断发展和数据的积累，机器学习在井漏监测中将发挥更加重要的作用。机器学习与领域专家的合作尤为重要，将领域知识与数据驱动的方法相结合，以建立更精确、可靠的井漏监测系统来实现及时发现和预警井漏的工程问题，从而大大降低钻井经济成本和时间成本，可以更好的保证石油工人的安全，提高钻井工程的整体水平。