CN104806226A

CN104806226A - 智能钻井专家***

Info

Publication number: CN104806226A
Application number: CN201510219785.6A
Authority: CN
Inventors: 缑柏弘; 李林栋; 李国栋; 来建强
Original assignee: BEIJING SLETON CONTROL TECHNOLOGIES Co Ltd
Current assignee: BEIJING SLETON CONTROL TECHNOLOGIES Co Ltd
Priority date: 2015-04-30
Filing date: 2015-04-30
Publication date: 2015-07-29
Anticipated expiration: 2035-04-30
Also published as: CN104806226B

Abstract

本发明提供一种智能钻井专家***，包括：现场传感器检测***、智能专家***和执行机构；形成自动闭环钻井调控***。本发明通过现场传感器，采集整个钻井过程的数据；然后，将采集得到的数据送入计算机进行处理监测、预报、分析、解释、控制等。最重要的是，本发明研发的钻井水力学控制、井壁稳定性控制、摩阻和扭矩控制、钻速和成本控制、钻井复杂和事故控制等跨专业、跨行业智能和专家控制模型，能够实现实时性，早发现、早预报、随解释及自动控制功能，不但为钻井工程提供准确的信息，而且，具有降低钻井成本、提高钻井速度、杜绝意外事故、精准油气发现的优点。

Description

智能钻井专家***

技术领域

本发明属于石油钻井勘探和开发技术领域，具体涉及一种智能钻井专家***。

背景技术

石油钻机是由提升***、旋转***、循环***、动力设备、辅助设备以及钻机底座等组成，是一套庞大和复杂的钻井工厂，按照钻井工程和工艺要求完成石油勘探和开发任务。

控制***和监视检测仪表是体现石油钻机技术水平的核心***，由于钻机是机械、液压、气控、电控以及地质学、化学、数学、几何学、材料力学、流体力学等等多专业多学科的组合体，在钻机生产配套过程中，同一套钻机多达几十个厂家的配套，各专业厂家因专业屏障，严重缺乏跨专业、跨行业的统一协调，造成整套钻机控制技术水平不高以及重复配套和浪费，并且相同数据不同专业设备检测出不同数据，司钻无法获知哪个是正确的，更不能有效指导和精准控制设备安全高效的完成钻井任务。

另外，从实际钻井工艺需求角度看，各专业局部技术都已达到了同等国际水平。如交流变频电驱动控制***的应用，完全可以精确控制绞车转速、游车位移、转盘扭矩、钻井泵排量和泵压等；钻井仪表可实现多参数测量和显示；井下随钻测量、旋转导向、地质导向等国际先进钻井技术也得到了成功应用。

但是，无论是垂直井、斜井、水平井还是大位移井，其执行设备都是由电控***控制钻机绞车、转盘、顶驱、泥浆泵以及固控节流井控等设备实现的，，实际施工中，同样的井身结构，由于司钻个人经验的不同，又由于各专业和技术之间在实际应用中基本上是脱节的，由此导致不同的司钻会操作出不同效果的现象发生。

因此，如何从钻井工艺要求出发，加强整体方案设计和研究，特别是一体化、自动化、智能化控制***的设计和研究，是石油机械制造业的一个重大课题。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种智能钻井专家***，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种智能钻井专家***，包括：现场传感器检测***、智能专家***和执行机构；所述现场传感器检测***的输出端与所述智能专家***的输入端连接；所述智能专家***的输出端与所述执行机构的输入端连接，由此形成自动闭环钻井调控***；

其中，所述现场传感器检测***用于：在钻井全过程中，实时采集钻井检测数据，并将采集到的所述钻井检测数据实时上传给所述智能专家***；

所述智能专家***用于：接收所述现场传感器检测***上传的所述钻井检测数据，并实时对所述钻井检测数据进行智能分析，以优化钻井现场工艺为目标，生成对钻井现场设备的调控指令，并将所述调控指令下发到对应的执行机构；

所述执行机构用于：接收所述智能专家***下发的所述调控指令，并向对应的现场设备发送所述调控指令，进而控制该现场设备的工作状态，从而优化钻井现场工艺过程。

优选的，所述现场传感器检测***包括地面传感器检测***和井下传感器检测***；

所述地面传感器检测***包括绞车状态传感器检测子***、自动送钻状态传感器检测子***、转盘状态传感器检测子***、顶驱运行状态传感器检测子***、泥浆泵运行状态传感器检测子***、泥浆固相及体积趋势状态传感器检测子***、MCC的运行监控检测子***、井控装置检测子***、立管压力检测子***和环空压力检测子***；

所述井下传感器检测***包括钻头钻压检测子***、钻头扭矩检测子***、钻头转速检测子***、井底压力检测子***、井底温度检测子***和钻头方位角检测子***。

优选的，所述绞车状态传感器检测子***用于检测以下信息：绞车运行状态、报警状态、游车位置、大钩悬重和绞车电机电流；

所述自动送钻状态传感器检测子***用于检测以下信息：送钻运行状态、报警状态、、游车位置、大钩悬重和送钻电机电流；

所述转盘状态传感器检测子***用于检测以下信息：转盘转速、转盘力矩限制、转盘钻井扭矩和转盘电流；

所述顶驱运行状态传感器检测子***用于检测以下信息：顶驱运行状态、报警状态、钻井扭矩、上扣扭矩、顶驱转速、顶驱设置参数和顶驱电流；

所述泥浆泵运行状态传感器检测子***用于检测以下信息：泵冲、泵压、排量和转速；

所述泥浆固相及体积趋势状态传感器检测子***用于检测以下信息：泥浆入口密度、泥浆出口密度、泥浆入口粘度、泥浆出口粘度、泥浆入口流量、泥浆出口流量、泥浆入口温度、泥浆出口温度、含油含气检测、泥浆池液位高度、泥浆池总体积、泥浆入口电导率和泥浆出口电导率；

所述MCC的运行监控检测子***用于检测以下信息：液压站泵、绞车液压源、搅拌机、灌注泵、补给泵、加重泵、混合泵、除气器、振动筛、离心泵和剪切泵。

优选的，所述智能专家***包括：输入单元、专家模型、输出单元和全过程信息化人机界面；

所述输入单元用于向所述专家模型输入基础数据源；所述基础数据源包括与钻井现场相关的井身工程数据、地质环境数据、设备属性数据、邻井资料数据以及所述现场传感器检测***实时采集并上传的所述钻井检测数据；

所述专家模型包括钻井水力学计算模型、钻井管柱力学计算模型、井眼稳定性分析模型、钻井风险预测及诊断模型、井眼轨道计算模型、机械钻速及成本预测模型和随钻地层压力预测模型；

其中，所述钻井水力学计算模型用于：读取所述输入单元所输入的所述基础数据源，获得钻井泵特性、钻柱结构、钻头类别、钻井液性能、钻井液在管内和环空的流动状态；并计算得到实时钻进循环流动压耗，结合流体力学基本理论，优化确定钻井水力目标参数，进而生成对钻进过程的控制指令；

所述钻井管柱力学计算模型用于：读取所述输入单元所输入的当前实际钻具组合数据，获得实际使用的钻井管柱内的钻具属性，包括钻具类别、钻具长度、钻具内径外径值、钻具抗拉抗扭值、钻具使用年限和钻具级别信息；并计算得到实时钻进时该钻具的力学数据，优化确定钻井机械极限约束保护参数，进而生成对钻进过程的控制指令；

所述井眼稳定性分析模型用于：读取所述输入单元所输入的派生数据源，获得钻井液在环空地层的实时压力平衡特性，自动计算识别地层岩性，以及不同地层和岩性的可钻性稳定性特点，优化钻进泥浆及水力参数；

所述钻井风险预测及诊断模型用于：预建立各种钻井风险模型；将所述输入单元所输入的所述基础数据源输入到所述钻井风险模型，运行所述钻井风险模型，对现场钻井工况进行风险预测；其中，所述钻井风险模型包括：井涌风险模型、井喷风险模型、井漏风险模型和卡钻风险模型；

所述井涌风险模型、所述井喷风险模型和所述井漏风险模型的运行过程为：通过所述基础数据源，得到气体检测、钻时数据和钻井液参数的变化情况，通过对所述气体检测、钻时数据和钻井液参数的变化情况进行分析，预测相关风险；

所述卡钻风险模型包括：压差粘吸卡钻子风险模型、沉砂卡钻子风险模型、坍塌卡钻子风险模型、井壁掉块卡钻子风险模型、开泵憋漏卡钻子风险模型、井内落物卡钻子风险模型、缩径卡钻子风险模型、键槽卡钻子风险模型和钻头泥包卡钻子风险模型；

所述井眼轨道计算模型用于：获得真实的地层剖面完整资料，包括地层岩性和密度、储层特性及标志层、气顶、油层、夹层、油底岩性及其深度、地层流体深度和流体压力、流体性质、实钻三维井身轨迹、钻柱及其各组配件与钻头的实时工况、井下钻井动态工况；对所述地层剖面完整资料进行综合分析与整合集成，解释处理得出待钻井段优化的技术参数及决策，并与设计井身结构地质和工程模型时刻比较，生成对钻进过程的控制指令；

所述机械钻速及成本预测模型用于：预测实时钻压，并对钻压转速进行优化；具体为：关联钻进过程基本规律的数学模式与既定的优化目标，建立钻进目标函数；在此基础上，运用人工智能控制理论及各种线性、非线性规划方法，在确定各种约束条件的情况下，优化目标函数的各项钻进参数，进而生成对钻进过程的控制指令；

所述随钻地层压力预测模型用于：对井底压力控制及泥浆管汇***自动化控制；具体为：实时分析计算在停泵、停钻、起钻、下钻、钻进工况下的井底压力，运用井底压力平衡理论，建立井底压力控制模型，从而优化钻进以及起下钻速度，进而生成对钻进过程的控制指令，控制井侵、溢流、井涌、井喷、井漏、井塌钻井事故的发生；

所述输出单元用于输出所述专家模型所生成的对钻进过程的控制指令；还用于输出报警信息、井身结构、钻具组合、地层环境、井眼轨道、机械参数、水力参数、泥浆固相信息；

所述全过程信息化人机界面用于：显示钻进过程的实时模拟画面以及各种钻井风险提示。

优选的，所述智能专家***还包括：钻前模拟模块和钻后总结回查模块；

所述钻前模拟模块的运行过程包括以下步骤：

S1，读取与钻井现场相关的基础数据，包括：井身工程数据、地质环境数据、设备属性数据以及邻井资料数据；

S2，基于所述基础数据，模拟创建虚拟仿真井；

S3，所述虚拟仿真井加载待进行的钻井工艺参数，并选取预存储的一种专家模型，将所述钻井工艺参数输入到所述专家模型并运行，得到第1钻井评价报告；其中，所述第1钻井评价报告用于对该虚拟仿真井的工程设计、复杂和风险、成本和效率进行科学评价；

S4，基于所述第1钻井评价报告，调整所述钻井工艺参数，并循环进行S3，由此不断对所述钻井工艺参数进行优化改井，得到最佳的钻井工艺参数；所述钻井工艺参数进行指导现场钻井过程；

所述钻后总结回查模块的运行过程包括以下步骤：

S5，在钻井工程结束后，与钻井现场相对应的所述虚拟仿真井向所选定的专家模型导入邻井完工报告，并向所述专家模型输入钻井全部工程中的历史实时检测数据，所述专家模型运行后，得到第2钻井评价报告，并将所述第2钻井评价报告作为邻井参数数据存储。

优选的，所述执行机构所驱动的现场设备包括：提升***、旋转***、循环***、动力设备、传动设备、控制***和辅助设备。

优选的，所述提升***包括绞车、自动送钻绞车、游动***、井口工具、井口机械设备；

所述旋转***包括转盘、水龙头及顶部驱动设备；

所述循环***包括钻井泵、高压管汇、循环罐、固控设备、钻井液处理及储存设备；

所述动力设备包括柴油发电机组、燃气机组及电动机；

所述传动设备包括减速、并车、分动、转向、倒转、变速、变矩机械传动、液力传动、液压传动及电气传动设备；

所述控制***包括SCR/VFD电驱动控制***、液控***及气控***；

所述辅助设备包括供气供水设备、辅助发电设备、辅助起重设备及防喷设备。

优选的，所述机械钻速及成本预测模型，具体用于：

步骤10：构造PDC钻头钻进的参数优化多目标函数；

本步骤具体为：根据钻速目标函数和每米钻井成本目标函数，利用二元目标优化理论，构造如下的参数优化多目标函数：

maxF(x)＝α₁f₁(x)-α₂f₂(x)

其中：

F(x)：目标函数；

f₁(x)为机械钻速目标，单位为m/h；

f₂(x)为每米钻井成本目标，单位为元/m；

α₁,α₂为反映决策者意愿的各目标函数的权重,

步骤20：确定所述参数优化多目标函数的约束条件，根据所述约束条件建立PDC钻头钻进参数优化模型；

其中，所述约束条件包括：钻压约束条件、转速约束条件、钻头磨损约束条件、进尺约束条件、机械钻速约束条件和钻井成本约束条件；

步骤30：根据钻进实时检测参数，实时回归部分方程参数；

步骤40：根据所述PDC钻头钻进参数优化模型，确定PDC钻头的钻进参数，实现钻进参数的多目标优化。

优选的，步骤10具体为：

所建立的参数优化多目标函数是一个广义的目标函数；当权重α₁＝0，α₂＝1时，目标函数变成每米钻井成本最小模型；当权重α₁＝1，α₂＝0时，目标函数变为机械钻速最大模型；

PDC钻头钻速方程和磨损方程是PDC钻头钻进参数目标优化的基础；即：建立以下的PDC钻头钻速模式和四元钻速模式相结合的方程：

v_{pe} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp}

式中：

v_pe为钻速，m/h；

k为与岩石可钻性因素相关的综合系数；

W_s为比钻压，kN/cm；

N为钻头转速，r/min；

D为钻头比水功率，W/cm2；

e为自然对数的底数，是个无理数，约等于2.71828；

Δp为井底压差，Mpa；

a₁,b₁,c₁,d₁分别为钻压、转速、水功率和井底圧差对钻速的影响系数；

假设钻头损伤主要是以钻头磨损形式出现的，则根据钻头寿命方程和线性累积损伤理论，可得到某一层段或某一微层段的钻头磨损方程为：

\frac{{dh}_{f}}{dt} = \frac{1}{a φ^{b} W^{c} e^{dN}}

式中：

φ为岩石内摩擦角，度；

t为纯钻进时间，h；

h_f为钻头磨损量，无量纲；

参数a,b,c,d为钻头寿命方程系数；

N为待优化的转速，rpm；

W为待优化的钻压，kN；

通过积分，可得钻头总钻进时间t_f为：

t_f＝aφ^bW^ce^dN(h_f2-h_f1)

h_f2，h_f1分别为当前时刻和前一时刻的钻头磨损量，无量纲；

总进尺H_f为：

H_{f} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dH} (h_{f 2} - h_{f 1})

钻速为：

v_{pe} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp}

每米钻井成本为：

C_{pm} = \frac{C_{b} + C_{r} [a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1}) + t_{t}]}{k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})}

式中：

C_pm为每米钻井成本，元/m；

C_b为钻头成本，元/只；

C_r为钻机作业成本；

t_t为起下钻、接单根时间；

多目标函数表达式为：

\begin{matrix} \max F (W, N, h_{f 2}) = α_{1} V_{pe} - α_{2} C_{pm} \\ = α_{1} k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} - α_{2} \frac{C_{b} + C_{r} [a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1}) {+ t}_{t}]}{k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})} \end{matrix}

确定约束条件，对钻进参数进行深入分析，回归计算上述方程中的参数，根据应用改进的基于实数编码的模拟退火混合遗传算法求解PDC钻头钻进参数多目标优化模型，在总体上确定PDC钻头钻进参数。

优选的，所述对钻进参数进行深入分析，回归计算上述方程中的参数，根据应用改进的基于实数编码的模拟退火混合遗传算法求解PDC钻头钻进参数多目标优化模型，具体为：

Step1：进化代数计数器初始化：t←0。

Step2：随机产生初始种群P(t)；

Step3：评价种群P(t)的适应值；

Step4：个体交叉操作：P’(t)←Crossover[P(t)]；

Step5：个体变异操作：P”(t)←Mutation[P’(t)]；

Step6：个体模拟退火操作：P”’(t)←SimulatedAnnealing[P”(t)]；

Step7：评价种群P”’(t)的适应值；

Step8；个体选择、复制操作：P(t+1)←Reproduction[P(t)U P”’(t)]；

Step9：终止条件判断；

若不满足终止条件，则：t←t+1，转到Step4，继续进化过程：若满足终止条件，则：输出当前最优个体，算法结束。

本发明的有益效果如下：

本发明提供的智能钻井专家***具有以下优点：

本发明提供的智能钻井专家***，通过现场传感器，采集整个钻井过程的数据，包括地面和井下的一切与钻井有关的设备和钻井工程数据，如：钻机提升***、旋转***、循环***、动力设备、辅助设备等的状态和运行数据；然后，将采集得到的数据送入计算机进行处理监测、预报、分析、解释、控制等。其中，最重要的是，本发明研发的钻井水力学控制、井壁稳定性控制、摩阻和扭矩控制、钻速和成本控制、钻井复杂和事故控制等跨专业、跨行业智能和专家控制模型，能够实现实时性，早发现、早预报、随解释及自动控制功能，不但为钻井工程提供准确的信息，而且，***会自动的作出迅速决策，具有降低钻井成本、提高钻井速度、杜绝意外事故、精准油气发现的优点。

附图说明

图1为本发明提供的智能钻井专家***的结构示意图；

图2为本发明提供的对PDC钻头钻进参数优化的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明进行详细说明：

如图1所示，本发明提供一种智能钻井专家***，使钻井技术向信息化、智能化、远程自动化方向发展和迈进。在低油价市场压力下，控制了钻井风险、优化钻井参数、降低了钻井成本、提高了钻井效率，是石油钻井装备更新换代技术，填补了行业空白。为石油钻井公司大大提升了市场竞争力，同时也为我国石油勘探开发及能源安全做出了贡献。

具体的，包括：现场传感器检测***、智能专家***和执行机构；所述现场传感器检测***的输出端与所述智能专家***的输入端连接；所述智能专家***的输出端与所述执行机构的输入端连接，由此形成自动闭环钻井调控***。以下详细介绍上述部分：

(一)现场传感器检测***

本发明中，现场传感器检测***包括地面传感器检测***和井下传感器检测***；

(1)地面传感器检测***

所述绞车状态传感器检测子***用于检测以下信息：绞车运行状态、报警状态、游车位置、大钩悬重和绞车电机电流；

(2)井下传感器检测***

(二)智能专家***

所述智能专家***包括：输入单元、专家模型、输出单元和全过程信息化人机界面；

具体的，本发明对各种钻井风险建模分析，分析发生钻井事故和复杂的原因、制定出应对工程异常事故和复杂的方案，做到早发现、早预防、早处理。***模型涵盖所有钻井事故和复杂。包括井涌、井喷、井漏和各种性质的卡钻等。井涌、井喷、井漏都属于液柱压力不能平衡地层压力所造成，结合气体检测显示，钻时数据，钻井液参数的变化判断的来源，并可根据压井等程序提供可靠的压井密度。卡钻包括压差粘吸卡钻、沉砂卡钻、坍塌卡钻、井壁掉块卡钻、开泵憋漏卡钻、井内落物卡钻、缩径卡钻、键槽卡钻、钻头泥包卡钻。

所述智能专家***还包括：钻前模拟模块和钻后总结回查模块；

所述钻前模拟模块的运行过程包括以下步骤：

S2，基于所述基础数据，模拟创建虚拟仿真井；

所述钻后总结回查模块的运行过程包括以下步骤：

也就是说，钻井全过程功能监测控制分为：钻前模拟、钻中实时监控、钻后总结回查功能。

钻前模拟可根据除实时检测以外的输入数据模拟打一口井，对该口井的工程设计、复杂和风险、成本和效率等进行科学评价；钻后总结回查，用于对钻井全过程各种历史数据进一步总结、分析，生成报表，存入数据库，可作为邻井资料对将来钻井提供更优化数据指导；钻中实时监控为本发明专利核心，主要由钻井水力学计算、钻井管柱计算、井眼稳定性分析、钻井风险预测及诊断、井眼轨道计算、机械钻速及成本预测、随钻地层压力等软件模型支撑完成。各控制和功能模型严格以现场工艺要求出发，整合不同行业和专业的理论科学和专业技术，包括现场最优化的操作规程和经验，进行科学合理的分析和计算，完全防范和杜绝了各种人为的误判断、误操作、瞎指挥、高风险、低效率等问题。

因此，通过智能钻井专家***，通过井身结构、钻具组合、地层环境、井眼轨道(迹)、携岩情况等的信息化，钻进参数的实时处理与分析，实现对钻井过程的可视化监测、风险自动控制报警、最优化钻井指令输出等。

(三)执行机构

执行机构所驱动的现场设备包括：提升***、旋转***、循环***、动力设备、传动设备、控制***和辅助设备。

其中，所述提升***包括绞车、自动送钻绞车、游动***、井口工具、井口机械设备；

所述旋转***包括转盘、水龙头及顶部驱动设备；

所述动力设备包括柴油发电机组、燃气机组及电动机；

所述控制***包括SCR/VFD电驱动控制***、液控***及气控***；

此外，针对目前实际钻井过程中常用的不同钻头类型，结合现场钻井设备的使用情况，提出了不同的预测模型来对钻进过程中的机械钻速及成本进行预测。下面以PDC钻头为例，介绍机械钻速及成本预测模型的一种具体的预测模型。

如图2所示，为一种通过对PDC钻头钻进参数优化，对机械钻速及成本进行预测的流程图。

步骤1：构造PDC钻头钻进参数优化的多目标函数

步骤2：确定参数优化多目标函数的约束条件，根据约束条件建立PDC钻头钻进参数优化模型。

步骤3：根据钻进实时检测参数，实时回归部分方程参数。

步骤4：根据上述优化模型确定PDC钻头的钻进参数，实现钻进参数的多目标优化。

其中步骤1进一步包括：

根据钻井实际情况，基于两个目标函数：钻速和每米钻井成本，利用二元目标优化理论构造钻进参数优化的目标函数。所述钻进参数优化的目标函数为：

maxF(x)＝α₁f₁(x)-α₂f₂(x)

其中：

f₁(x)为机械钻速目标，单位为m/h；

f₂(x)为每米钻井成本目标，单位为元/m；

α₁,α₂为反映决策者意愿的各目标函数的权重,

在步骤2中，所述约束条件包括：钻压约束条件、转速约束条件、钻头磨损约束条件、进尺约束条件、机械钻速约束条件和钻井成本约束条件。

值得说明的是，所建立的钻进参数多目标优化函数是一个广义的目标函数。当权重α₁＝0，α₂＝1时，目标函数就变成每米钻井成本最小模型；当权重α₁＝1，α₂＝0时，目标函数就变成了机械钻速最大模型。

PDC钻头钻速方程和磨损方程是PDC钻头钻进参数目标优化的基础。本实施中创新性地PDC钻头钻速模式和四元钻速模式相结合的方法，取长补短，利于计算和优化。

v_{pe} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp}

式中：

v为钻速，m/h；

k为与岩石可钻性等因素相关的综合系数；

W_s为比钻压，kN/cm；

N为钻头转速，r/min；

D为钻头比水功率，W/cm2；

Δp为井底压差，Mpa；

a₁,b₁,c₁,d₁分别为钻压、转速、水功率和井底圧差对钻速的影响系数。

假设钻头损伤主要是以钻头磨损的形式出现的，则根据钻头寿命方程和线性累积损伤理论，可得到某一层段或某一微层段(根据地层参数不变原则，将全井段划分为多个层段或多个微层段)的钻头磨损方程为：

\frac{{dh}_{f}}{dt} = \frac{1}{a φ^{b} W^{c} e^{dN}}

式中：

φ为岩石内摩擦角，度；

t为纯钻进时间，h；

h_f为钻头磨损量，无量纲；

参数a,b,c,d为钻头寿命方程系数；

N为待优化的转速，rpm；

W为待优化的钻压，kN。

通过积分，可得钻头总钻进时间t_f为：

t_f＝aφ^bW^ce^dN(h_f2-h_f1)

总进尺H_f为：

H_{f} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})

钻速为：

v_{pe} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp}

每米钻井成本为：

C_{pm} = \frac{C_{b} + C_{r} [a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1}) + t_{t}]}{k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})}

式中：

C_pm为每米钻井成本，元/m；

C_b为钻头成本，元/只；

C_r为钻机作业成本；

t_t为起下钻、接单根时间。

多目标函数表达式为：

\begin{matrix} \max F (W, N, h_{f 2}) = α_{1} V_{pe} - α_{2} C_{pm} \\ = α_{1} k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} - α_{2} \frac{C_{b} + C_{r} [a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1}) {+ t}_{t}]}{k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})} \end{matrix}

确定约束条件，对钻进参数进行深入分析，回归计算上述方程中的参数，根据应用改进的基于实数编码的模拟退火混合遗传算法求解PDC钻头钻进参数多目标优化模型，解决遗传算法局部搜索能力较差的问题，从而在总体上确定PDC钻头钻进参数。

这种方法的实现思想如下：

Step1：进化代数计数器初始化：t←0。

Step2：随机产生初始种群P(t)。

Step3：评价种群P(t)的适应值。

Step4：个体交叉操作：P’(t)←Crossover[P(t)]。

Step5：个体变异操作：P”(t)←Mutation[P’(t)]。

Step6：个体模拟退火操作：P”’(t)←SimulatedAnnealing[P”(t)]。

Step7：评价种群P”’(t)的适应值。

Step8；个体选择、复制操作：P(t+1)←Reproduction[P(t)U P”’(t)]。

Step9：终止条件判断。

具体实现上，本发明提供的智能钻井专家***，由***硬件和软件组成。

(1)硬件实施说明

包括：1GPS/3G天线、2显示器、3防爆外壳、4电源、5***主控制板及现场传感器、CAN采集模块等组成。整体一体化防爆设计，安装于石油钻机司钻控制房内。设钻井工程师、钻井监督、平台经理上位机显示终端，通过通信缆与主机连接，信息实时同步。根据不同岗位设置相应权限。

(2)、软件***实施说明

***软件由界面层、核心服务层、数据支持层、驱动应用层等组成。

其中，界面层主要完成人机信息及控制指令交互功能。由司钻主界面、钻井工程师界面、平台经理界面、钻井监督界面、设备工程师界面等组成。其中，司钻主界面与***主机一体化设计，通过HDMA接口驱动，其它界面部署在PC机上，通过网络与主机实现远程实时交互。

通过界面层，使***对钻井全过程首先实现了完全信息化，包括实时钻井机械参数、水力参数、实际效率数据、地理信息、地层信息、安全状况等等。同时，对钻井全过程实现了以目标靶点为导向的大闭环控制。

核心服务层主要以各种软件模型为支撑。采用人工智能算法，对钻井机械参数、水力参数、事故与复杂、井壁及摩阻等等建模编程。主要由以下各子项组成：底层调度驱动模块、钻井数据实时处理分析模块、钻井风险诊断预测模块、机械钻速检测优化模块、水力参数检测优化模块、摩阻扭矩计算模块、随钻地层压力计算模块等。

数据支持层由设备属性数据、钻井工具数据、钻井工程数据、历史经验数据、实时监测数据、派生计算数据等组成。采用数据库技术，高效灵活调用、存储和回查。

***数据层采用Mysql5.1数据库，经移植优化后运行稳定，速度快，跨平台性能好。

按***功能和业务逻辑分为如下几类：

(1)实时采集数据表(SSCJinfo)，存入全部的采集数据；

(2)计算派生量信息表(PSinfo)，存入直接计算的派生量；

(3)算法派生量表(SFPSLinfo)，存入来自算法计算出来的派生量；

(4)优化参数信息表(YHCSinfo)，存入算法在钻中计算出来的优化参数；

(5)与事故相关的数据，事故判定参数表(STPDinfo)，此表存放所有事故判定的实时采集数据、派生量、阀值；事故记录表(SGJLinfo)等；

(6)其它单元需要存储的数据，包括钻前优化的参数、设备运行状态、司钻操作信息、报警信息、井下压力提示、***提示执行记录、事故和复杂情况参数及处理；

(7)存放设计的各项数据以及运行中产生相应的各项实际数据。

近年来，由于超深井、大位移井和水平井的普遍作业，使得钻井勘探开发难度不断加大，世界各地石油钻井勘探和开发事故频发，重特大事故如英国BP公司墨西哥海洋石油钻井平台事故，中国石油重庆开县井喷事故等造成设备报废、人员伤亡、环境污染等重大经济损失和严重社会影响。此外，小型事故如井涌、井漏、卡钻等几乎天天发生。据非公开资料不完全统计，国内各石油钻井公司每年处理小型生产事故的直接经济损失少则几百万，多则几千万。

本发明提供的智能钻井专家***的应用，能使钻井全过程完全杜绝了误操作、误判断、瞎指挥等人为影响，使得钻井工程安全和高效的完成。同时，钻井现场的钻井工程数据组成现场级的多级工业网络，供工程技术人员、钻井监督人员、井队管理人员以及上级负责人员了解钻井全过程信息，随时参与和协同工作，并通过Internet或无线网络实时远程传送到公司总部随钻设计井眼轨道、调整钻井措施、确定完井策略等，提出专家会诊决策指令意见，反馈到钻井队，实现实时最优化钻井施工，还可使钻井和油藏地质人员“透视”地层图像实时监督正钻井和待钻井的井眼轨迹，并直接控制钻井设备精准命中目标层靶点，为油气发现提供了更新换代的技术保障。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims

1.一种智能钻井专家***，其特征在于，包括：现场传感器检测***、智能专家***和执行机构；所述现场传感器检测***的输出端与所述智能专家***的输入端连接；所述智能专家***的输出端与所述执行机构的输入端连接，由此形成自动闭环钻井调控***；

2.根据权利要求1所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述现场传感器检测***包括地面传感器检测***和井下传感器检测***；

3.根据权利要求2所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述绞车状态传感器检测子***用于检测以下信息：绞车运行状态、报警状态、游车位置、大钩悬重和绞车电机电流；

4.根据权利要求1所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述智能专家***包括：输入单元、专家模型、输出单元和全过程信息化人机界面；

5.根据权利要求1所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述智能专家***还包括：钻前模拟模块和钻后总结回查模块；

所述钻前模拟模块的运行过程包括以下步骤：

S2，基于所述基础数据，模拟创建虚拟仿真井；

所述钻后总结回查模块的运行过程包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述执行机构所驱动的现场设备包括：提升***、旋转***、循环***、动力设备、传动设备、控制***和辅助设备。

7.根据权利要求6所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述提升***包括绞车、自动送钻绞车、游动***、井口工具、井口机械设备；

所述旋转***包括转盘、水龙头及顶部驱动设备；

所述动力设备包括柴油发电机组、燃气机组及电动机；

所述控制***包括SCR/VFD电驱动控制***、液控***及气控***；

8.根据权利要求4所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述机械钻速及成本预测模型，具体用于：

步骤10：构造PDC钻头钻进的参数优化多目标函数；

maxF(x)＝α₁f₁(x)-α₂f₂(x)

其中：

F(x)：目标函数；

f₁(x)为机械钻速目标，单位为m/h；

f₂(x)为每米钻井成本目标，单位为元/m；

α₁,α₂为反映决策者意愿的各目标函数的权重,

步骤30：根据钻进实时检测参数，实时回归部分方程参数；

9.根据权利要求8所述的智能钻井专家***，其特征在于，步骤10具体为：

v_{pe} = k {W_{s}}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp}

式中：

v_pe为钻速，m/h；

k为与岩石可钻性因素相关的综合系数；

W_s为比钻压，kN/cm；

N为钻头转速，r/min；

D为钻头比水功率，W/cm2；

e为自然对数的底数，是个无理数，约等于2.71828；

Δp为井底压差，Mpa；

\frac{{dh}_{f}}{dt} = \frac{1}{a φ^{b} W^{c} e^{dN}}

式中：

φ为岩石内摩擦角，度；

t为纯钻进时间，h；

h_f为钻头磨损量，无量纲；

参数a,b,c,d为钻头寿命方程系数；

N为待优化的转速，rpm；

W为待优化的钻压，kN；

通过积分，可得钻头总钻进时间t_f为：

t_f＝aφ^bW^ce^dN(h_f2-h_f1)

总进尺H_f为：

H_{f} = k W_{s}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})

钻速为：

v_{pe} = k {W_{s}}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp}

每米钻井成本为：

C_{pm} = \frac{C_{b} + C_{r} [a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1}) + t_{t}]}{k {W_{s}}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} {aφ}^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})}

式中：

C_pm为每米钻井成本，元/m；

C_b为钻头成本，元/只；

C_r为钻机作业成本；

t_t为起下钻、接单根时间；

多目标函数表达式为：

\begin{matrix} \max F (W, N, h_{f 2}) = α_{1} V_{pe} - α_{2} C_{pm} \\ = α_{1} k {W_{s}}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} - α_{2} \frac{C_{b} + C_{r} [a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1}) + t_{t}]}{k {W_{s}}^{a_{1}} N^{b_{1}} D^{c_{1}} e^{d_{1} Δp} a φ^{b} W^{c} e^{dN} (h_{f 2} - h_{f 1})} \end{matrix}

10.根据权利要求9所述的智能钻井专家***，其特征在于，所述对钻进参数进行深入分析，回归计算上述方程中的参数，根据应用改进的基于实数编码的模拟退火混合遗传算法求解PDC钻头钻进参数多目标优化模型，具体为：

Step 1：进化代数计数器初始化：t←0。

Step 2：随机产生初始种群P(t)；

Step 3：评价种群P(t)的适应值；

Step 4：个体交叉操作：P’(t)←Crossover[P(t)]；

Step 5：个体变异操作：P”(t)←Mutation[P’(t)]；

Step 6：个体模拟退火操作：P”’(t)←SimulatedAnnealing[P”(t)]；

Step 7：评价种群P”’(t)的适应值；

Step 8；个体选择、复制操作：P(t+1)←Reproduction[P(t)U P”’(t)]；

Step 9：终止条件判断；