CN111691873B - 用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法,其包含:根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响参数;并依据关联影响参数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定值的计算模型;对于待分析井,采集得到待分析井的实测数据;依据实测数据以及计算模型,计算得到待分析井的井壁稳定性值。本发明结合多种影响参数,基于灰色关联算法得出井壁稳定性值,关联影响参数能够现场获取方便现场应用。自动监测井壁稳定性状态,无需人工干预,达到了智能化监测井壁稳定性,而且将地层岩性等因素作为影响参数考虑,适用于各种地层,考虑因素全面,对井壁稳定性的预测更具多样性、准确性。
Description
技术领域
本发明涉及石油钻井工程领域,具体地说,涉及一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法及***。
背景技术
在石油钻井过程中,对钻井技术进行优化可以降低钻井成本和减少施工事故,而预测井壁稳定是安全钻井的基础。井壁稳定问题是钻井工程中经常遇到的一个十分复杂的难题。
目前来说,通过传统机理或三压力剖面来确定井壁稳定性,考虑的影响因素不够全面,需要人为去根据三压力来判断井壁稳定性,不同的地层有不同的计算方式,而且很多参数难以获取。目前的井壁稳定性预测方法繁多,所考虑的影响因素各有侧重,大多数方程做了诸多简化,预测精度不能满足现场需要;少数方程即便考虑比较全面,但由于结构复杂,可操作性差,实用性受到一定限制。
因此,本发明提供了一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法及***。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法,所述方法包含以下步骤:
根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响参数,并依据所述关联影响参数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定值的计算模型;
对于待分析井,采集得到所述待分析井的实测数据;
依据所述实测数据以及所述计算模型,计算得到所述待分析井的井壁稳定性值。
根据本发明的一个实施例,所述关联影响参数包含:岩石可钻性系数、地质强度指标、地应力系数、坍塌压力、破裂压力、井眼尺寸以及井底压差。
根据本发明的一个实施例,所述计算模型包含以下公式:
其中,r表示井壁稳定性值,εj表示第j个关联影响参数的实时变化值,δmax以及δmin分别表示实测数据的特征向量与预设钻井风险判断标准矩阵的的最大误差值以及最小误差值,ρ表示分辨系数。
根据本发明的一个实施例,对于待分析井,采集得到所述待分析井的实测数据的步骤中,还包含以下步骤:
基于预设时间间隔,采集n组所述待分析井的实测数据,其中,n表示大于零的自然数。
根据本发明的一个实施例,依据以下公式计算得到第j个关联影响参数的实时变化值:
其中,mn表示对应于第j个关联影响参数的第n组值。
根据本发明的一个实施例,所述实测数据包含:井深、扭矩、入口流量、出口流量、总池体积、钻压、大钩载荷、立管压力、钻时以及转速。
根据本发明的一个实施例,采集得到所述实测数据后,对所述实测数据进行平均值以及假数据处理。
根据本发明的一个实施例,将得到的所述待分析井的井壁稳定性值与预设阈值进行比较,在超出所述预设阈值后,进行井壁稳定性预警。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算***,所述***包含:
统计构建模块,其用于根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响参数,并依据所述关联影响参数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定值的计算模型;
采集模块,其用于对于待分析井,采集得到所述待分析井的实测数据;
井壁稳定性值计算模块,其用于依据所述实测数据以及所述计算模型,计算得到所述待分析井的井壁稳定性值。
根据本发明的一个实施例,所述采集模块包含:
间隔采集单元,其用于基于预设时间间隔,采集n组所述待分析井的实测数据,其中,n表示大于零的自然数。
本发明提供的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法及***结合多种影响参数,基于灰色关联算法得出井壁稳定性值,关联影响参数能够现场获取方便现场应用。自动监测井壁稳定性状态,无需人工干预,达到了智能化监测井壁稳定性,而且将地层岩性等因素作为影响参数考虑,适用于各种地层,考虑因素全面,对井壁稳定性的预测更具多样性、准确性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例共同用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法流程图;
图2显示了根据本发明的另一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法流程图;
图3显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值预测***结构框图;
图4显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值预测***的使用流程图;以及
图5显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算***结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,以下结合附图对本发明实施例作进一步地详细说明。
图1显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法流程图。
如图1所示,在步骤S101中,根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响系数,并依据关联影响系数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定性值的计算模型。
优选地,关联影响参数包含:岩石可钻性系数、地质强度指标、地应力系数、坍塌压力、破裂压力、井眼尺寸以及井底压差。
进一步地,计算模型包含以下公式:
其中,r表示井壁稳定性值,εj表示第j个关联影响参数的实时变化值,δmax以及δmin分别表示实测数据的特征向量与预设钻井风险判断标准矩阵的的最大误差值以及最小误差值,ρ表示分辨系数。
如图1,在步骤S102中,对于待分析井,采集得到待分析井的实测数据。
优选地,基于预设时间间隔,采集n组待分析井的实测数据,其中,n表示大于零的自然数。
如图1,在步骤S103中,依据实测数据以及计算模型,计算得到待分析井的井壁稳定性值。
优选地,依据以下公式计算得到第j个关联影响参数的实时变化值:
其中,mn表示对应于第j个关联影响参数的第n组值。
优选地,实测数据包含:井深、扭矩、入口流量、出口流量、总池体积、钻压、大钩载荷、立管压力、钻时以及转速。
进一步地,采集得到实测数据后,对实测数据进行平均值以及假数据处理。
进一步地,将得到的待分析井的井壁稳定性值与预设阈值进行比较,在超出预设阈值后,进行井壁稳定性预警。
如图1,本发明基于灰色关联分析法,对钻井过程中全井段进行井壁稳定性预测,得到体现井壁稳定性的关联度值,在钻井施工过程中及时识别井壁稳定性,采取应对措施,从而最大限度避免钻井风险的发生。
图2显示了根据本发明的另一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法流程图。
如图2所示,在步骤S201中,确定井壁稳定性影响参数有录井数据、岩石可钻性系数、地质强度指标、地应力系数、坍塌压力、破裂压力和井底压差等数据样本。
进一步地,对发生过井壁失稳井的数据和资料进行整理分析,并对所有参数的变化进行统计,统计分析得出井壁稳定性影响参数。
影响井壁稳定性的关联影响系数有岩石可钻性系数、地质强度指标、地应力系数、坍塌压力、破裂压力、井眼尺寸以及井底压差。
其中,岩石可钻性系数包含岩石强度以及与可钻性相关的钻头类型和钻井液性能等对井壁稳定的影响,为了考虑不同地层岩性的井壁情况,对地层的岩石可钻性系数进行获取。
地质强度指标GSI反映的是弹性模量、泊松比、抗拉、抗压等力学参数的综合关系。地应力系数为最大水平地应力和最小水平地应力的比值。坍塌压力为坍塌压力数值。破裂压力为破裂压力数值。井眼尺寸根据井眼直径计算所得。
井底压差:TVD*gp-EMW(PWD)/TVD。当量泥浆比重EMW或随钻压力PWD:根据井身结构、井眼轨迹、钻具结构、泥浆性能、实时采集的钻进工艺参数等实时计算所得,TVD表示岩石的埋藏深度,gp表示地层孔隙压力梯度,gp的单位为g/cm3。
在步骤S202中,收集油田区块的邻井的录井数据、钻井数据岩石可钻性系数、地质强度指标、地应力系数、坍塌压力、破裂压力和井底压差等数据样本。
在步骤S203中,根据收集数据确定关联度系数:结合区域大数据,根据灰色关联算法确定关联度系数。
进一步地,根据关联影响参数进行关联参数确认,计算各关联影响参数风险判断矩阵与钻井风险判断矩阵的最小绝对误差值和最大误差值,进而各特征参数的关联度系数的公式为:
其中,r表示井壁稳定性值,εj表示第j个关联影响参数的实时变化值,δmax以及δmin分别表示实测数据的特征向量与预设钻井风险判断标准矩阵的的最大误差值以及最小误差值,ρ表示分辨系数。一般来说,ρ取0.5。
在步骤S204中,收集待分析井的实时影响参数,根据关联度系数结合区域大数据,分析待分析井整个井段的井壁稳定性数值。
进一步地,对原始数据进行获取,获取待分析钻井的实测数据,实测数据包含多个影响参数的原始数据。包括录井数据、钻井液,钻具和钻头数据等。
优选地,从开始监测的第1点开始计算,按照预设时间间隔,采集多组实时录井数据。从实时录井数据采集相关参数(井深、扭矩、入口流量、出口流量、总池体积、钻压、大钩载荷、立管压力、钻时、转速等),利用现场的钻井液性能、钻具组合和钻头等数据得到最原始数据。
在步骤S205中,计算最终井壁稳定性值:融合以上步骤计算结果,计算待分析井最终的井壁稳定性值。
设在某一时间间隔△T内,测得6组数据(x1,x2,x3,x4,x5,x6),并做平均值、假数据处理。
通过x1-x6组数据,计算得到岩石可钻性系数a1-a6、地质强度指标b1-b6、地应力系数c1-c6、坍塌压力d1-d6、破裂压力e1-e6、井眼尺寸f1-f6以及井底压差g1-g6,取前5组数据的平均值,同时对这5个点特别大或特别小的数值去除。通过以下公式分别计算得到7个关联影响系数的实时变化值ε1-ε7:
将计算得到的7个关联影响参数的实时变化值带入如下公式计算得到井壁稳定性值:
其中,r表示井壁稳定性值,εj表示第j个关联影响参数的实时变化值,δmax以及δmin分别表示实测数据的特征向量与预设钻井风险判断标准矩阵的的最大误差值以及最小误差值,一般来说取2和0,ρ表示分辨系数。一般来说,ρ取0.5。
实际应用中,采用同区块井的钻井数据进行验证,发现本发明提供的计算方法井壁稳定预测概率高,预测精度达到90%,满足钻井施工需求。提高了井壁的预测精度,且计算过程相对简单,所用数据易于得到,对安全钻井技术的推广具有重要意义。
图3显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值预测***结构框图。如图3所示,预测***300包含数据采集及存储模块301、井壁稳定性参数可视化模块302、井壁稳定性参数监测及预警模块303、数据管理模块304以及邻井案例查询模块305。
在一个实施例中,可以运用预测***300进行井壁稳定性预测,预测***300采用本发明提供的井壁稳定性值计算方法。
其中,数据采集及存储模块301(与综合录井仪相连进行自动采集)采集录井数据,包括井深、扭矩、入口流量、出口流量、总池体积、钻压、大钩载荷、立管压力、钻时、转速等(最好每隔5秒取1个点),利用初始化模块得到现场的钻井液性能、钻具组合和钻头等数据得到最原始数据,同时将这些数据自动存入数据库。
井壁稳定性参数可视化模块302根据数据库中数据依次计算岩石可钻性系数、地质强度指标GSI、坍塌压力、破裂压力、井眼尺寸以及井底压差等,计算出的参数、原始数据等重要参数以曲线剖面的形式进行展示。
井壁稳定性参数监测及预警模块303根据井壁稳定性参数可视化模块302得到的参数计算出关联影响参数的实时变化值,最终计算出井壁稳定性预测值。井壁稳定性预测值以表格及进度条的方式显示。利用井壁稳定性参数可视化模块302及井壁稳定性参数监测及预警模块303,沿时间或井深绘制各参数或系数的曲线,当井壁稳定性预测值超过设定的门限值时,***自动报警提示,并将预警结果及计算所得数据存入数据库。
数据管理模块304利用综合数据管理模块查看及管理数据库中数据。
邻井案例查询模块305可以查询邻井发生过井壁失稳等复杂情况,对现场监测提供参考。
图4显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值预测***的使用流程图。在实施例中,可以通过如图4所示的方法,使用如图3所示的预测***。
首先,需要采集井场的实时数据。实时数据包含:井深、扭矩、入口流量、出口流量、总池体积、钻压、大钩载荷、立管压力、钻时、转速等。
同时,将采集的实时数据存储在远程数据库中。然后,将采集的数据在预测***300中,进行实时数据处理与计算分析。预测***300可以实时显示录井数据,也可以实时显示预警结果。预测***300会根据专家会诊的结果,得出预警结果,并将数据存储至远程数据库。
运用本发明,在某油田区块重点井钻井施工监控项目中进行了试验与应用,采集了该油田区块的邻井的录井数据、钻井液,钻具、钻头数据、岩石可钻性系数、地质强度指标GSI、地应力系数、坍塌压力、破裂压力以及井底压差等数据样本,依据灰色关联算法计算得到关联系数,根据该重点井的数据计算井壁稳定性值。在监控井X钻进到5138米处,井壁稳定性值发生超限,给出了发生井壁稳定性的提示,现场工程师对该情况进行了深入分析,避免了一次井壁坍塌的发生。
图5显示了根据本发明的一个实施例的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算***结构框图。如图5所示,计算***500包含统计构建模块501、采集模块502以及井壁稳定性值计算模块503。
其中,统计构建模块501用于根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响参数,并依据关联影响参数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定值的计算模型。
采集模块502用于对于待分析井,采集得到待分析井的实测数据。采集模块502包含间隔采集单元5021,其用于基于预设时间间隔,采集n组待分析井的实测数据,其中,n表示大于零的自然数。
井壁稳定性值计算模块503用于依据实测数据以及计算模型,计算得到待分析井的井壁稳定性值。
综上,本发明提供的用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法及***结合多种影响参数,基于灰色关联算法得出井壁稳定性值,关联影响参数能够现场获取方便现场应用。自动监测井壁稳定性状态,无需人工干预,达到了智能化监测井壁稳定性,而且将地层岩性等因素作为影响参数考虑,适用于各种地层,考虑因素全面,对井壁稳定性的预测更具多样性、准确性。
应该理解的是,本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤或材料,而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是,在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的,而并不意味着限制。
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此,说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (6)
1.一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算方法,其特征在于,所述方法包含以下步骤:
根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响参数,并依据所述关联影响参数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定值的计算模型,其中,所述关联影响参数包含:岩石可钻性系数、地质强度指标、地应力系数、坍塌压力、破裂压力、井眼尺寸以及井底压差;
对于待分析井,采集得到所述待分析井的实测数据;
依据所述实测数据以及所述计算模型,计算得到所述待分析井的井壁稳定性值;
所述计算模型包含以下公式:
其中,r表示井壁稳定性值,εj表示第j个关联影响参数的实时变化值,δmax以及δmin分别表示实测数据的特征向量与预设钻井风险判断标准矩阵的最大误差值以及最小误差值,ρ表示分辨系数;
对于待分析井,采集得到所述待分析井的实测数据的步骤中,还包含以下步骤:基于预设时间间隔,采集n组所述待分析井的实测数据,其中,n表示大于零的自然数;
依据以下公式计算得到第j个关联影响参数的实时变化值:
其中,mn表示对应于第j个关联影响参数的第n组值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实测数据包含:井深、扭矩、入口流量、出口流量、总池体积、钻压、大钩载荷、立管压力、钻时以及转速。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,采集得到所述实测数据后,对所述实测数据进行平均值以及假数据处理。
4.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,将得到的所述待分析井的井壁稳定性值与预设阈值进行比较,在超出所述预设阈值后,进行井壁稳定性预警。
5.一种用于井壁稳定性预测的井壁稳定性值计算***,其特征在于,执行如权利要求1-4中任一项所述的方法,所述***包含:
统计构建模块,其用于根据历史统计数据确定影响井壁稳定性值的关联影响参数,并依据所述关联影响参数,构建基于关联分析法的用于计算井壁稳定值的计算模型;
采集模块,其用于对于待分析井,采集得到所述待分析井的实测数据;
井壁稳定性值计算模块,其用于依据所述实测数据以及所述计算模型,计算得到所述待分析井的井壁稳定性值。
6.如权利要求5所述的***,其特征在于,所述采集模块包含:
间隔采集单元,其用于基于预设时间间隔,采集n组所述待分析井的实测数据,其中,n表示大于零的自然数。
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