岩石可钻性分级方法研究及展望.pdf
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1、Journal of Oil and Gas Technology 石油天然气学报石油天然气学报,2023,45(2),101-108 Published Online June 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/jogt https:/doi.org/10.12677/jogt.2023.452013 文章引用文章引用:刘鑫,王馨玥,王丹丹,何京龙,荆为琰,李猛.岩石可钻性分级方法研究及展望J.石油天然气学报,2023,45(2):101-108.DOI:10.12677/jogt.2023.452013 岩石可钻性分级方法研究及展望岩石
2、可钻性分级方法研究及展望 刘刘 鑫,王馨鑫,王馨玥玥,王丹丹,何京龙,荆为琰,李,王丹丹,何京龙,荆为琰,李 猛猛*重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆 收稿日期:2023年4月17日;录用日期:2023年5月31日;发布日期:2023年6月13日 摘摘 要要 地层可钻性是钻头选型及钻头结构设计的重要依据,在钻井工程中准确评价可钻性级值能提高钻速、降地层可钻性是钻头选型及钻头结构设计的重要依据,在钻井工程中准确评价可钻性级值能提高钻速、降低钻井成本,快速可靠地进行可钻性分级显得尤为重要。本文将可钻性分级方法的发展应用过程划分为低钻井成本,快速可靠地进行可钻性分级显得尤为重要。本文将可钻性分级
3、方法的发展应用过程划分为三个阶段进行综述,阐述了各阶段可钻性分级方法的基本原理、具体的试验或建模过程,并对各种分级三个阶段进行综述,阐述了各阶段可钻性分级方法的基本原理、具体的试验或建模过程,并对各种分级方法的特点做出评价。结果表明:传统方法测定可钻性级值精度最高,但不连续;数理分析方法计算简方法的特点做出评价。结果表明:传统方法测定可钻性级值精度最高,但不连续;数理分析方法计算简便快捷,但精度不高;机器学习预测方法可预测连续的地层可钻性级值,精度较传统实验测定法有所降便快捷,但精度不高;机器学习预测方法可预测连续的地层可钻性级值,精度较传统实验测定法有所降低。本文还提出了一种在现行方法的基础
4、之上利用新一代人工智能低。本文还提出了一种在现行方法的基础之上利用新一代人工智能ChatGPT进行可钻性预测的展望,以进行可钻性预测的展望,以期相关学者进行参考。期相关学者进行参考。关键词关键词 石油钻探石油钻探,岩石可钻性岩石可钻性,数理分析数理分析,机器学习机器学习,ChatGPT Research and Prospect of Rock Drillability Classification Method Xin Liu,Xinyue Wang,Dandan Wang,Jinglong He,Weiyan Jing,Meng Li*School of Petroleum and Nat
5、ural Gas Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing Received:Apr.17th,2023;accepted:May 31st,2023;published:Jun.13th,2023 Abstract Formation drillability is an important basis for bit selection and structure design.In drilling engi-neering,accurate evaluation of drillabilit
6、y level can improve drilling rate and reduce drilling cost,so it is particularly important to conduct drillability classification quickly and reliably.This paper summarizes the development and application process of drillability classification method into three stages,describes the basic principle o
7、f drillability classification method at each stage,the *通讯作者。刘鑫 等 DOI:10.12677/jogt.2023.452013 102 石油天然气学报 specific test or modeling process,and evaluates the characteristics of each classification method.The results show that the traditional method has the highest accuracy,but it is not continuous
8、.Mathematical analysis method is simple and fast,but the accuracy is not high.The machine learn-ing prediction method can predict continuous formation drillability level values with lower accu-racy than the traditional experimental measurement method.Based on the existing methods,a new generation of
9、 artificial intelligence ChatGPT is proposed for drillability prediction,which is expected to be referred to by relevant scholars.Keywords Oil Drilling,Rock Drillability,Mathematical Analysis,Machine Learning,ChatGPT Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the
10、Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 可钻性的概念由 Tillson 在 1927 年首次提出1,地层岩石可钻性级值根据钻进难易程度可分为十二个等级,反映了在某种技术工艺条件下岩石的抗钻能力。对于石油勘探开发来说,岩石可钻性是反映地层性质最全面的一种参数,是进行钻井方案设计的重要依据2,准确评价岩石的可钻性,在地质分层、钻头选型、钻头结构设计等方面具有重要指导意义。从可钻性这一概念提出至今,国内相关研究进展可分为
11、三个阶段。第一阶段:采用压模压入岩心测试法、实验室微钻头钻进岩心等实验方法直接测定可钻性级值;第二阶段:优选钻速方程、引入主成分分析、结合测井资料通过数理分析方法,研究各参数对可钻性级值的影响及影响重要度做出评价;第三阶段:利用神经网络、相关向量机算法、粒子群算法等对室内试验和测录井资料进行回归分析,通过计算机神经网络算法拟合各参数和可钻性的关系。2.传统方法传统方法 2.1.压入硬度法压入硬度法 自上世纪 50 年代以来我国石油行业引入苏联静压入硬度实验法测定岩石可钻性级值3。岩石的压入硬度法最早由前苏联史立涅尔提出(也称史氏硬度),该方法以压入硬度计测出岩石的压入硬度值作为岩石的可钻性指标
12、,即压模在岩样表面压出破碎坑时测量计算单位面积上的载荷,结合经验公式对照得出可钻性级值。尽管宏观规律表现出压入硬度越大的岩石越难钻进,但随着后续研究不断深入,压入硬度与可钻性关系的不一致性也逐渐表现出来,其主要原因是压入硬度测试和真实钻进过程破碎岩石的机理不同,压入硬度的试验指标反应的是岩石表面试验点的抗压能力,而可钻性要评价岩石在压力作用下的抗切削能力。此外,压入硬度的试验值会受到岩石颗粒空间结构的影响,不同类型岩石的压入硬度不同,同种岩石在不同的压入试验界面试验结果也有所差异;压入硬度还会受到试验夹持条件的限制,在多向应力状态下测得的压入硬度比一般状态下大4。2.2.微钻头钻进法微钻头钻进
13、法 微钻头钻进法是通过室内微型钻头钻进岩心试验测定岩石可钻性的一种方法。测试原理为用微钻头Open AccessOpen Access刘鑫 等 DOI:10.12677/jogt.2023.452013 103 石油天然气学报 和取样得到的岩心模拟实际钻进过程,通过试验中岩心表现出的抗钻程度代表实际地层的可钻性(图 1)。具体试验方法为将具有代表性的岩心制成试样,使用直径为 31.75 mm 的微钻头,在一定的钻压和机械钻速下钻进试验,记录钻透深度 2.382.40 mm 所用的时间,代入可钻性计算公式得出可钻性级值3。微钻头钻进法的优点在于采用类比思想用微钻头模拟真实钻进过程,破岩机理与实钻
14、过程相同5,能最大程度直观反映出地层的可钻性,同时可以检验其他方法得到的可钻性级值的准确性。其局限性表现在试验需要大量的岩心支撑,需要不同层位、不同岩性的岩心测试才能得到一口井完整的可钻性参数,不适用取芯困难、取芯花费大的深井和超深井。Figure 1.Schematic diagram of microbit test device 图图 1.微钻头试验装置原理图 2.3.岩屑声波时差法岩屑声波时差法 声波时差是岩石声学性质参数的重要组成之一,岩屑声波时差法是通过测定钻井过程中返出岩屑的声波时差计算岩石可钻性的方法。测试原理为声波在不同岩石中的传播速度不同,大量实验研究表明,声波传播速度与岩
15、石可钻性级值具有相关性,即声波速度越大、声波时差越小,岩石的可钻性级值越大6。试验方法为选取具有代表性的岩屑磨出两平行端面,测量试样厚度,将超声波探头贴在两端面上,用凡士林耦合探头与岩石端面间的缝隙,测试声波通过岩屑试样的时间并计算声波时差,用所得的声波时差代入公式计算得出可钻性级值。岩屑声波时差法在现场运用中表现出了众多优势:以钻井过程中返出的岩屑为研究资料,岩屑易获取、成本低,不受井深限制;声波时差试验操作简单,试验成本低;与微钻法相比,可获取到连续的试验材料进而测得一口所有地层的可钻性级值;无取芯操作工艺,不影响正常钻进。其不足之处在于随着井深的增加,岩屑上返至井口时间滞后,不能实时评价
16、地层岩石的可钻性。传统方法测定岩石可钻性级值可大致分为三步。首先是制备试验所需的岩心、岩屑等试验样品;第二步通过相关的试验测定能表示岩石可钻性的代表性参数;最后再将测得的参数代入相关计算公式计算刘鑫 等 DOI:10.12677/jogt.2023.452013 104 石油天然气学报 得出可钻性级值。传统方法的优点在于能通过地层中获取的试样直接测定计算出可钻性级值,可靠性高;局限性在于部分方法需要取芯,影响正常钻进,不能实时获取钻遇地层的可钻性等。3.数理分析方法数理分析方法 3.1.钻速方程反求法钻速方程反求法 钻速方程反求法是利用已有的钻速方程结合方程中其他参数反推出可钻性级值的方法7。
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