多井信息综合对比分析方法及其应用

多井信息综合对比分析方法及其应用
崔猛;翟应虎;程荣超
【摘要】针对目前钻井信息管理系统数据挖掘不够和缺乏技术方案推荐等不足,以各油田井史及测、录井资料为数据库设计基础,采用交互式多井信息图形对比及数据多维统计分析方式,提出基于多井信息综合对比分析的钻井优化方法,并将其应用于新一代分布式多井信息管理系统;参考井优选以地层及压力差别分析结果为基础,井身结构优化设计采用事故因子、复杂因子、井径扩大率因子及套管下深算法,钻头及钻井参数最优化采用Jacobi迭代法.结果表明,多井信息综合对比方法能为钻前设计和钻后分析提供理论与技术支持,在新疆油田的实际应用验证了其可行性和有效性.
【期刊名称】《中国石油大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(034)006
【总页数】6页(P85-90)
【关键词】钻井信息;钻井优化;多井;综合对比
【作者】崔猛;翟应虎;程荣超
【作者单位】中国石油大学,石油工程教育部重点实验室,北京,102249;中国石油集团钻井工程技术研究院,北京,100195;中国石油大学,石油工程教育部重点实验室,北京,102249;中国石油集团钻井工程技术研究院,北京,100195
【正文语种】中文
【中图分类】TE22;TP31
钻井工程是一项涉及多个学科领域的系统工程,每钻完一口井都会获取大量的技术
资料信息,且同区块的钻井信息具有很强的关联性。

因此,准确、实时、高效地获取
已完钻井的井史、录井、测井资料数据并对这些数据深度挖掘,是提高钻井技术决
策的科学性、优化钻井设计方案、预防并排除事故隐患的重要手段。

传统的数据分析方法对数据分析挖掘不够,仅限于数据查询及统计分析,且无法进行技术方案推荐。

笔者在分析目前钻井信息管理系统的基础上,提出新一代钻井优化方法——“多井
信息综合对比分析”。

该方法通过大量的数据挖掘工作,能够实现对钻井数据的多
维统计分析,并结合相应的分析算法,推荐井身结构、钻头等优化方案。

多井信息综合对比分析方法以同区块多口井的井史、录井、测井资料为基础,以数
据库中同区块内与分析井的地层分层及地层压力预测值相近的井作为参考井系列,
对多口井钻井相关数据 (包括钻井指标、时效、钻头指标、复杂与事故、材料、钻井队、井口数等)进行对比分析。

然后,设计并开发相应算法,推荐分析井的井身结构、钻头、钻井参数等,从而为分析井提供优化钻井技术方案。

(1)构建分析井及参照系列井的地层及压力数据表,包括油田名称、区块名称、地层
名称及其顶界深度和底界深度、地层压力系数等。

(2)根据分析井地层与压力数据,分别与参照系列井中每口井相同层位的地层进行对比,计算其地层深度差别与地层压力差别。

令分析井与参照系列井中某口井具有相同的一个层位,X,Y分别为分析井该层位的顶界深度和厚度,M,N分别为参考井该层位的顶界深度和厚度,地层深度差别为 H,则
令 Z,W分别为分析井该层位底界压力系数和深度增加 1 m后的压力系数,K,S分别为参考井该层位底界压力系数和深度增加 1 m后的压力系数,地层压力差为 P,则(3)在同区块中,取 Dc较小的前若干口井作为参考井,即
确定参考井是优化方案推荐的基础,对已确定的参考井数据进行挖掘分析并结合相
应算法可对井身结构、钻头及钻井参数进行优选推荐。

(1)根据已确定的若干口参考井,再结合每口井计算得出的事故因子、复杂因子、井径扩大率因子,最终确定可作为井身结构优选设计的参考井。

令事故因子为A,事故发生次数为 O,损失时间为 P(天 ),则
令复杂因子为 B,复杂发生次数为 Q,则
令井径扩大率因子为 C,平均井径为 Dw,钻头直径为 Db,则
(2)取 Gc值最小的井作为井身结构优选的参考井,即
Gcmin=A+B+C.(3)通过确定的参考井地质数据及工程数据进行井身结构优化设计,确定套管层次和每层套管的下入深度。

套管下入深度确定方法[5]如下:
为了保证套管鞋处裸眼井段不被压裂,通过计算地层破裂压力梯度ρf确定中间套管下入深度。

不发生井涌时,有
式中,ρpmax为设计井段最大地层孔隙压力当量密度,g/cm3;Sb为抽吸压力允许值,g/cm3;Sg为激动压力允许值,g/cm3;Sf为地层压裂安全增值,g/cm3。

通过参考井所在地区的地层压力和地层破裂压力剖面图,用试算法找出对应的下入点深度。

当发生井涌时,有
式中,Hpmax为设计井段最大地层孔隙压力点对应的深度,m;Hni为套管下入深度点,m;Sk为井涌允许量,g/cm3。

若中间套管下深浅于初选点,则需下入尾管。

尾管下入深度利用下式试算:
式中,ρpper为尾管下入井段最大地层孔隙压力,g/cm3;Hi为套管下深,m;Hi+1为尾管下入到初始点深度,m。

表层套管下入深度由下式计算:
式中,ρfE为井涌时表层套管承受的压力当量密度,g/cm3;ρp为中间套管 Hi处的地层当量密度,g/cm3;Hi-1为表层套管下深,m。

(1)根据分析井中某层位,到参照井中找出相应层位。

根据钻头下入井深和终止井深判断属于该层位的所有钻头。

满足①H1≥H3&H1≤H4,②H2≥H3&H2≤H4,③H1
＜H3&H2＞H4(式中,H1为下入井深,m;H2为终止井深,m;H3为层位顶界深
度,m;H4层位底界深度,m)中任意一个关系式,均纳入属于这个层位的钻头系列。

(2)令 T为参考井中所有同层位的每种钻头型号的钻头汇总,则
其中,映射 f为满足第 1步中关系式中的任意一个。

根据当前的分析层位,找出系列井中所有通过该层位的钻头,并按型号汇总,作为推荐的钻头系列。

(3)通过确定钻井影响因素 (包括钻压、转速、排量等参数)及计算得出钻头的优选指标 (包括钻头进尺、机械钻速、成本、机械比能等),根据 Jacobi迭代原则,计算出每个影响钻头因素的系数,最终优选出满足条件的钻头。

具体算法如下:
设有矩阵满足条件
FX=b. (2)式中,F为钻头影响因素矩阵;X为单个钻头的系数矩阵;b为单个钻头优选指标矩阵。

令一种型号的钻头在参考井中同一个层位使用数量为 n,优选参数为机械钻速,方程组表示为
选取单只钻头系数初始矩阵,代入式 (2)进行迭代,设误差精度为ε,最终得到单只钻头的综合系数矩阵,包括钻速、进尺、成本及机械比能优选指标对应的系数矩阵,即
根据式 (2),矩阵 F取单只钻头每个影响因素的平均值,计算出单个钻头优选指标,即式中,b1为钻速,m/h;b2为钻头进尺,m;b3为钻头成本,元 /只;b4为机械比能,Pa。

针对每个层位的所有钻头,根据综合最优算法,得
式中,Yi为综合最优钻头优选参数,各层位取最大综合优选参数的钻头作为分析井设计地层的推荐优选钻头。

钻头的优选过程是通过计算钻压、转速、排量等参数的影响系数,最终得出最优推荐钻头系列。

由于影响钻头参数的因素包括钻压、转速、排量等钻井参数,因此优选出的钻头对应的钻井参数可作为分析井推荐的钻井参数。

系统实现采用分布式体系架构,即通过浏览器 /Web发布服务器 /钻井业务数据库服务器三者之间的分区域部署,实现分布式通信应用。

用户使用浏览器进行数据查询、分析、事故诊断等业务。

系统通过浏览器向 Web发布服务器发出业务请求(Request),以AJAX(Asynchronous JavaScript and XML)技术作为发布服务器与浏览器之间的逻辑中间层,处理业务请求;通过异步提交方式并根据业务数据需求向数据库服务器发送请求,获取相应的业务数据;最终,数据从数据库服务器中读取后,再通过Web发布服务器将数据进行处理,然后返回给客户端浏览器。

基于数据仓库的思想,结合系统的应用范围,系统中还集成设计了复杂与事故处理、工程计算、钻井手册等模块。

此外,系统对跨平台子系统的访问采用WebService技术来实现互操作性,对于旧有的应用子系统,分 3种情况进行分析处理:(1)对于功能实用的子系统,通过接口方式将其与本系统对接或剥离,例如上面提到的工程计算、钻井手册等模块;(2)对于功能过时、数据实用的子系统,通过数据接口提取有价值的数据到本系统,例如舍弃了新疆油田原有的井身结构绘制模块,但是提取了井身结构数据并保存在数据库中;(3)对于功能过时、数据也过时的子系统,系统在开发过程中直接舍弃,例如权限管理模块。

数据库设计以油田井史数据、测井数据及录井数据作为基础。

通过数据过滤,首先对其数据质量进行检查,提取数据错误字段,按照钻井专业需求确定好字段的转换逻辑规则并添加到参照数据表中,在数据过滤过程中通过逻辑描述将数据去伪存真。

其次,完成源数据的转换、汇总、聚集生成数据文件,再采用数据库管理系统提供的装载工具完成数据的装载,并对装载过程中产生的警告、错误、丢弃等信息产生提示,保证钻井数据的正确、规范[9]。

以图形方式自动生成一口或多口井的主要信息,包括地层信息、井身结构、地层压力、钻头和钻速、事故信息、施工进度等。

图形中的数据项可横向自动拖拽,并能对自动绘制的图形手工缩放,自定义图形展示内容,导出图形,显示或隐藏图形中的一
部分。

指定油田、区块、时间区间、井别、井型、井深范围、钻井公司、项目部、钻头类型等条件进行方案对比分析。

这些条件可以全部存在,也可以部分存在,满足条件的
一个统计,称为一个统计方案,可以多个方案同时进行对比统计分析,统计结果以图表和数据展示。

将几十年来在预防和处理钻井复杂情况中积累、总结的实践经验查询及展示。

基于可信度因子的不确定性推理方法的钻井复杂情况与井下事故推理机制提供钻井复杂事故诊断。

钻井技术方案推荐是钻井技术人员做钻井设计时的参考依据,通过分析、对比多口
井的井史、测井、录井数据和相应的算法,推荐出分析井的井身结构、钻头及钻井
参数。

分布式多井信息管理系统已在新疆各油田部署应用,系统运行稳定,满足了实际应用
的需求。

多井信息对比展示的内容包括地层、套管、地层压力、钻头、施工进度、井斜图、事故、垂直投影图信息,也可进行单项信息对比分析。

图 1为多井信息对
比分析示意图,图 2为新疆油田 146井区金 402与金 403井井身结构专项对比分析。

多井信息对比分析展示结果可反应出很多信息,例如:施工快慢与钻井液、地层、钻头、深度的关系,套管与所封固的地层、事故关系,钻头的选型与地层关系等,这些信息能为该区块新井设计提供实用的参考依据及经验教训。

多方案统计分析对比可提供不同区块、年度、井段、钻头等方案对比统计分析展示,每个方案中可增添井型、井别、完钻层位、项目组、井深范围、钻井公司等限定条件。

通过不同条件对比分析,钻井技术人员更加清晰、直观地了解每个区块的钻井
技术指标、时效指标及每口井的实际数据等,为钻井设计提供参考依据。

表 1为新
疆油田 J80和 J230区块方案对比分析结果。

取分析数据库中新疆油田西北缘老区 20口已完钻钻井数据中的白 22井作为分析
井进行优化设计,根据白 22井的地层数据及地层压力数据确定参考井,将优化计算后的钻头、井身结构、钻具组合、钻井液等技术方案与现场实际数据对比,结果证明推荐的优选结果比白 22井现场应用实际情况更合理。

表 2是设计 1的套管优选和分析井部分层段钻头优选结果。

(1)基于多井信息对比分析的钻井优化方法,通过对井史、测井及录井数据进行深度挖掘,有效结合定性与定量方法,使技术方案推荐结果与现场应用结果更加一致。

(2)该方法已经应用到新疆油田分布式多井信息管理系统中,系统能够快速、准确、实时地查询并统计分析钻井数据,形成不同区域、不同井型或不同钻井方式前提下可行的钻井方案、措施以及复杂情况提示及事故处理方法。

(3)提出的钻井优化方法需在今后现场应用过程中不断修正,完善其算法,充分将现场经验与测井、录井、井史数据分析结果相结合,使其计算更加准确,更加符合现场实际需求。

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