基于区域多井数据优选与模型预训练的深部地质钻探过程钻速动态预测方法

深部地质钻探过程钻速精准预测有助于提升钻探效率、降低钻探成本,可为安全高效的深部地质钻探施工提供关键技术支撑。本文提出了一种基于区域多井数据优选与模型预训练的深部地质钻探过程钻速动态预测方法。首先,选取岩性识别软件、钻进过程智能监控云平台、地质云系统等作为数据源,在此基础上设计深部地质钻探数据仓库。其次,运用区域多井数据优选技术在数据仓库中选择与目标井较匹配的数据,并开展钻速模型预训练。最后,结合深部地质钻探过程实钻数据,引入小波滤波、超限学习机、增量学习等技术,实现钻速预测模型动态更新。实验对比结果验证了所提方法具有很强的钻速预测性能与泛化能力。     

西藏罗布莎科学钻探施工对深部钻探技术的启示

通过对西藏罗布莎科学钻探施工过程中遇到的技术问题进行分析,阐明深孔钻探施工中经常遇到或需要深入思考的技术问题,总结并提出了对复杂地层施工的经验和解决思路。     

辽宁五龙金矿区金刚石取芯钻头研究

五龙金矿是辽东矿集区的大型石英脉型金矿床,累计黄金储量超过80 t,但随着开采量的增加,目前该矿床开采深度达近千米,保有储量不断减少,所以亟须开展矿区深部找矿研究。在以往研究的基础上,通过钻头胎体配方、金刚石参数及钻头结构等研究,试制高胎块金刚石取芯钻头。现场试验表明:钻头效果显著,机械钻速为1.4 m/h,钻头寿命达到132.2 m,解决了该矿区钻头钻进效率低、使用寿命短的问题。      

西藏甲玛3000 m科学深钻经济技术指标统计与分析

西藏甲玛3000 m科学深钻JMKZ-1孔是青藏高原固体矿产调查领域首个3000 m科学钻探项目，项目于2019年7月开钻，2020年10月终孔，历时488 d，终孔孔深3003.33 m，终孔口径98 mm，岩心采取率99.38%，在5200 m海拔创造了青藏高原小口径固矿勘查领域孔深纪录。通过对其钻进时间、钻探效率、回次进尺长度等指标进行详细的技术指标统计，分析了影响高原特深地质钻孔钻进效率的主要因素包括环境、地层、钻进工艺、设备、管理措施等。总结了提高特深孔钻探效率的措施，包括钻孔设计、钻探设备配置、钻进工艺方法选择、孔内事故预防、新技术新方法应用、施工组织管理等。项目经验通过推广应用，取得了良好的效果，可以为提高特深孔钻探施工效率提供技术参考。     

南黄海地震监测台网CSDP-2孔扩孔改造技术

对南黄海大陆架科学钻探CSDP-2孔进行扩孔改造,开展海洋深部地震监测,是“一带一路”地震监测台网建设的重要组成部分。通过对CSDP-2孔扩孔改造所采用的钻探工艺进行总结,摸索出了一套适合海上深部钻探的工艺技术:在钻井平台上选用转盘水井钻机,做到设备模块化、便携化;随钻测斜仪定向钻进技术能有效节省钻孔单点测斜校对时间,提高钻孔施工质量;配制海水低固相聚合物冲洗液体系,有效解决钻孔水敏性泥岩吸水膨胀及分散造浆、破碎地层漏失、含气地层有害气体溢出等难题,避免了孔内事故的发生。研究结果为后续海洋深部钻探提供了技术支撑。     

西藏罗布莎科学钻孔冲洗液技术

通过西藏罗布莎科学钻孔施工过程冲洗液应用实践,结合现场试验室试验情况及实际生产过程中使用的泥浆类型、配方、性能特点、使用情况,总结出适合罗布莎铬铁矿区易坍塌、破碎、漏失、缩径等复杂地层钻探施工的冲洗液配方,并对不同类型冲洗液使用情况及存在的不足进行了阐述,对同一配方冲洗液在不同钻探工艺条件下使用所取得的不同效果做出了说明,为今后坍塌、破碎、漏失、缩径等复杂地层深部钻探的冲洗液配方选择提供了一些参考。     

国产CNH(T)绳索取心钻杆在中国岩金勘查第一深钻工程中的应用分析

针对国产绳索取心钻杆在中国岩金勘查第一深钻ZK96-5钻孔工程施工中的实际应用,结合我国现有管材规格及材质、热处理能力和机加工精度等实际情况,对目前在深部和复杂地层钻进中使用的CNH(T)规格(71mm口径)绳索取心钻杆的结构、接手和螺纹的扣形及尺寸等方面的优缺点进行分析和总结。实践证明,国产绳索取心钻杆具有较高的强度、较长的使用寿命和较高的可靠性,能够较好地适应深部钻探,在ZK96-5钻孔施工中最大使用深度3310余米,有利于绳索取心深部钻探技术的推广和应用。     

汶川地震断裂带科学钻探项目WFSD-4S孔冲洗液技术

针对汶川地震断裂带科学钻探项目四号孔浅孔(WFSD-4S)地质条件复杂,孔壁稳定性差,坍塌、掉块严重等问题,采用了双聚防塌冲洗液体系。该体系具有良好的稳定性和流变性,携屑能力强,防塌效果好,在WFSD-4S孔钻进施工中取得了良好的应用效果。通过对冲洗液配方的优化和性能参数的合理调整与维护,较好地解决了WFSD-4S孔的钻进技术难题,为顺利完成钻孔施工奠定了坚实的基础。     

基于GA-BPANN的钻井机械钻速预测模型

在钻井过程中,优化钻井技术可以降低钻井成本和减少施工事故,而钻速预测是优化钻井的基础。为了提高机械钻速（ROP）预测模型的准确性,开发了一种遗传算法优化的BP人工神经网络（GA-BPANN）的ROP预测模型。首先,采用最大信息系数（MIC）方法进行特征选择降低模型冗余,并将数据进行标准化处理。其次,利用遗传算法（GA）对BPANN的初始权重和偏置进行优化,建立ROP预测新模型。最后,将新模型与BPANN、支持向量回归（SVR）模型进行对比分析。研究结果表明,GA-BPANN模型具有较高的预测精度,同时为钻井过程中提高ROP提供科学依据。