基于井下多点压力测量和数据驱动的实时井眼清洁监测新方法

在长水平井和大位移井施工中，井眼清洁不充分会导致一系列的钻井问题。传统井眼清洁分析单纯依赖理论模型或地面振动筛数据，无法准确评估井下岩屑分布状况及存在的问题。为此，引入了一种全新的研究思路，考虑了将传统钻井水力模型与人工智能方法相结合，提出基于实测数据的井下真实岩屑分布技术，并拓展井眼清洁领域通过压力反演流动特征的研究，最后提出了一种利用沿管柱测量（ASM）数据定量评估井下岩屑动态分布的新方法。研究结果表明：(1)不同井段和工况条件下井眼清洁情况与环空压耗之间的关系密切，成正比关系；(2)在给定的流动条件下，通过反推岩屑对井眼压降的影响，建立了基于压力驱动的井眼清洁模型；(3)将传统钻井水力模型与人工智能方法相结合，建立了一种可以自动修正的智能钻井水力学模型，然后将训练后的水力学模型与实测环空压力相对比得出岩屑对压力损失的影响，然后代入压力驱动的井眼清洁模型，得到实时的井下岩屑分布情况。结论认为，利用井下多点测量数据可以实现钻井过程中井眼内动态实际岩屑分布的间接测量和井眼清洁状况的准确评价，为避免和解决长水平井和大位移井的井眼清洁不充分问题提供详细的井下信息。该方法可以克服传统井眼清洁...