殷鴿

摘要：鉆井井控技術作為我國開采石油的重要技術手段已經被廣泛應用于石油勘測過程中，但是在應用鉆井井控技術過程中還存在著很多問題，包括了技術本身以及設備方面的問題。這些問題會影響著開采的效率和開采質量，因此本文在此基礎上就鉆井井控的相關問題做了一定的探討，從而更好促進石油行業(yè)的發(fā)展。

關鍵詞：鉆井井控技術;常見問題;對策分析

背景：

鉆井井控技術是石油石油開采過程中重要的技術，同時隨著各種先進控制技術不斷應用到鉆井井控技術當中，大大提高了鉆井的精度，對于提高石油開采效率和質量發(fā)揮了至關重要的作用。但是在將鉆井井空技術應用到石油開采過程中，由于設備和技術的問題還存在著很多問題，這些問題都會影響著鉆井井控的應用。

1.鉆井井控技術常見問題

1.1定向儀的精讀及故障

測量儀器在定向工作中的使用是至關重要的，如果在測量過程中儀器發(fā)生障礙就會使得定位和測量數據不準確，從而使得鉆井軌跡出現誤差。導致定向儀器出現故障的方法有很多種。第一測量方法不科學，導致測量數據存在著很大的偏差。第二，測量儀器在長時間使用過程中出現了螺絲老化，從而影響了最終結果的測量，從而誤導最終的鉆井軌跡。第三，儀器如果出現螺桿彎曲、地層傾角大等原因也會影響最終的測量工作。在測量過程中，總之，定向儀是鉆井井控技術中重要的測量儀器，保障定向儀測量數據的準確性和精密性是保障鉆井井控技術開展的重要保障。如果由于各種故障存在就會使得測量誤差變得很大，從而影響最終鉆井的質量和效率，造成資源的浪費。

1.2鉆井井控的軌跡控制

鉆井井控技術對于鉆井的軌跡要求十分嚴格，因此需要對于鉆井的軌跡進行嚴格的控制，從而保障最終鉆井的軌跡符合實際項目的需求，在開展鉆井井控技術控制過程中如何進行軌跡的控制是保障鉆井技術開展的重要因素。但是在開展鉆井過程中由于技術的限制以及選用的控制算法不合適就會使得軌跡和預定的軌跡偏離比較嚴重，因此如何選擇合適的控制算法和控制策略是保障鉆井技術成功的重要因素。但是在實際過程中很多因素都會導致軌跡出現偏差。例如，在地下油田的開采過程中，往往需要鉆出多口井，而且這些井口還需要保持聯通，對于軌跡的精度要求很高，一個很小的誤差就可能導致項目的失敗。目前，目前在軌跡控制過程中，實鉆井眼往往不能完全按照預先設計的軌跡運行，導致偏差過大，導致與目標偏差過大。這大大增加了鉆井成本，并可能導致安全事故。

1.3鉆井井控技術實施中的清潔問題

清潔問題是在實際的油田開采過程中經常面臨的問題，比如開采的石油的過程中常常會帶出很多巖石碎屑，如果這些碎屑堆積在一塊就容易造成管道堵塞。因此如何及時將這些殘渣清潔干凈也是提高石油效率的關鍵因素，否則就會增加開采阻力。

2.提高鉆井井控技術的幾點建議

2.1鉆井工程安全預警技術

在早些年，綜合錄井儀剛剛投入到鉆井工程中，判斷井下是否出現故障問題僅僅是通過一些儀器測量返回的參數進行的，主要是通過人員的相關經驗做出的決斷。但是這種判斷方式就存在著很大的局限性。判斷故障準確率直接取決于工程人員的工作經驗，還需要工作人員有著很高技術水平，但是通過這樣的判斷方式難免出現漏判的問題。另外一方面，往往井下的地質環(huán)境十分復雜，出現故障的種類和類型也十分多，僅僅依靠認為的經驗進行判斷，存在著很大的干擾和片面性。因此，需要更加的技術來準確判斷鉆井事故種類和類型，使得事故預警的可靠性顯著提高，國內外很多專家學者對這項技術進行大量研究，有效降低了事故發(fā)生概率。

1.2地層壓力檢測技術

地層壓力檢測技術是鉆井工程中最終的技術，隨著鉆井深度增加，地層壓力顯著增加，使得很多技術難以開展鉆井技術。為了解決地層壓力檢測技術相關難題，國內外很多研究專家對于這個技術進行了廣泛研究，發(fā)明了各種地層檢測技術。在過去常見的一種地層壓力檢測技術是泥巖密度法，但是隨著鉆井深度增加和鉆進難度增加，這種技術已經不能滿足時代發(fā)展需求了，目前常見地一種鉆井技術是隨鉆檢測法，這種技術在傳統(tǒng)技術之上進行了一定的調整和發(fā)展，能夠有效預測和檢測不同地層壓力變化。雖然我國在這一項技術上起步晚于國外的研究，但是通過我國工程師不斷努力，我國成功研制了隨鉆地層壓力監(jiān)測系統(tǒng)，這個系統(tǒng)能夠對于不同類型地層壓力進行有效而精確檢測。

2.2數據挖掘技術應用于鉆井井控的軌跡控制中

將數據挖掘的相關技術應用于鉆井井控的軌跡控制中，可以有效挖掘出數據背后的規(guī)律和結論。對于不同測量項目的環(huán)節(jié)往往采用的算法不盡相同，基于傳統(tǒng)的機器學習的算法包括了決策樹、隨機森林、聚類算法以及粗糙集等，基于深度學習的方法可以應用于分類和回歸等各個環(huán)節(jié)。但是深度學習的數據挖掘算法往往需要很大的數據集進行訓練，同時還需要人為進行數據集的標定等等，但是基于深度學習的方法往往在準確率方面的性能遠超于傳統(tǒng)的機器學習。

另外，相關性是數據挖掘技術很重要的一個特征。在數據挖掘環(huán)境下，通過分析數據之間的相關性，往往可以得出來很重要的結論。具體的實現過程就是通過相關分析大量數據來挖掘數據背后存在的顯著性的統(tǒng)計因素，然后利用這些統(tǒng)計因素進一步分析得到預期結果。進行相關分析的技術手段有很多，常見的手段有基于最小二乘方法或者利用多回歸模型來構建數據挖掘模型，然后進行回歸分析得到影響變量的主要因素，然后這些因素就可以廣泛應用于鉆井井控的軌跡控制中。往往通過數據挖掘得出來的影響因素可以直接用在信號分析和處理過程中，可以有效分析出井下復雜的情況。因此，在數據挖掘技術的背景下，大量的數據為鉆井井控的軌跡控制中發(fā)展奠定了基礎，通過相關分析就可以很快得到各個行業(yè)生產各項指標的參數以及風險評估情況，以此制定的各個行業(yè)生產計劃更加的科學合理。

結語

綜上所述，鉆井井控技術中很多環(huán)節(jié)都是影響著最終鉆井的效率和質量問題，因此解決這些問題能夠顯著提高石油開采的效率和質量問題。尤其隨著隨著信息技術和人工智能技術的發(fā)展，極大促進了石油鉆井技術的發(fā)展。

參考文獻：

[1]李洪娟.天然氣井井控技術應用現狀及發(fā)展探討[J].西部探礦工程，2018，30（07）：86-88.