滑动定向钻探过程的智能决策算法研究与实现

发布时间：2025-04-26 23:23

　　常规滑动定向钻井过程中,由于钻柱不旋转,钻柱与井壁之间相互摩擦易产生较大的阻力而引起“托压”。考虑到生产安全、作业成本等因素,在生产作业过程中通常采用钻柱扭摆技术(通过向钻柱施加正反向扭矩,使静摩擦力转换为动摩擦力,从而减小钻柱滑动摩擦阻力)缓解“托压”。目前由于缺乏动力学等相关理论的支撑,要在确保机械钻速的同时保持工具面稳定,仍需人工对扭矩设定值进行调整,使用效果个体差异较大,工具面响应速度慢,自动化程度较低。深度学习是机器学习中一种基于数据驱动的自主学习方法,能将复杂的问题线性化,解决数据维度高、非线性可分、信息时滞不确定等问题,成为了近年来快速滑动定向钻井技术的一个新的研究热点。针对以上情况,依托中国石油集团川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院委托开发项目,本文结合深度学习领域的相关知识,提出了一种基于扭摆系统实现滑动定向钻井自动控制的方法,主要包括滑动定向钻井数据处理与分析、滑动定向钻井智能决策算法研究、滑动定向钻井智能决策平台设计三个方面的内容。根据研究内容,文章以现场作业数据为出发点,首先完成了滑动定向钻井数据集的构建,采用分层聚类的方法讨论分析了各参数之间的关系,为智能决...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1扭摆系统示意图。(a)Slider系统示意图;(b)PIPE ROCK系统示意图

钻柱扭摆滑动钻井技术是近年来产生的一种新的定向作业方法,通过左右旋转钻柱以降低摩阻、缓解“托压”。目前,国外已进行了大量的理论研究和应用开发,取得了许多关键成果。其中,文献[1]详细分析了物体滑动前后摩擦力的变化规律;文献[2]讨论了钻井速度与钻具延井眼轨迹运动之间关系;文献[3....

图1-2定向钻井人工智能系统

随着定向井钻井智能化概念的提出,越来越多的研究人员也开始将目光转向其中,并进行了相关研究和探讨。文献[25]提出了一套利用深度学习方法改进滑动定向钻井的人工智能系统,用于模拟定向工程师的操作行为,以实现滑动钻井的自动控制,充分展示了深度学习在滑动定向钻井中的巨大潜力。其系统示意图....

图2-1一般定向井示意图

近年来,随着油气资源的大量开采,资源利用率不高、开采难度大等问题越来越显著。特别是针对非常规油气藏的开发,通常需要利用定向井技术以钻至目的层位。一般定向井的示意图如2-1所示,通过特殊的井下工具、测量仪器和工艺技术使井筒沿着设定方向钻进,以实现井眼轨迹的控制[30]。这样的油井可....

图2-2工具面的示意图、作用以及记录仪表。(a)工具面的示意图;(b)工具面角的作用;(c)工具面记录仪表

工具面角是进行滑动定向钻井过程中造斜工具面的角度,分为测斜磁力仪面与测斜重力仪面(无特别说明本文所指的工具面角均为测斜重力仪面)。如图2-2(a)所示,工具面角代表井眼高边所在的垂直面与工具面之间的夹角,所以其又称高边工具面角、重力工具面角,是现场工程师判断工具面所在角度的参数以....

本文编号：4041525