CN115961950A - 基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法 - Google Patents
基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115961950A CN115961950A CN202310054777.5A CN202310054777A CN115961950A CN 115961950 A CN115961950 A CN 115961950A CN 202310054777 A CN202310054777 A CN 202310054777A CN 115961950 A CN115961950 A CN 115961950A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rock
- water
- strength
- acoustic
- action
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 214
- 238000005553 drilling Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims abstract description 50
- 230000009471 action Effects 0.000 title claims abstract description 31
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 50
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims abstract description 36
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 29
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 21
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000002791 soaking Methods 0.000 claims description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 25
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 6
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Landscapes
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本发明涉及基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,包括以下步骤:获取原状岩石声学参数和原状岩石强度参数;借助BP神经网络算法,建立基于声学信息的原状岩石强度参数预测方法;获取水岩作用导致的声学参数变化程度系数和水岩作用后的强度损伤系数;基于所述声学参数变化程度系数与强度损伤系数的相关性,建立基于声学信息的岩石强度损伤系数表征方程;基于目标地层地质力学特征与钻井工程参数,明确井壁主应力分布;根据原状岩石强度参数预测方法与岩石强度损伤系数表征方程,获得钻井过程中的岩石强度变化规律;基于岩石强度变化规律,以井壁主应力为基础,建立基于声学信息的水岩作用下稳定井壁的钻井液密度下限的预测方法。
Description
技术领域
本发明涉及水敏性地层稳定井壁地层能力评价方法领域,尤其涉及基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法。
背景技术
井壁垮塌是制约安全钻井的主要原因,尤其针对水敏性较强的泥页岩地层,钻井过程中的井下垮塌情况多发,科学精准地评价该类地层井壁稳定性是有效预防与处治井壁坍塌失稳的基础,对保障安全钻井意义重大。
水敏性地层井壁失稳的主要诱因在于水岩相互作用。由于水岩相互作用易导致水相侵入地层,与地层内部黏土等水敏性矿物发生反应,进而弱化岩石强度,增大井壁垮塌风险。同时,为了抑制水岩相互作用,放弃了低成本、环保的水基钻井液体系,进而选择成本高、污染重的油基钻井体系,不满足当前降本增效、绿色开发的行业发展趋势。
为实现采用水基钻井液安全开采水敏性地层,必然需要精准预测与评价地层安全钻井的钻井液密度下限,从而合理选取钻井液密度。实现钻井液密度下限预测的基础是准确评价水岩作用下的岩石强度特征。声波测井信息能够间接体现地下几百甚至上千米岩石的强度特征。因此,创建基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,对指导水敏性地层的钻井设计具有重要意义。
发明内容
本申请为了解决上述技术问题提供基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法。
本申请通过下述技术方案实现:
本申请提供的基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,包括以下步骤:
S1、获取目标地层岩样;
S2、获取原状岩石声学参数和原状岩石强度参数;借助BP神经网络算法,以原状岩石声学参数为输入参数,原状岩石强度参数为输出参数,建立基于声学信息的原状岩石强度参数预测方法;
获取水岩相互作用下的岩石声学参数,通过对比原状岩石声学参数与水岩相互作用后的岩石声学参数,获得水岩作用导致的声学参数变化程度系数;
获取原状岩石与水岩相互作用后岩石的单轴抗压强度,依据损伤力学理论,明确水岩作用后的强度损伤系数;
S3,基于所述声学参数变化程度系数与强度损伤系数的相关性,采用层次分析法,建立基于声学信息的岩石强度损伤系数表征方程;
S4,基于目标地层地质力学特征与钻井工程参数,明确井壁主应力分布;
S5,根据所述原状岩石强度参数预测方法与所述岩石强度损伤系数表征方程,获得钻井过程中的岩石强度变化规律;基于岩石强度变化规律,以井壁主应力为基础,采用摩尔库伦准则实现井壁位置岩石临界破坏判断,建立基于声学信息的水岩作用下稳定井壁的钻井液密度下限的预测方法。
可选的,S1具体为:采用室内岩心钻机,对目标地层的露头或井下岩心柱开展取心工作,制取直径25mm、长度50mm的标准圆柱岩样。
可选的,S2中建立所述原状岩石强度参数预测方法的方法具体为:通过超声波透射实验获取至少两块岩样的原状岩石声学参数,以至少两块岩样的声学参数的平均值为最终声学参数;超声波透射实验后,对所述至少两块岩样开展不同围压的三轴测试,获得所述出岩石强度参数。
可选的,S2中获取水岩作用导致的声学参数变化程度系数的方法为:以两块岩样为一组,一块开展超声波透射实验,获取原状岩石声学参数;另一块先开展水基钻井液与岩石浸泡实验,模拟钻井过程中的水岩相互作用,随后再开展超声波透射实验,获取水岩相互作用下的岩石声学参数,通过对比原状岩石与水岩相互作用后的岩石声学参数,获得水岩作用导致的声学参数变化程度系数。
可选的,S2中通过开展单轴力学实验,分别获取原状和水岩相互作用下的岩石单轴强度。
其中,单轴力学实验的单轴条件指围压为0MPa条件,单轴抗压强度就是指围压为0MPa下的抗压强度;以单轴抗压强度为依据,建立岩石强度损伤系数,如下所示:
上式中,D为强度损伤系数,分布在0-1之间;σco为原状岩石单轴抗压强度;σc(t)为水岩作用不同时间t下的单轴抗压强度。
可选的,S2中的岩石声学参数包括纵波时差、横波时差、衰减系数、最大振幅、主频。
可选的,采用下式计算岩样声波时差:
上式中,ΔAC为岩石声波时差,当采用横波信号时为横波声波时差ΔACs,当采用纵波信号时为纵波声波时差ΔACp;t2为探头对接时候的首波起跳时间;t1为岩样超声波实验时候的首波起跳时间;L为岩样长度。
可选的,采用下式计算衰减系数α:
上式中,Ao为探头对接的首波幅度,A为岩样的首波幅度。
可选的,基于超声波测试信息(声波波形图),通过傅里叶变化获取超声波测试过程中的岩样频谱图,提取最大振幅与主频。
其中,摩尔库伦方程如下所示:
可选的,声学参数变化程度系数如下所示:
上式中,RACs、RACp、Ra、RAm、RFa分别为水岩作用不同时间下的声波横波时差、纵波时差、衰减系数、最大振幅、主频变化程度系数,均分布在0-1之间。ΔACs、ΔACp、α、Am、Fa分别为声波横波时差、纵波时差、衰减系数、最大振幅、主频。ΔACs(t)、ΔACp(t)、α(t)、Am(t)、Fa(t)分别为水岩作用不同时间下的声波横波时差、纵波时差、衰减系数、最大振幅、主频。
可选的,S4中,井壁主应力的计算基于三向地应力假设,通过井眼坐标转换,进而形成井周应力分布,以井周应力为基础确定井壁最大主应力与最小主应力,井周应力分布如下所示:
式中:σr、σθ、σz为柱坐标系下径向、周向和轴向正应力;τθz、τrθ、τrz为柱坐标下θz、rθ、rz平面切应力;σxx、σyy、σzz为直角坐标下X、Y、Z轴方向上地应力分量;σxy、σxz、σyz为直角坐标系下XY、XZ、YZ平面上地应力分量;θc井周角;pw为钻井液形成的液柱压力。
可选的,S5中的基于摩尔库伦准则的临界破坏方程为:
与现有技术相比,本申请具有以下有益效果:
1,本申请以声学信息为基础预测钻井液密度下限,声学测试具有无损特征,可以提高岩样利用率;此外,声学信息在石油钻井过程中,可以通过声波测井技术直接获取上千米地层的声信号,工程实用性强;
2,本申请综合了多类声学信息,可提升声学信息预测岩石强度与岩石损伤的精度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请实施方式的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施方式的限定。
图1是实施例中基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法的流程图;
图2是实施例中基于BP神经网络算法,建立声学参数与岩石强度对应关系的示意图;
图3中(a)是纵波时差变化系数与强度损伤系数的相关性示意图,(b)是横波时差变化系数与强度损伤系数的相关性示意图,(c)是衰减系数变化系数与强度损伤系数的相关性示意图,(d)是最大振幅变化系数与强度损伤系数的相关性示意图,(e)是主频变化系数与强度损伤系数的相关性示意图;
图4是实施例中声学参数变化程度对强度损伤的影响程度的排序图;
图5是实施例中预测结果与实际钻井施工参数对比图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合实施方式中的附图,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施方式是本发明一部分实施方式,而不是全部的实施方式。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施方式的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本实施案例为中国某油田泥页岩层位实际钻井情况,以该层位泥页岩岩样为测试样品。该层位地质力学特征为:垂向地应力(σv)=2.15g/cm3,水平最大地应力(σH)=2.01g/cm3,水平最小地应力(σh)=1.85g/cm3,孔隙压力1.01g/cm3。
如图1所示,本实施例公开的基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,包括以下步骤:
步骤一、采用室内岩心钻机,对目标地层的露头开展取心工作,制取直径25mm、长度50mm的标准圆柱岩样;
步骤二、开展超声波透射实验,获取原状岩石声学参数。其中,通过提取探头对接时候的首波起跳时间,以及岩样超声波实验时候的首波起跳时间,进而获取岩样声波时差:
上式中,ΔAC为岩石声波时差,当采用横波信号时为横波声波时差ΔACs,当采用纵波信号时为纵波声波时差ΔACp;t2为探头对接时候的首波起跳时间;t1为岩样超声波实验时候的首波起跳时间;L为岩样长度。
基于信号对比法测定岩样的声波衰减系数,记录一次探头对接时的首波振幅,然后测量出岩样的首波振幅,进而计算衰减系数α:
上式中,Ao为探头对接的首波幅度,A为岩样的首波幅度。
基于超声波测试信息(声波波形图),进一步通过傅里叶变化获取超声波测试过程中的岩样频谱图,提取最大振幅(Am)与主频(Fα)。
以10块岩样为对象,测试得到的声学参数,如表1所示:
表1:岩石声波参数列表
序号 | 纵波时差(μs/ft) | 横波时差(μs/ft) | 衰减系数(dB/m) | 最大振幅(mV) | 主频(KHz) |
1 | 220.2 | 275.6 | 21.5 | 412.5 | 7.6 |
2 | 255.8 | 285.6 | 35.5 | 500.1 | 8.6 |
3 | 244.4 | 276.8 | 26.6 | 398.5 | 8.8 |
4 | 262.2 | 295.4 | 32.2 | 455.6 | 9.2 |
5 | 258.8 | 288.9 | 40.5 | 357.6 | 7.2 |
6 | 234.1 | 276.6 | 38.6 | 511.9 | 8.1 |
7 | 226.8 | 265.2 | 30.2 | 459.6 | 9.6 |
8 | 248.6 | 285.6 | 29.2 | 377.4 | 8.5 |
9 | 257.3 | 275.6 | 41.5 | 562.7 | 7.2 |
10 | 242.2 | 262.5 | 33.9 | 376.8 | 9.6 |
步骤三、以两块岩样为一组,先对两块岩样开展声学测试,采用两块岩样声学参数(纵波时差、横波时差、衰减系数、最大振幅、主频)的平均值代表该组岩石声学参数。在此基础上,以15MPa与30MP围压条件,分别对两块岩样开展三轴测试,借助摩尔库伦准则,通过两个不同围压点(σ3 1=15MPa和σ3 2=30MPa)下的抗压强度(σ1 1和σ1 2),进而求解方程得到岩石强度参数,内聚力Co和内摩擦角如下所示:
在此基础上,借助BP神经网络算法,以声学参数为输入参数,岩石强度参数为输出参数,形成基于声学信息的岩石强度参数预测方法,如图2所示。其中,BP神经网络由输入层、输出层和隐含层构成,从输入层节点到隐含层节点的关系式如下:
上式中,Z为隐含层,zi(i=1,2,3)为隐含层节点;X为输入层,xi(i=1,2,3,4,5)为输入层节点,代表声波纵波时差、横波时差、衰减系数、最大振幅、主频的变化程度系数;w0为输入层与隐含层之间的权重系数,例如:wz1-x1为隐含层节点z1与输入层x1之间的权重系数。f为激活函数,通常选用sigmod函数,如下所示:
基于隐含层节点分布,按照同样的方法,得到隐含层到输出层的关系式如下:
上式中,Y为输出层,yi(i=1,2)为输出层节点,代表岩石内聚力和内摩擦角。w1为输出层与隐含层之间的权重系数。wyi-zi为输出层节点yi与隐含层zi之间的权重系数。例如:wy1-z1为输出层节点y1与隐含层z1之间的权重系数。
显然,一次运算得到的输出层参数与实测岩石强度具有误差。基于该误差,通过多次正向运算(从输入层到输出层)与反向运算(输出层到输入层),不断修正权重系数(w0和w1),从而获得误差最小条件下的权重系数,明确输入层(声学参数)与输出层(强度参数)之间的定量关系,从而建立基于声学参数的岩石强度参数预测方法。本实施例在计算过程中,采用500次最大学习次数,精度为0.001。
步骤四、以两块岩样为一组,一块直接开展超声波测试,获取原状岩石声学参数;一块先开展水基钻井液与岩石浸泡实验,模拟钻井过程中的水岩相互作用,在此基础上,开展超声波透射实验,获取水岩相互作用下的岩石声学参数。通过对比原状岩石与水岩相互作用下的岩石声学参数,明确水岩作用导致的声学参数变化程度,如下所示:
上式中,RACs、RACp、Ra、RAm、RFa分别为水岩作用不同时间下的声波横波时差、纵波时差、衰减系数、最大振幅、主频变化程度系数,均分布在0-1之间,如表2所示;ΔACs(t)、ΔACp(t)、α(t)、Am(t)、Fa(t)分别为水岩作用不同时间下的声波横波时差、纵波时差、衰减系数、最大振幅、主频。
表2:岩石声波参数变化程度系数
步骤五、以步骤四中的两块岩样为对象,开展单轴力学实验,获取原状和水岩相互作用下的岩石单轴抗压强度。其中,单轴条件指围压为0MPa条件,单轴抗压强度就是指围压为0MPa下的抗压强度;以单轴抗压强度为依据,建立岩石强度损伤系数,如下所示:
上式中,D为强度损伤系数,分布在0-1之间;σco为原状岩石单轴抗压强度;σc(t)为水岩作用不同时间t下的单轴抗压强度。
其中,强度损伤系数如表3所示:
表3:强度损伤系数列表
序号 | 强度损伤系数 |
1 | 0.53 |
2 | 0.40 |
3 | 0.27 |
4 | 0.69 |
5 | 0.74 |
步骤六、综合水岩作用不同时间下的岩石声波参数变化程度系数与强度损伤系数,通过拟合方法明确两者相关性(R2),如图3所示。以相关性大小,确定声学参数变化程度对强度损伤的影响程度排序,如图4所示。以此为依据,借助层次分析法,确定权重系数,建立基于声波参数的强度损伤系数计算方程,如下所示:
D=0.32RACp+0.2RACs+0.19Ra+0.16RAm+0.13RFa
基于目标地层地质力学特征与钻井工程参数,建立井壁主应力分布。其中,井壁主应力的计算基于三向地应力假设,通过井眼坐标转换,进而形成井周应力分布:
上式中,σr、σθ、σz为柱坐标系下径向、周向和轴向正应力;τθz、τrθ、τrz为柱坐标下θz、rθ、rz平面切应力;σxx、σyy、σzz为直角坐标下X、Y、Z轴方向上地应力分量;σxy、σxz、σyz为直角坐标系下XY、XZ、YZ平面上地应力分量;θc井周角;pw为钻井液形成的液柱压力(受钻井液密度控制)。
以井周应力分布为基础,进一步确定井壁最大主应力(σ1=max(σi,σj,σk))与最小主应力(σ3=min(σi,σj,σk)),如下所示:
步骤八、综合基于声波参数的岩石强度参数预测方法与基于声波参数的强度损伤系数,以井壁主应力为基础,采用摩尔库伦准则实现井壁位置岩石临界破坏判断,建立以声学信息为基础的水岩作用影响下稳定井壁的钻井液密度下限的预测方法。其中,基于摩尔库伦准则的临界破坏方程为:
由于钻井液密度pw与井壁主应力密切相关,钻井液密度下限pwmin指能维持井壁稳定(即是井壁岩石不发生破坏)的最小钻井液密度。以上述判断方法为依据,从而明确水岩作用下稳定井壁的钻井液密度下限。
计算得到的变化规律与实际钻井液使用情况对比图,如图5所示。可以发现,前期钻井液密度低于安全钻井液密度下限,此时钻井资料显示,出现明显的井壁垮塌现象;为此,后续逐渐提升钻井液密度,在钻井48小时后,钻井液密度大于安全钻井液密度下限,钻井资料显示,此时钻井顺利。对比结果论证了本方法的适用性。
以上的具体实施方式,对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、获取目标地层岩样;
S2、获取原状岩石声学参数和原状岩石强度参数;借助BP神经网络算法,以原状岩石声学参数为输入参数,原状岩石强度参数为输出参数,建立基于声学信息的原状岩石强度参数预测方法;
获取水岩相互作用下的岩石声学参数,通过对比原状岩石声学参数与水岩相互作用后的岩石声学参数,获得水岩作用导致的声学参数变化程度系数;
获取原状岩石与水岩相互作用后岩石的单轴抗压强度,依据损伤力学理论,明确水岩作用后的强度损伤系数;
S3,基于所述声学参数变化程度系数与强度损伤系数的相关性,采用层次分析法,建立基于声学信息的岩石强度损伤系数表征方程;
S4,基于目标地层地质力学特征与钻井工程参数,明确井壁主应力分布;
S5,根据所述原状岩石强度参数预测方法与所述岩石强度损伤系数表征方程,获得钻井过程中的岩石强度变化规律;基于岩石强度变化规律,以井壁主应力为基础,采用摩尔库伦准则实现井壁位置岩石临界破坏判断,建立基于声学信息的水岩作用下稳定井壁的钻井液密度下限的预测方法。
2.根据权利要求1所述的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,其特征在于:S1具体为:采用室内岩心钻机,对目标地层的露头或井下岩心柱开展取心工作,制取直径25mm、长度50mm的标准圆柱岩样。
3.根据权利要求1所述的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,其特征在于:S2中建立所述原状岩石强度参数预测方法的方法具体为:通过超声波透射实验获取至少两块岩样的原状岩石声学参数,以至少两块岩样的声学参数的平均值为最终声学参数;超声波透射实验后,对所述至少两块岩样开展不同围压的三轴测试,获得所述出岩石强度参数。
4.根据权利要求1所述的水岩作用下钻井液密度下限预测方法,其特征在于:S2中获取水岩作用导致的声学参数变化程度系数的方法为:以两块岩样为一组,一块开展超声波透射实验,获取原状岩石声学参数;另一块先开展水基钻井液与岩石浸泡实验,模拟钻井过程中的水岩相互作用,随后再开展超声波透射实验,获取水岩相互作用下的岩石声学参数,通过对比原状岩石与水岩相互作用后的岩石声学参数,获得水岩作用导致的声学参数变化程度系数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310054777.5A CN115961950B (zh) | 2023-02-03 | 2023-02-03 | 基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310054777.5A CN115961950B (zh) | 2023-02-03 | 2023-02-03 | 基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115961950A true CN115961950A (zh) | 2023-04-14 |
CN115961950B CN115961950B (zh) | 2024-06-25 |
Family
ID=87361805
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310054777.5A Active CN115961950B (zh) | 2023-02-03 | 2023-02-03 | 基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115961950B (zh) |
Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6009747A (en) * | 1998-05-27 | 2000-01-04 | Petroleo Brasileiro S.A.-Petrobras | Method for evaluating drilling fluids |
WO2001094749A1 (en) * | 2000-06-06 | 2001-12-13 | Halliburton Energy Services, Inc. | Real-time method for maintaining formation stability |
US20080319675A1 (en) * | 2007-06-22 | 2008-12-25 | Sayers Colin M | Method, system and apparatus for determining rock strength using sonic logging |
US20100286967A1 (en) * | 2009-05-11 | 2010-11-11 | Baker Hughes Incorporated | Apparatus and method for multi-sensor estimation of a property of an earth formation |
AU2012203086A1 (en) * | 2007-10-19 | 2012-06-14 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | Variable voltage transformer |
CN102994060A (zh) * | 2013-01-08 | 2013-03-27 | 常州工学院 | 一种岩土钻挖孔工程聚合物型无固相泥浆及制备方法 |
US20130275099A1 (en) * | 2012-04-17 | 2013-10-17 | Schlumberger Technology Corporation | Determining A Limit Of Failure In A Wellbore Wall |
CN106093299A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-11-09 | 西南石油大学 | 一种致密气储层钻井液伤害评价实验方法 |
CN106566496A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-04-19 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院 | 一种页岩水平井用高密度低油水比乳化钻井液 |
WO2018010628A1 (zh) * | 2016-07-15 | 2018-01-18 | 河海大学 | 一种基于大面积致密储层地震岩石物理反演方法 |
CN107917927A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-04-17 | 中国矿业大学(北京) | 监控岩土介质水分运移状态的方法及实验装置 |
CA3061724A1 (en) * | 2017-04-26 | 2018-11-01 | Conocophillips Company | Time-series geochemistry in unconventional plays |
CN108843313A (zh) * | 2018-06-23 | 2018-11-20 | 东北石油大学 | 页岩地层钻井安全钻井液密度窗口设计方法 |
CN111411945A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-07-14 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于海相页岩水化特性的储层可压性测试方法 |
CN113111586A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-13 | 西南石油大学 | 一种基于神经网络的钻井堵漏配方预测方法 |
CN113625364A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-09 | 西南石油大学 | 一种基于双重校正的泥页岩地层孔隙压力的计算方法 |
CN113958315A (zh) * | 2021-06-16 | 2022-01-21 | 西南石油大学 | 一种基于自吸-本构模型的页岩地层坍塌压力预测方法 |
CN115238861A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-10-25 | 西南石油大学 | 一种基于井壁垮塌程度约束的安全钻井液密度确定方法 |
CN115408956A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-11-29 | 中国石油大学(华东) | 一种水合物储层钻井井周物性和力学参数实时获取方法 |
CN115522918A (zh) * | 2021-06-25 | 2022-12-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 深层砂岩油藏射孔井出砂压差剖面预测方法 |
-
2023
- 2023-02-03 CN CN202310054777.5A patent/CN115961950B/zh active Active
Patent Citations (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6009747A (en) * | 1998-05-27 | 2000-01-04 | Petroleo Brasileiro S.A.-Petrobras | Method for evaluating drilling fluids |
WO2001094749A1 (en) * | 2000-06-06 | 2001-12-13 | Halliburton Energy Services, Inc. | Real-time method for maintaining formation stability |
US20080319675A1 (en) * | 2007-06-22 | 2008-12-25 | Sayers Colin M | Method, system and apparatus for determining rock strength using sonic logging |
AU2012203086A1 (en) * | 2007-10-19 | 2012-06-14 | Shell Internationale Research Maatschappij B.V. | Variable voltage transformer |
US20100286967A1 (en) * | 2009-05-11 | 2010-11-11 | Baker Hughes Incorporated | Apparatus and method for multi-sensor estimation of a property of an earth formation |
US20130275099A1 (en) * | 2012-04-17 | 2013-10-17 | Schlumberger Technology Corporation | Determining A Limit Of Failure In A Wellbore Wall |
CN102994060A (zh) * | 2013-01-08 | 2013-03-27 | 常州工学院 | 一种岩土钻挖孔工程聚合物型无固相泥浆及制备方法 |
CN106093299A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-11-09 | 西南石油大学 | 一种致密气储层钻井液伤害评价实验方法 |
WO2018010628A1 (zh) * | 2016-07-15 | 2018-01-18 | 河海大学 | 一种基于大面积致密储层地震岩石物理反演方法 |
CN106566496A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-04-19 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院 | 一种页岩水平井用高密度低油水比乳化钻井液 |
CA3061724A1 (en) * | 2017-04-26 | 2018-11-01 | Conocophillips Company | Time-series geochemistry in unconventional plays |
CN107917927A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-04-17 | 中国矿业大学(北京) | 监控岩土介质水分运移状态的方法及实验装置 |
CN108843313A (zh) * | 2018-06-23 | 2018-11-20 | 东北石油大学 | 页岩地层钻井安全钻井液密度窗口设计方法 |
CN111411945A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-07-14 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于海相页岩水化特性的储层可压性测试方法 |
CN113111586A (zh) * | 2021-04-19 | 2021-07-13 | 西南石油大学 | 一种基于神经网络的钻井堵漏配方预测方法 |
CN113958315A (zh) * | 2021-06-16 | 2022-01-21 | 西南石油大学 | 一种基于自吸-本构模型的页岩地层坍塌压力预测方法 |
CN115522918A (zh) * | 2021-06-25 | 2022-12-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 深层砂岩油藏射孔井出砂压差剖面预测方法 |
CN113625364A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-09 | 西南石油大学 | 一种基于双重校正的泥页岩地层孔隙压力的计算方法 |
CN115238861A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-10-25 | 西南石油大学 | 一种基于井壁垮塌程度约束的安全钻井液密度确定方法 |
CN115408956A (zh) * | 2022-08-30 | 2022-11-29 | 中国石油大学(华东) | 一种水合物储层钻井井周物性和力学参数实时获取方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
CHAOJIE ZHAO;JUN LI;GONGHUI LIU;XIN ZHANG;JIANHUA GUO;GENG TANG;HUALI ZHANG: "Analysis of wellbore diameter variation in salt-gypsum formation with the effect of drilling fluid", ARABIAN JOURNAL OF GEOSCIENCES, vol. 12, no. 19, 31 December 2019 (2019-12-31), pages 1 - 8 * |
WEI ZENG;XIANGJUN LIU;LIXI LIANG;JIAN XIONG: "Analysis of influencing factors of wellbore stability in shale formations", ARABIAN JOURNAL OF GEOSCIENCES, vol. 11, no. 18, 31 December 2018 (2018-12-31), pages 1 - 10, XP036608524, DOI: 10.1007/s12517-018-3865-z * |
张旭;刘向君;袁芳;熊健;万有维: "钻井液矿化度对康村组泥岩强度特征的影响研究", 地下空间与工程学报, vol. 17, no. 002, 31 December 2021 (2021-12-31), pages 382 - 389 * |
黄进军;田月昕;谢显涛;王敏;郭星波;沈景原;李春霞: "聚合醇对威远地区页岩地层坍塌压力影响研究", 化学世界, vol. 59, no. 008, 31 December 2018 (2018-12-31), pages 521 - 528 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115961950B (zh) | 2024-06-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN1969199A (zh) | 使用速率校准的震源定时测量结果进行微震裂缝测绘 | |
US8638639B2 (en) | Method of using dipole compressional data to determine properties of a subterranean structure | |
NO335629B1 (no) | Apparat og fremgangsmåte for å måle akustisk langsomhet i boreslammet i en brønn | |
US9903973B2 (en) | Systems and methods for removing coherent noise in log data | |
US10393904B2 (en) | Predicting stress-induced anisotropy effect on acoustic tool response | |
CN107422039B (zh) | 一种单轴加载煤体超声波速测试***装置及实验方法 | |
US10317555B2 (en) | Method of minimizing tool response for downhole logging operations | |
CN105804731B (zh) | 一种岩石地应力检测方法和*** | |
EP3408497A1 (en) | Non-linear acoustic formation evaluation | |
CN113958315B (zh) | 一种基于自吸-本构模型的页岩地层坍塌压力预测方法 | |
CN115961950A (zh) | 基于岩石声学信息的水岩作用下钻井液密度下限预测方法 | |
US10393905B2 (en) | Torsional wave logging | |
CN116754372A (zh) | 一种基于凯塞效应确定岩体地应力值的方法 | |
US9989667B2 (en) | Pore size classification in subterranean formations based on nuclear magnetic resonance (NMR) relaxation distributions | |
CN216311157U (zh) | 一种补偿法声波测井原理演示装置 | |
Patro et al. | Horizontal Stress Determination in Anisotropic Formations Integrating Advanced Acoustic Measurements | |
Shuck et al. | Monitoring acoustic emission from propagating fractures in petroleum reservoir rocks | |
CN109061737B (zh) | 一种基于合成地震记录的储层预测方法及装置 | |
US20180031722A1 (en) | Systems and methods employing a menu-based graphical user interface (gui) to derive a shear slowness log | |
CN116066092B (zh) | 一种基于硬度实验的页岩地层坍塌压力增量预测方法 | |
Falcon-Suarez et al. | Experimental rig to improve the geophysical and geomechanical understanding of CO2 reservoirs | |
CN115290761B (zh) | 基于深度学习的声发射数据重构方法及装置 | |
CN113984520A (zh) | 高地应力评估方法、***、设备、介质 | |
CN115979811B (zh) | 岩体动-静变形参数同体、同向、同步测试方法 | |
CN112557185B (zh) | 储层地应力状态的测定方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |