关键词:
大数据分析
智能模型
钻头优选
机器学习
参数优化
岩石力学参数
摘要:
随着油田技术聚焦于数字化与智能化转型,钻头选型和参数优选方法也亟需升级和创新,以发挥大数据和智能算法优势,让钻头和参数优选更合理高效。然而现有钻头选型智能模型大多建立在地层抗钻属性与钻头型号的对应关系上,缺乏对更深层原因(如钻头设计特征)的探索。为此,提出一种基于大数据分析和智能技术的钻头选型与参数优选框架。具体作法如下:融合地层岩石力学数据、钻头历史性能表现数据及关键特征数据,构建钻头特征-地层信息与平均进尺-机械钻速间的智能预测模型,评价不同钻头特征组合在测试地层的性能表现,为最优表现的钻头组合匹配已有的钻头型号;基于优选钻头的历史数据,建立钻压-转速与机械钻速的分布热力图,优化钻井参数;利用西南某油田区块实测数据对模型进行验证。研究结果表明:模型在训练集和测试集上的R2分别达到了0.9及0.8以上,平均绝对百分比误差均小于20%;井深、岩性、地层密度以及抗压强度等地层属性对钻头机械钻速和进尺具有显著影响,钻头自身的刀翼数量、主切削齿倾角与齿高等关键参数也对钻头性能发挥至关重要的作用;在同一井段内,经过参数优选后的钻头可将趟钻次数由原来的5次减少到3次,机械钻速由0~10 m/h提升至10~20 m/h,整体钻井效率明显提高。研究成果可为智能钻井中钻头选型与参数调控提供数据驱动解决方案。