智能化钻井在提高钻井安全中的作用

智能化钻井在提高钻井安全中的作用

刘丹婷

中石化西南石油工程有限公司钻井一分公司    四川成都   610500

摘要：在钻井技术高速发展的今天，智能化钻井已在各种钻井装备和钻井工艺中得到应用，本文主要对智能化钻井在提高钻井安全中的作用进行论述，详情如下。

关键词：智能化；钻井；安全

引言

在石油天然气钻井作业中，由于石油天然气介质的特殊性，现场钻井条件存在许多危险因素，环境十分复杂，并且大量设备与人员需要在现场工作，这加大现场管理难度的同时，也使得石油天然气钻井作业难以保证完成。

1智能化关键技术在石油钻井中应用的意义

为了提升石油钻井质量，相关企业应加大智能化技术的应用力度，如：智能勘测技术、地质导向钻井技术等，不断提升信息收集与数据处理能力，降低钻井作业问题的出现几率，提高钻井质量。此外，智能化钻井系统可依据采集到的数据信息，自动完成信息分析、故障诊断与偏差测定等操作，降低人为因素对石油钻井过程的影响，杜绝人为操作不当情况的发生。与此同时，智能化技术应具备自动纠偏与环境适应能力，以帮助石油钻井企业降低工作难度，并且传感器可以对所处环境进行感知，操作人员可直接在监控室下达控制命令，确保相关设备处于正常工作状态。智能化技术的出现，可以降低石油钻井工作中人为因素的影响，凭借智能化系统强大的数据分析、收集以及整理等功能，可以自动完成相关石油钻井作业，提升石油钻井作业质量，降低安全事故发生几率。

2智能化钻井的应用

2.1事故自动预警技术

我国不同地区的地质构造存在差异，石油储量丰富的地区构造会越加复杂，这会加大钻井难度，并且外部工作环境影响因素众多，钻井时容易出现井喷、井漏等安全事故，影响石油钻井作业的安全性。为了提高石油钻井作业效率，降低安全事故发生几率，可将自动预警技术应用到石油钻井工作当中。例如，在石油钻井现场，将不同种类、不同功能的前端信息传感器放置在现场，并对现场环境进行信号监测，随后信号会采集、上传到自动系统之中，并对现场作业环境是否存在安全隐患进行判断。在传感器工作期间，如果现场泥浆涌出量异常，或者地层存在波动情况，则传感器的信号会与专家系统中的数据进行匹配，自动判断出安全事故出现的概率，并启动事故预警，帮助现场人员快速定位隐患位置，及时消除安全隐患，提升钻井作业的安全性与稳定性。

2.2井筒泄漏监测诊断技术及智能系统

针对深水气井油套管泄漏风险高等难题，通过建立泄漏检测方法和研究快速检测技术等系列技术，形成了深水油套管泄漏诊断与预警技术。通过研究分析泄漏声波产生及其在环空中的传播机制、不同泄漏条件对井口环空声波信号的影响，为井下泄漏状态的声学诊断提供了基础依据。提出了融合泄漏声波信号自相关分析与环空介质变声速求解的井下油套管漏点定位方法，实现了对井下油套管单点和多点泄漏位置的准确判断。发明了磁-声复合的油套管接头密封性检测方法，实现了密封面真实接触状况的超声相控阵成像探测，为在井口快速确定油套管气密封可靠性提供了便捷手段。建立了基于氦气示踪剂检测的漏点量化分析方法，揭示了注入压力、油管流量、泄漏孔径及泄漏位置对返出氦气浓度分布的影响机制，实现了井下油套管漏点大小的地面诊断。

2.3关键结构件疲劳损伤检测技术

隔水管是连接海底井口和钻井平台的关键部件，是深水钻井系统的咽喉要道。基于磁记忆检测技术研制了隔水管主管、边管专用检测装置，并开发了主管、边管检测软件，形成了隔水管检测技术。利用该检测技术的可视化分析功能实现了对隔水管内壁磨损、外擦伤、腐蚀的有效辨识，检测装置表现出良好的性能，其中立式主管内检测装置非常适用于海洋钻井平台，可以在不影响海洋钻井平台正常作业的情况下，在平台的有限空间内直接对立式/卧式摆放的隔水管进行检测，突破了常规检测手段仅能在基地按照预定周期对分批次运回隔水管开进行检测的局限性，可以节约高额的隔水管转运成本，并缩短了隔水管检测周期，为深水钻井平台预防隔水管疲劳断裂提供了技术手段。

2.4基于深度自编码器的钻井工况智能识别

目前钻井工况智能识别是钻井智能化研究的一大热点,是将机器学习和大数据技术与钻井工程相结合的交叉研究方向。随着测量工具、传感器和信号传输技术的不断发展,越来越多的钻井工程参数可以直观呈现在终端,人工智能技术可以有效地利用这些参数,提取数据的内部特征,进而对钻井状态进行实时预测和识别,这对于提高钻井作业的时效性和安全性有着重大意义。经典自编码器于1986年提出,是一种通过重建输入数据来学习数据内在规律的无监督学习神经网络,其输入和输出的维度是相同的。利用反向传播算法调整权值,再经过输入数据和输出数据的重构误差最小化来训练网络,使得两者尽可能逼近,从而学习具有相同数据分布特征样本的内部表示。经典自编码器包含编码器和解码器两部分。其中,编码器将输入向量编码成隐变量,解码器将隐变量解码为与输入向量维度相同的输出向量。结合深度学习和自编码器技术,建立了基于深度自编码器的钻井工况智能识别模型,采用滑动时间窗口算法和归一化方法对输入特征进行实时性处理,并通过自我反馈训练对模型的激活函数等参数进行优选,实现对于钻进、循环、起钻、下钻、倒划眼、接单根、钻水泥塞、短起下钻和复杂情况这九种钻井工况的实时识别。

2.5深层/超深层钻探目标精细描述技术

深层/超深层碳酸盐岩储层具有极强的非均质性,由于资料少、品质差,深层/超深层钻探目标精准表征是世界级难题.开发了深层/超深层碳酸盐岩储层知识库、深层目标精细三维地质建模技术和随钻快速地震成像技术,初步形成了基于人工智能的导钻目标地质模型随钻快速更新技术.通过典型解剖和模拟实验所建立的深层/超深层多类型优质储集体成因地质模式,采用自主研发的沉积过程模拟软件(Carb SIMS),确定碳酸盐岩沉积过程中的地层序列与沉积相分布规律,为地质建模提供训练图像.开发基于“动态数据模板+沉积序列”的多点地质统计学建模技术,所建立的三维岩相模型显著提高了钻探目标刻画的精准度.通过随钻测井所获得的地层速度信息,实现了动态更新地震速度模型和钻前局部区域(5km×5km)地震成像快速更新(6个GPU硬件条件<120min),研发出钻井引导的快速地震成像技术与软件系统.采用自主改进的深度学习网络(Pix2Pix:P2P),充分挖掘地质知识库中大数据样本信息,建立了静态三维地质模型、随钻测井信息、动态地震成像信息的关联关系,初步形成了基于人工智能的导钻地质模型快速更新技术,为引导钻井精准钻达目标提供了技术支撑。

结语

通过深化基础研究、突破采集方式、创新评价方法，提高录井采集的自动化、在线化、一体化、井下化和智能化水平，提高钻井采集的分辨率、处理的准确率、解释的符合率，实现录井技术的快速进步与专业的高质量发展，提高保障国家能源安全的能力。

参考文献

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