钻柱摩阻扭矩智能实时分析与卡钻趋势预测

摘要：

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6000～6100 m区间整体呈现逐渐增大的趋势,且在6100 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6100 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.

关键词：摩阻扭矩;摩阻系数;人工智能;神经网络;卡钻趋势

所属期刊栏目：43

分类号：TE242(钻井工程)

资助基金：中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学北京战略合作科技专项"物探、测井、钻完井人工智能理论与应用场景关键技术研究";国家重点研发计划项目"变革性技术关键科学问题"之分课题"复杂油气智能钻井理论与方法"

在线出版日期：2022-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：428-435