灰关联聚类在钻头选型中的应用

针对目前国内钻头选型存在的问题,提出了利用灰关联聚类分析方法进行地层综合特性分级,根据地层分级结果进一步优选出钻头类型。通过在新疆南缘地区的应用,取得令人满意的效果。实践证明该方法的使用能为钻头合理选型提供更科学的依据。     

基于分形岩石破碎比功方程的钻井优化

利用分形岩石破碎比功方程研究了深部地层岩石破碎产物的分形特征对单位进尺成本及钻头优选的影响。以大庆徐家围子火山岩地层钻井数据为基础,将分形岩石破碎比功方程与进尺成本函数结合起来,给出了具有分形参数的进尺成本分析方程,再根据岩石破碎比功方程和进尺成本分析方程计算数据,应用层次分析法对大庆徐深使用钻头进行优选。研究结果表明：岩石破碎比功及分形参数对单位进尺成本及钻头选型具有明显影响,深部地层岩屑粒度分布的分形维数越大,进尺成本越大;岩屑最大尺寸越小,进尺成本越小;破碎比功越大,进尺成本越高,钻头使用效果越好。     

基于模式识别的钻头选型新方法

针对目前钻井过程中因钻头选型不合理、钻头与所钻地层不匹配,导致钻头使用效果差的问题,建立了一种基于模式识别的钻头选型新方法。利用模式识别理论,对已钻井地层及使用的钻头进行聚类分析,建立了地层-钻头标准模式,然后利用K-NN算法对待钻地层进行识别归类,通过地层-钻头标准模式即可选出最佳钻头。该方法在青海油田东坪、牛东区块的2口井中进行了钻头选型现场试验,给出了钻头优选方案,实钻数据表明,与未使用推荐钻头的邻井相比,2口井的钻速和进尺都有了很大提高,提速效果明显。研究结果表明,基于模式识别的钻头选型新方法既考虑了地层多种抗钻特性参数,又考虑了钻头使用效果,钻头优选方案更合理,可以更好地实现钻井提速提效的目的。      

定北区块钻头选型的难点及对策

针对鄂尔多斯盆地定北区块的地层分布及岩性特点,结合测井数据以及本区块已完钻井的钻头使用数据,统计并分析了各个地层钻头的使用情况,优选出符合该区块地层的钻头型号及钻进参数,总结了钻头使用时的技术要求、注意事项以及取得的应用效果,并对今后在该区块的钻井施工提出了若干建议。     

一种钻头选型新方法研究

钻头评价新方法研究为钻头选型开辟了一条新途径。通过对大量钻头使用资料分析,建立了钻头效益指数模型。它是根据钻头进尺、机械钻速、钻头成本三个因素的综合指标评价钻头的使用效果,指出这种方法与钻头每米成本评价方法总体是一致的。但该方法充分体现了钻头带来的近期效益和远期的潜在效益。利用该模型对渤海油田平原组、明化镇组和馆陶组地层所使用的钻头进行评价,并进一步优选出该地层的钻头类型16种,经现场初步应用,取得了较好的效益。     

利用地层综合系数法评价及优选钻头

常规钻头选型或者通过钻头的实际使用效果(如钻头进尺、每米成本、机械钻速等参数)，或者通过地层岩石力学的一个或几个参数来进行，但由于钻头在井下受多种地层力学参数的影响，常规方法难以选出最适合本地区的钻头型号。阐述了一种既考虑钻头的经济效益又考虑钻头钻遇地层的岩石力学特性来进行钻头评价和选型的方法，即“地层综合系数法”，并给出了该方法的计算步骤。应用该方法既可以对钻头的预期表现进行评价，也可以进行钻头优选。     

钻头主成分多层次模糊综合优选法研究与应用

如何优选出既与所钻地层相匹配又经济有效的钻头,以实现安全高效钻井,一直是国内外学者不懈努力的方向。提出了一种新的钻头主成分多层次模糊综合优选法,首先根据井史、完工报告等相关资料统计钻头使用参数,利用多种多参数钻头选型方法对钻头进行初选;之后,采用主成分分析理论与模糊优选理论相结合的方式,计算得到钻头选型的综合评价值,按照该评价值的大小顺序将与之对应的钻头型号进行推荐度排序。该方法采用系统层次分析的方式将钻头选型流程分为三层系统单元,评价指标权重采用主客观结合的方式确定。现场应用结果表明,该钻头选型方法合理有效,优选的钻头提速效果明显,现场推广和应用前景广阔,对于钻井提速增效具有重要意义。     

基于灰色关联的地层岩性随钻测井解释方法

随钻测井地层岩性解释的准确性直接影响水平井地质导向钻井的作业质量,地层岩性判别错误会直接导致钻探工作的失利.介绍了一种基于灰色关联的随钻测井实时识别近钻头处地层岩性的方法.该方法从测井相分析的角度出发,充分利用随钻测井资料并从中提取反映岩性的特征参数,建立随钻岩性统计模式,并采用灰色关联分析法实时处理随钻测井资料,进而识别近钻头处的地层岩性.将该方法应用于×油田×井区等2口水平井的地质导向钻井中,及时提供了较为准确的岩性剖面,提高了水平井钻井中的随钻跟踪地质目标层的能力.     

砂砾岩地层钻头合理选型研究及应用

莫里青地区所钻遇地层含砾岩层多,下部地层的岩石成岩性好,胶结致密,研磨性强,可钻性差,机械钻速较低,为提高该地区钻头的进尺和钻速,开展了钻头类型优化研究。利用测井资料和钻头使用资料相结合的方法,首先对该地区的测井资料进行处理分析,得出地层的抗压强度、抗剪强度、研磨性及可钻性等力学参数,然后根据已使用钻头情况,建立钻头数据库。利用钻头类型与地层之间的匹配关系模型,结合地质、测井和钻井资料进行钻头合理选型,得出了钻头优选结果,并进行了现场应用,取得了较好的效果。     

主成分钻头评价方法在中原油田的应用

文章深入研究了主成分分析方法。通过大量钻头使用资料分析,根据每米成本、进尺、机械钻速和井深4个因素构建综合指标来评价钻头的使用效果,该方法与钻头每米成本评价方法总体是一致的,但又体现了钻头带来的潜在效益。利用该方法对中原油田濮城区块沙河街组地层使用的钻头型号进行了评价优选,并评价出其中使用效果较好的几只钻头。经过现场初步应用,取得较好效果。     

牙轮钻头的岩屑破碎机理及可钻性的分形法

为满足优质高速钻井的要求,需要对岩石可钻性做出快捷、精确的判断。利用分形几何理论,研究了钻井过程中牙轮钻头的破岩机理以及岩屑的等破碎概率问题;依据Bond裂纹学说,提出了一种以井底返出的岩屑为对象的岩石可钻性测试方法,并建立了岩石可钻性极值和岩屑分形维数的关系模型。室内实验表明:微钻头岩石可钻性级值与破碎岩屑分形维数存在明显的相关性,由此制定了一个基于岩屑粒度分布分形维数表示的岩石可钻性预测指标。经现场检验,分形法确定岩石可钻性级值具有较高的精度。这表明钻井过程中上返岩屑的分形维数能反映岩石可钻性程度,可以用分形维数衡量岩石可钻性大小。     

Bit Selection Optimization Using Artificial Intelligence Systems

Abstract

Optimizing bit selection is one of the main challenges in drilling operations. Bit selection is based on the recorded performance of similar bits from offset wells. There are too many parameters intervening in drilling bit selection. Therefore, developing a logical relationship between them to assist in proper bit selection is extremely necessary and complicated though. In such a case, artificial neural networks (ANNs) have proven to be helpful in recognizing the complex relationship between variables. In this new approach, two models are developed with high proficiency using ANNs. The first model provides appropriate drilling bit selection based on the desired rate of penetration (ROP) to be obtained by applying specific drilling parameters. The second model uses proper drilling parameters obtained from an optimizing procedure to select the drilling bit that provides the maximum achievable rate of penetration. Genetic algorithms (GAs), as a class of optimizing methods for complex functions, are applied to help bit optimization and its related drilling parameters. With the given data sets, these new models predicted successfully the bit types and the optimum drilling parameters. The correlation coefficients for the predicted bit types and optimum drilling parameters in testing the obtained networks are 0.96 and 0.86, respectively. MATLAB software was used to perform ANN and GA solutions.     

基于分形维数的钻头优选指数标度法及其应用

应用指数标度法的基本理论,建立了钻头优选的层次结构模型。指数标度中的相邻重要度比率采用新的方法来确定,其中准则层的相邻重要度比率按照一般的经济问题选取,钻头方案层的相邻重要度比率应用岩屑分形维数进行确定。改进后的选取方法有效地增强了模型的定量评价功能,同时保留了该模型的灵活性。该模型的使用不受区域限制,准则选取灵活,准则资料易于获取。经现场应用验证,该模型能够定量评价牙轮钻头方案的综合性能的优劣,优选结果准确。     

应用分形理论计算碳酸盐岩地层胶结指数m值

碳酸盐岩储层具有复杂的孔隙空间结构与较强非均质性,致使胶结指数m值出现了规律性异化。引入分形几何理论,以岩心分析数据和测井数据为依据,开展复杂碳酸盐岩储层分形特征及应用技术研究。以岩心数据作为一个时间序列,通过嵌入维数与无标度区的自适应计算方法,在完善关联维数算法的同时,建立了岩心分维值与胶结指数m的基本关系;分析测井曲线的分形特性,以分形理论为桥梁,建立了测井曲线分维值与m值之间的函数关系,实现了通过测井曲线求取m值的设想。     

基于分形理论的岩石可钻性分级方法

为满足优质高速钻井的要求，需要对岩石可钻性做出更加精确的测定。为此，利用分形几何理论，研究了钻井过程中岩石破碎机理及形成过程，提出了一种以井底返出的岩屑为对象的岩石可钻性测试方法。室内实验表明：微钻头岩石可钻性级值和岩石压入硬度值与破碎岩屑分形维数存在着明显的相关性，由此制定了一个基于岩屑粒度分布分形维数表示的岩石可钻性预测指标。经现场试验检验，分形法确定岩石可钻性级值具有很高的精度。这表明钻井过程中上返岩屑的分形维数能反映岩石可钻性程度，可以用分形维数衡量岩石可钻性的大小。     

关联维数无标度区确定方法及诊断应用

针对不规则分形关联维数求解过程中线性无标度区不易寻找、计算的问题,提出一种确定关联维数的新方法,即采用点间斜率远离均值剔除算法确定线性无标度区间,然后用最小二乘法进行直线拟合,求得无标度区的斜率,即关联维数。把该方法应用于离心式外输泵分形维数特征提取中,求得的关联维数能很好地区分泵正常工作状态和不同的故障状态。     

徐家围子断陷火成岩裂缝性地层的测井特征与识别

通过与成像测井提供的裂缝信息的对比，给出了火成岩裂缝性地层的测井曲线特征，并以此为基础讨论了根据测井曲线形态来识别火成岩裂缝性地层的方法。通过对测井曲线功率谱的分析，计算了与裂缝发育有关的分维值，并利用分维值来识别裂缝发育层段。针对采用功率谱不能连续对测井曲线进行处理的问题，提出了利用嵌入空间法来连续提取测井曲线的分维曲线。因为测井曲线是岩性和裂缝等因素的综合反映，故采用了多点平滑滤波的处理措施，得到的剩余变化曲线消除了火成岩岩性的影响，在此基础上提取分维值，提高了对裂缝发育带识别的可靠性。最后，给出了识别徐家围子断陷深部火成岩裂缝性地层的应用实例。     

流体在多孔介质仿真模型内的粘性指进研究

为了考查多孔介质的性质对粘性指进的影响,基于随机理论建立了多孔介质的仿真模型,运用分形生长的DLA方法在多孔介质仿真模型中进行粘性指进模拟,分析了粘度差和非均质性对粘性指进的影响,讨论了孔隙分维和驱替速度等宏观参数对粘性指进分维值之间的关系.分析结果认为,流体间的粘度差是产生粘性指进的内在因素,多孔介质的非均质性是诱发粘性指进现象的外在因素.通过控制流体间的粘度差和驱替速度可以抑制粘性指进的发生.     

砾岩的粒度分形特征及在克拉玛依油田的应用

应用分形理论证实了洪积扇砾岩的粒度组成具有自相似的分形结构。计算表明, 砾岩的分维数大于砂岩的分维数, 而且不同成因砾岩的粒度分维数也不一样。并通过讨论粒度组成分维数在岩石的形成环境解释和储集物性评价中的应用,以及对克拉玛依油田砾岩储集层的研究证明,砾岩的粒度分维数可以用来研究沉积环境的演化及岩石的分选系数、渗透率等。