CN114856540B - 一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法 - Google Patents

一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，属于油气钻探技术领域。为了克服现有技术中的问题，本发明提供一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，包括：S1、获取钻井实时数据；S2、实时数据预处理；S3、钻头作业参数实时计算；S4、机械钻速预测模型建立与更新；S5、地层变化实时监测与机械钻速预测模型随钻更新；实时计算地层可钻性极值，判断地层是否发生变化；若地层变化，则重构连接层权重和偏差，保留数据结构，重复步骤S1‑S4建立新地层机械钻速预测模型。本发明解决了现有技术无法准确实时预测水平井机械钻速的问题，可直接在现有常规钻井设备的基础上进行应用，无需额外的井下测量工具。

Description

一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，属于油气钻探技术领域。
背景技术
机械钻速作为钻井效率指标一直是钻井工程研究的热点，众多学者都致力于建立合适模型预测机械钻速。近年来得益于机器学习和大数据技术的应用，机械钻速预测研究取得了大量成果，但是仍然存在不足。主要表现为：目前利用智能算法的预测模型，采用邻井数据进行训练学习。由于地质情况的不确定性及地层非均质性，训练完成的模型推广受到限制。
目前的机械钻速预测模型大多数都是针对直井进行研究，需要进一步完善这些理论，推广到水平井中。由于井下测量装置成本高昂，目前用于建模的数据一般都是地面录井数据。在直井中，井眼轨迹和井身结构相对简单井深与垂深相等，地面钻压与钻头钻压相等，录井数据记录的转速是钻头真实转速，可以直接用井口数据建模。但在水平井的钻进中，由于钻柱与井壁摩擦的使得地面钻压与井底钻压差别较大，螺杆+PDC技术使得钻头的真实转速与扭矩难以获取。因此在水平井中需要考虑钻压传递效率和螺杆钻具的影响，校正钻头作业参数。
为此，本发明提出了一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，探讨了如何综合考虑摩阻扭矩和螺杆钻具的影响建立机械钻速预测模型，研究了如何利用当前井数据训练并实时更新机械钻速预测模型。
发明内容
为了克服现有技术中的问题，本发明提供一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法。
本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，包括以下步骤：
S1、获取钻井实时数据；
所述实时数据包括动态数据和准动态数据；
S2、实时数据预处理；
基于时间序列移动平均滤波器预处理实时数据；
S3、钻头作业参数实时计算；
所述钻头作业参数包括钻头钻压、钻头扭矩、钻头转速；
S4、机械钻速预测模型建立与更新；
选择钻头钻压、钻头转速、钻头扭矩、入口排量、井深作为输入特征变量，选择机械钻速作为输出变量，采用批量学习算法对已采集的实时数据进行离线训练获得神经网络建立机械钻速预测模型；
然后基于在线学习算法对采集的新数据进行在线训练获得在线神经网络，实时更新机械钻速预测模型；
S5、地层变化实时监测与机械钻速预测模型随钻更新；
实时计算地层可钻性极值，并判断地层是否发生变化；若地层变化，则重构机械钻速预测模型连接层权重和偏差，保留数据结构，重复步骤S1-S4建立新地层机械钻速预测模型。
进一步的技术方案是，所述动态数据包括大钩载荷、井口扭矩、井口转速、入口流量、机械钻速、井深；所述准动态数据包括钻具组合数据、井身结构数据、井眼轨迹数据、钻井液密度数据。
进一步的技术方案是，所述步骤S2中对大钩载荷、井口扭矩、井口转速、入口流量、机械钻速时间序列数据进行异常点的剔除和平滑处理。
进一步的技术方案是，所述钻头钻压的计算公式如下：
式中：F0为大钩载荷，N；μi为第i段单元体与井壁摩阻系数，无因次；αi、为分别为单元体两端的井斜角、狗腿角，rad；Li为第i段单元体长度，m；Δαi为第i段单元体两端的井斜角增量，rad；qm为第i段单元体在钻井液中的浮重N/m；QPi、QP(i-1)为第i段单元体在P平面上端、下端剪力，N；QRi、QR(i-1)为第i段单元体在R平面上端、下端剪力，N；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N。
进一步的技术方案是，所述钻头扭矩的计算公式如下：
如果当前时刻不采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头转速：
RPM＝RPM0
式中：RPM为钻头转速，r/min；RPM0为井口转速，r/min。
如果当前时刻采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头转速：
式中：RPM为钻头转速，r/min；RPM0为述井口转速，r/min；Q为入口流量，L/s；q为螺杆钻具每转流量，L/r。
进一步的技术方案是，所述钻头转速的计算公式如下：
如果当前时刻不采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头扭矩：
式中：T0为井口扭矩，N·m；μt为周向摩阻系数，无因次；ri为钻柱外径，mm；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N。
如果当前时刻采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头扭矩：
式中：T0为井口扭矩，N·m；μt为周向摩阻系数，无因次；ri为钻柱外径，mm；q为螺杆钻具每转流量，L/r；ΔP为螺杆钻具压降，MPa；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N。
进一步的技术方案是，所述批量学习算法包括以下步骤：假设当前时刻已有k-1组样本，采用神经网络对其进行离线训练获得最佳权值和偏差，获得离线神经网络模型。
进一步的技术方案是，所述在线学习算法包括以下步骤：
(1)假设已完成k-1组训练样本学习，将k-1组在线神经网络的权值和偏差作为第k组训练数据进行在线学习训练网络的初始权值和偏差；
(2)计算初始权值和偏差的条件下在线神经网络的实际输出；
(3)利用在线神经网络的实际输出和期望输出计算各神经元的输出误差，并进一步计算累计误差量；
(4)根据在线梯度下降法完成权值和偏差的更新，迭代获得新的权值和偏差，并将获得新的权值和偏差作为k+1组训练数据的初始权值和偏差，重复步骤(1)-(4)完成k+1组训练数据的在线学习。
进一步的技术方案是，所述地层可钻性极值的计算公式如下：
式中：RPM为所述钻头转速，r/min；WOB为所述钻头钻压，kN；ROP为所述机械钻速，m/h；d为钻头直径，mm。
进一步的技术方案是，所述步骤S5中判断地层是否发生变化的具体步骤为：
根据地层可钻性极值得到在当前地层初始钻进时刻到当前时刻的可钻性极值时间序列，将该时间序列按深度等间距取值，得到按深度取值的可钻性序列；
将深度轴视作时间轴，利用时间序列奇异谱分析方法，预测从当前深度h到h+1(m)深度地层的地层可钻性极值，为序列TS1；
根据实钻数据计算深度h到h+1(m)深度地层的地层可钻性极值的实际值为序列TS2；
分别计算序列TS1和序列TS2的均值，若二者均值的差值大于1则判定为地层变化。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明可直接在现有常规钻井设备的基础上进行应用，无需额外的井下测量工具；
2、本发明可用于直井，大斜度井，水平井钻井机械钻速实时预测，应用范围广；
3、本发明可用于钻井现场随钻预测机械钻速，且无需邻井数据。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为钻头作业参数实时计算结果图；
图3为地层可钻性极值预测值与实测值对比图；
图4为地层变化示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，包括以下步骤：
S1、获取钻井实时数据；
所述实时数据包括根据钻井现场实时录井数据获取固定频率的动态数据动态数据和根据钻井日志获取的准动态数据；其中所述动态数据包括大钩载荷、井口扭矩、井口转速、入口流量、机械钻速、井深；所述准动态数据包括钻具组合数据、井身结构数据、井眼轨迹数据、钻井液密度数据；
S2、实时数据预处理；
基于时间序列移动平均滤波器对大钩载荷、井口转速、井口扭矩、入口流量、机械钻速时间序列数据进行异常点的剔除和平滑处理；
S3、钻头作业参数实时计算；
所述钻头作业参数包括钻头钻压、钻头扭矩、钻头转速；
钻头钻压的计算公式如下：
式中：F0为大钩载荷，N；μi为第i段单元体与井壁摩阻系数，无因次；αi、为分别为单元体两端的井斜角、狗腿角，rad；Li为第i段单元体长度，m；Δαi为第i段单元体两端的井斜角增量，rad；qm为第i段单元体在钻井液中的浮重N/m；QPi、QP(i-1)为第i段单元体在P平面上端、下端剪力，N；QRi、QR(i-1)为第i段单元体在R平面上端、下端剪力，N；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N；
如果当前时刻不采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头转速：
RPM＝RPM0
式中：RPM为钻头转速，r/min；RPM0为井口转速，r/min；
如果当前时刻采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头转速：
式中：RPM为钻头转速，r/min；RPM0为述井口转速，r/min；Q为入口流量，L/s；q为螺杆钻具每转流量，L/r；
如果当前时刻不采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头扭矩：
式中：T0为井口扭矩，N·m；μt为周向摩阻系数，无因次；ri为钻柱外径，mm；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N；
如果当前时刻采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头扭矩：
式中：T0为井口扭矩，N·m；μt为周向摩阻系数，无因次；ri为钻柱外径，mm；q为螺杆钻具每转流量，L/r；ΔP为螺杆钻具压降，MPa；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N；
S4、机械钻速预测模型建立与更新；
S41、选择钻头钻压、钻头转速、钻头扭矩、入口排量、井深作为输入特征变量，选择机械钻速作为输出变量，采用批量学习算法对已采集的实时数据进行离线训练获得神经网络建立机械钻速预测模型；
批量学习算法如下：假设当前时刻已有k-1组样本，采用神经网络对其进行离线训练获得最佳权值和偏差，获得离线神经网络模型；
S42、然后基于在线学习算法对采集的新数据进行在线训练获得在线神经网络，实时更新机械钻速预测模型；
在线学习算法如下：(1)假设已完成k-1组训练样本批量学习，将k-1组在线神经网络的权值和偏差作为第k组训练数据进行在线学习训练网络的初始权值和偏差；(2)计算初始权值和偏差的条件下在线神经网络的实际输出；(3)利用在线神经网络的实际输出和期望输出计算各神经元的输出误差，并进一步计算累计误差量；(4)根据在线梯度下降法完成权值和偏差的更新，迭代获得新的权值和偏差，并将获得新的权值和偏差作为k+1组训练数据的初始权值和偏差，重复步骤(1)-(4)完成k+1组训练数据的在线学习；
S5、地层变化实时监测与机械钻速预测模型随钻更新；
S51、实时计算地层可钻性极值；
式中：RPM为所述钻头转速，r/min；WOB为所述钻头钻压，kN；ROP为所述机械钻速，m/h；d为钻头直径，mm；
S52、根据地层可钻性极值得到在当前地层初始钻进时刻到当前时刻的可钻性极值时间序列，将该时间序列按深度等间距取值，得到按深度取值的可钻性序列；
S53、将深度轴视作时间轴，利用时间序列奇异谱分析方法，预测从当前深度h到h+1(m)深度地层的地层可钻性极值，为序列TS1；
S54、根据实钻数据计算深度h到h+1(m)深度地层的地层可钻性极值的实际值为序列TS2；
S55、分别计算序列TS1和序列TS2的均值，若二者均值的差值大于1则判定为地层变化；
S56、若地层变化，则重构机械钻速预测模型连接层权重和偏差，保留数据结构，重复步骤S1-S4建立新地层机械钻速预测模型。
具体实施例
模拟数据取自四川某页岩气区块的一口水平井，包括动态数据和准动态数据。动态数据是基于时间的，每5秒一条，包括大钩载荷、井口钻压、井口转速、井口扭矩、流量、机械钻速、井深、钻井液密度。
基础数据如下：
(1)实钻井眼轨迹数据
表1实钻轨迹数据
(2)实钻钻具组合数据
表2实钻轨迹数据
/>
(3)实钻井身结构数据
表3实钻轨迹数据
1、钻头作业参数实时与地层可钻性极值实时计算；
钻头作业参数实时与地层可钻性极值实时计算结果如图2所示，按时间实时计算了钻头钻压，钻头转速，钻头扭矩，从图中可以看，钻头作业参数与井口作业参数存在较大差异。
2、机械钻速预测模型建立与实时更新；
对实时数据归一化处理，取80％的样本建立训练集，取20％的样本建立测试集，选择钻头钻压、钻头转速、钻头扭矩、入口排量、井深作为输入特征变量，选择机械钻速作为输出变量，采用批量学习的训练方式对已采集的实时数据进行离线训练获得神经网络建立机械钻速预测模型。然后基于在线学习算法对采集的新数据进行在线训练获得在线神经网络，实时更新机械钻速预测模型。
3、地层变化监测与机械钻速预测模型重构；
地层可钻性极值预测值与实测值如图3所示，预测序列TS1和实测序列TS2的均值分别为4.42和6.56，二者均值的差值大于1，判定为地层变化，重构机械钻速模型。如图4所示，基于地层可钻性极值可以有效判断地层的变化。
以上所述，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已通过上述实施例揭示，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，可利用上述揭示的技术内容作出些变动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取钻井实时数据；
所述实时数据包括动态数据和准动态数据；
S2、实时数据预处理；
基于时间序列移动平均滤波器预处理实时数据；
S3、钻头作业参数实时计算；
所述钻头作业参数包括钻头钻压、钻头扭矩、钻头转速；
S4、机械钻速预测模型建立与更新；
选择钻头钻压、钻头转速、钻头扭矩、入口排量、井深作为输入特征变量，选择机械钻速作为输出变量，采用批量学习算法对已采集的实时数据进行离线训练获得神经网络建立机械钻速预测模型；
然后基于在线学习算法对采集的新数据进行在线训练获得在线神经网络，实时更新机械钻速预测模型；
S5、地层变化实时监测与机械钻速预测模型随钻更新；
实时计算地层可钻性极值，并判断地层是否发生变化；若地层变化，则重构机械钻速预测模型连接层权重和偏差，保留数据结构，重复步骤S1-S4建立新地层机械钻速预测模型；
判断地层是否发生变化的具体步骤为：根据地层可钻性极值得到在当前地层初始钻进时刻到当前时刻的可钻性极值时间序列，将该时间序列按深度等间距取值，得到按深度取值的可钻性序列；
将深度轴视作时间轴，利用时间序列奇异谱分析方法，预测从当前深度h到h+1m深度地层的地层可钻性极值，为序列TS1；
根据实钻数据计算深度h到h+1m深度地层的地层可钻性极值的实际值为序列TS2；
分别计算序列TS1和序列TS2的均值，若二者均值的差值大于1则判定为地层变化。
2.根据权利要求1所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述动态数据包括大钩载荷、井口扭矩、井口转速、入口流量、机械钻速、井深；所述准动态数据包括钻具组合数据、井身结构数据、井眼轨迹数据、钻井液密度数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述步骤S2中对大钩载荷、井口扭矩、井口转速、入口流量、机械钻速时间序列数据进行异常点的剔除和平滑处理。
4.根据权利要求2所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述钻头钻压的计算公式如下：
式中：F0为大钩载荷，N；μi为第i段单元体与井壁摩阻系数，无因次；αi、为分别为单元体两端的井斜角、狗腿角，rad；Li为第i段单元体长度，m；Δαi为第i段单元体两端的井斜角增量，rad；qm为第i段单元体在钻井液中的浮重N/m；QPi、QP(i-1)为第i段单元体在P平面上端、下端剪力，N；QRi、QR(i-1)为第i段单元体在R平面上端、下端剪力，N；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N。
5.根据权利要求2所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述钻头转速的计算公式如下：
如果当前时刻不采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头转速：
RPM＝RPM0
式中：RPM为钻头转速，r/min；RPM0为井口转速，r/min；
如果当前时刻采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头转速：
式中：RPM为钻头转速，r/min；RPM0为述井口转速，r/min；Q为入口流量，L/s；q为螺杆钻具每转流量，L/r。
6.根据权利要求2所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述钻头扭矩的计算公式如下：
如果当前时刻不采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头扭矩：
式中：T0为井口扭矩，N·m；μt为周向摩阻系数，无因次；ri为钻柱外径，mm；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N；
如果当前时刻采用螺杆钻具，则根据下式确定所述钻头扭矩：
式中：T0为井口扭矩，N·m；μt为周向摩阻系数，无因次；ri为钻柱外径，mm；q为螺杆钻具每转流量，L/r；ΔP为螺杆钻具压降，MPa；Ni为第i段单元体所受径向支撑力，N。
7.根据权利要求1所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述批量学习算法包括以下步骤：假设当前时刻已有k-1组样本，采用神经网络对其进行离线训练获得最佳权值和偏差，获得离线神经网络模型。
8.根据权利要求1所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述在线学习算法包括以下步骤：
(1)假设已完成k-1组训练样本学习，将k-1组在线神经网络的权值和偏差作为第k组训练数据进行在线学习训练网络的初始权值和偏差；
(2)计算初始权值和偏差的条件下在线神经网络的实际输出；
(3)利用在线神经网络的实际输出和期望输出计算各神经元的输出误差，并进一步计算累计误差量；
(4)根据在线梯度下降法完成权值和偏差的更新，迭代获得新的权值和偏差，并将获得新的权值和偏差作为k+1组训练数据的初始权值和偏差，重复步骤(1)-(4)完成k+1组训练数据的在线学习。
9.根据权利要求1所述的一种基于在线学***井机械钻速随钻预测方法，其特征在于，所述地层可钻性极值的计算公式如下：
式中：RPM为所述钻头转速，r/min；WOB为所述钻头钻压，kN；ROP为所述机械钻速，m/h；d为钻头直径，mm。
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