钻柱摩阻扭矩智能实时分析与卡钻趋势预测

作者：朱硕; 宋先知^*; 李根生; 祝兆鹏; 姚学喆

来源：石油钻采工艺, 2021, 43(04): 428-435.

DOI：10.13639/j.odpt.2021.04.003

• 摩阻扭矩
• 摩阻系数
• 人工智能
• 神经网络
• 卡钻趋势

钻柱摩阻扭矩的实时分析对提高钻井效率、规避钻井卡钻风险具有重要作用,目前摩阻扭矩分析以钻前预测为主,但钻井过程中摩阻扭矩的实时分析尚不成熟。针对当前井底钻压扭矩预测不准、钻柱摩阻系数的确定存在盲目性等问题,提出一种钻柱摩阻扭矩智能实时分析方法。该方法利用神经网络模型实时计算井底钻压扭矩,结合摩阻扭矩刚杆模型采用二分法实时反演摩阻系数,准确分析钻柱受力。考虑到钻柱摩阻系数在一定程度上表征钻柱卡钻趋势,进一步利用该方法对钻井卡钻趋势进行预测。将该方法应用于现场数据,发现某井钻柱摩阻系数在6 000～6 100 m区间整体呈现逐渐增大的趋势,且在6 100 m处附近,钻柱摩阻系数从0.35附近陡增至0.75,变化极为剧烈,说明即将发生卡钻。经过对该井的钻井日志查证,该井在6 100 m处附近蹩停顶驱钻具卡死。说明利用该方法对卡钻趋势进行预测具有良好的效果,便于现场实时调整钻井参数,有效规避卡钻风险,提高钻井效率。

• 单位
  中国石油大学（北京）; 油气资源与探测国家重点实验室