陳暢暢 紀國棟 武強 張宏源 于璟 項營

(中國石油集團工程技術研究院有限公司)

陳暢暢,紀國棟,武強,等.基于地面數(shù)據(jù)的PDC鉆頭井下工況識別方法.石油機械,2022,50(11):1-8.

0 引 言

在鉆井過程中,PDC鉆頭磨損、黏滑等井下復雜工況對鉆井周期和鉆井成本造成直接影響,鉆頭磨損會導致破巖效率降低,過早或者過晚起出鉆頭都會對鉆井時效造成影響。鉆頭發(fā)生黏滑振動后切削齒不能有效吃入巖石,降低了破巖效率,嚴重的鉆頭黏滑振動可能引發(fā)鉆柱扭矩升高甚至扭斷鉆具等事故[1-3]。實時準確識別PDC鉆頭井下工況,準確指導起下鉆作業(yè),可以有效提高機械鉆速,減少鉆井非作業(yè)時間,縮短建井周期[4]。

目前PDC鉆頭井下工況識別方法主要基于經(jīng)驗分析或通過鉆頭破巖機械比能分析[5-7]。謝建平等[8]建立了基于地面數(shù)據(jù)的機械比能識別鉆頭磨損識別方法。崔猛等[9]改進建立了復合鉆進條件下的比能模型,采用地面錄井數(shù)據(jù),能夠更加精確地評價復合鉆進過程中的鉆頭破巖效率。黃鵬等[10]通過數(shù)值模擬的方法研究了PDC鉆頭的磨損規(guī)律。T.OHNO等[11]在機械比能模型的基礎上,結合實鉆測得的地面鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速以及機械鉆速等參數(shù)評估鉆遇地層抗壓強度和鉆頭切削齒的磨損情況。GEOLOG公司的BitLife[12]實時鉆頭磨損監(jiān)測技術通過評價地面巖屑特征、烯烴返出量以及鉆井響應參數(shù)(如扭矩和機械鉆速等),以此來反映鉆頭的工況及剩余鉆井效率。但是,基于機械比能的方法識別鉆頭井下工況存在很大的不確定性。例如計算參數(shù)不全面,存在較大不確定性;此外,機械比能的識別方法無法準確識別鉆頭井下復雜工況發(fā)生的類型,無法區(qū)分磨損、黏滑和泥包等復雜工況,從而無法制定針對性的解決方案。

筆者基于地面錄井數(shù)據(jù),改進了機械比能的鉆頭工況識別方法,研究不同鉆頭工況下鉆壓、扭矩、鉆速、轉(zhuǎn)速等參數(shù)之間的關系,建立PDC鉆頭磨損、黏滑振動、泥包3類井下復雜工況識別模型,編寫出實時識別PDC鉆頭井下工況的軟件,實現(xiàn)隨鉆快速識別PDC鉆頭井下工況。

1 不同工況PDC鉆頭室內(nèi)試驗

由于鉆頭井下工況的不可視性,很難將錄井數(shù)據(jù)與鉆頭井下工況進行精確的匹配,所以難以得到鉆頭在不同工況下的數(shù)據(jù)特征。本文通過試驗方法建立鉆頭井下不同工況與地面參數(shù)的聯(lián)系。

1.1 試驗裝置與原理

PDC鉆頭在不同工況下的扭矩、鉆速、泵壓、鉆壓、轉(zhuǎn)速、排量等參數(shù)之間的關系十分密切。本文選擇建立不同鉆頭工況下扭矩、鉆速、泵壓等因變量與鉆壓、轉(zhuǎn)速、排量等自變量之間的聯(lián)系,以因變量的變化規(guī)律作為識別鉆頭工況的典型特征。室內(nèi)試驗在西南石油大學全尺寸鉆頭試驗臺架進行,試驗設備如圖1所示。鉆頭試驗架由試驗架本體、鉆桿、轉(zhuǎn)盤、扶正器、水龍頭以及配重塊等組成。試驗架的下轉(zhuǎn)盤可以用來固定巖心,調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速實現(xiàn)巖石的逆時針轉(zhuǎn)動。在鉆頭上部安裝鉆壓扭矩位移傳感器與三軸加速度傳感器,記載分析數(shù)據(jù),滿足室內(nèi)模擬試驗需求。

圖1 試驗設備示意圖Fig.1 Schematic diagram of test equipment

在鉆井實踐中,PDC鉆頭井下復雜工況多發(fā)生于強研磨性或硬地層。本試驗使用代表性的3種巖樣,分別為硬砂巖(武勝砂巖)、軟砂巖(南充砂巖)以及北碚灰?guī)r,如圖2所示。巖心尺寸為300 mm×300 mm×300 mm。巖心內(nèi)部致密,無裂紋,滿足試驗要求。

圖2 試驗巖心Fig.2 Test cores

在鉆進試驗中,由傳感器測量的鉆壓、扭矩、鉆進時間、鉆頭進尺等信號,輸入到動態(tài)測量應變儀,通過計算機采集系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)。鉆井扭矩信號采集軟件的采樣頻率為500 Hz,鉆速信號采集軟件的頻率為200 Hz。圖3為采集到的鉆進過程鉆井參數(shù)隨時間變化曲線。

圖3 鉆壓、扭矩信號示意圖Fig.3 Schematic diagram of WOB and torque signals

1.2 室內(nèi)試驗

模擬鉆頭井下磨損工況時,使用1個未磨損鉆頭、4個不同程度磨損鉆頭。在國際鉆井承包商協(xié)會(IADC)對PDC鉆頭切削齒磨損的分級標準中,根據(jù)切削齒的磨損高度與切削齒直徑比值的大小,將切削齒的磨損分為8個等級。因此,借鑒IADC標準,將所試驗鉆頭切削齒的磨損高度分別設計為1.5、3.0、4.5及6.0 mm(鉆頭編號分別為1、2、3、4),試驗鉆頭如圖4所示。同時,從PDC鉆頭的現(xiàn)場使用情況來看,PDC鉆頭切削齒磨損的區(qū)域一般處于冠頂及外錐區(qū)域(鉆頭的外1/3區(qū)域,如圖5所示)。因此,將試驗鉆頭冠頂及外錐區(qū)域的切削齒做磨損處理,監(jiān)測鉆壓、轉(zhuǎn)速、排量在一定范圍內(nèi)變化過程中鉆頭扭矩、鉆速、泵壓信號的變化規(guī)律。

圖4 4只磨損鉆頭及切削齒磨損示意圖Fig.4 Schematic diagram of 4 worn bits and wear of cutters

圖5 鉆頭易磨損區(qū)域Fig.5 Easy wear area of bit

進行泥包試驗時,需要將鉆頭進行改制。為了模擬PDC鉆頭的泥包環(huán)境,使用發(fā)泡劑和巖屑的混合物將鉆頭流道堵死,將瀝青融化鋪在鉆頭切削齒上完全包裹PDC切削齒。為了更好描述鉆頭泥包程度,將泥包等級按刀翼數(shù)分級,一級泥包表示封堵1組水眼和刀翼,二級泥包封堵2組水眼和刀翼,以此類推,探究不同泥包程度的鉆頭參數(shù)變化規(guī)律。

2 復雜工況識別模型的建立

2.1 鉆頭磨損識別模型

PDC鉆頭可以看作是“壓入式”和“切削式”2種截然不同破巖方式的結合。“壓入式”是通過鉆壓將鉆頭的切削齒持續(xù)吃入巖石;“切削式”是在壓入巖石的基礎上,利用鉆頭旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的橫向運動粉碎巖石,形成破碎巖屑。在機械比能模型識別鉆頭磨損方法的基礎上,輔助結合鉆頭“壓入式”深度和“切削式”摩擦阻力兩方面綜合識別鉆頭磨損級別。

R.TEALE[13]提出了機械比能(MSE)的基礎模型,破碎單位體積巖石需要的機械比能為:

由于:

則機械比能還可以表示為:

式中:MSE為機械比能,MPa;AB為鉆頭面積,mm2;dB為鉆頭直徑,mm;W為鉆壓,kN;T為扭矩,kN·m;v為機械鉆速,m/h;n為轉(zhuǎn)速,r/min。

由試驗結果可知,破巖比能和鉆頭磨損之間存在明顯的聯(lián)系(見圖6),隨著鉆壓的升高,不同磨損級別的鉆頭破巖比能均升高,磨損級別較低的鉆頭增幅較大,對鉆壓的響應較為敏感。

圖6 不同磨損級別鉆頭比能與鉆壓關系Fig.6 Relatio nship between specific energy and WOB of bits with different wear levels

鉆頭切削深度hDOC是衡量鉆頭每轉(zhuǎn)切削地層深度的參數(shù)。hDOC的表達式為:

鉆頭切削深度是反應鉆頭“壓入式”作用吃入巖石的能力。隨著鉆頭磨損級別的增大,在相同鉆壓下鉆頭吃入巖石的能力不斷下降,處于嚴重磨損狀態(tài)(≥4級)的鉆頭吃入巖石深度甚至不再隨鉆壓變化。圖7反映了這一點。

圖7 不同磨損級別鉆頭D與鉆壓關系Fig.7 Relationship between D and WOB of bits with different wear levels

R.C.PESSIER等[14]提出了鉆頭滑動摩擦因數(shù)來表征鉆壓與扭矩之間的關系。根據(jù)二重積分相關定理,鉆頭滑動摩擦因數(shù)與鉆壓和扭矩之間的關系式為:

因此計算得到鉆頭摩擦因數(shù):

式中:μ為鉆頭摩擦因數(shù);lP為微元長度,mm;θ為鉆頭轉(zhuǎn)過的角度,(°)。

鉆頭摩擦因數(shù)表示旋轉(zhuǎn)“切削式”阻力。鉆頭磨損的增加將導致切削齒不能有效吃入巖石,磨損級別越大,摩擦因數(shù)越趨于平穩(wěn),隨鉆壓變化的關系不再明顯,如圖8所示。

圖8 不同磨損級別鉆頭摩擦因數(shù)與鉆壓關系Fig.8 Relationship between friction coefficient and WOB of bits with different wear levels

基于鉆頭切削深度、破巖比能和摩擦因數(shù)3個識別參數(shù),建立了PDC鉆頭磨損級別識別模型,如圖9所示(圖中,Δ表示變化量)。首先,在鉆頭發(fā)生磨損后,機械鉆速變化明顯,體現(xiàn)在鉆頭切削深度hDOC明顯下降,故將鉆頭切削深度作為第一個判別依據(jù);其次,在流程圖中加入鉆頭磨損分級的識別標準,由試驗可知,1號鉆頭和全新鉆頭試驗效果較為接近,2號鉆頭和3號鉆頭的破巖效果相差不大,故將1號鉆頭定義為初期磨損鉆頭,2號鉆頭和3號鉆頭定義為正常磨損鉆頭,4號鉆頭定義為嚴重磨損鉆頭。

圖9 PDC鉆頭磨損識別模型Fig.9 PDC bit wear identification model

2.2 黏滑振動識別模型

鉆進過程中僅依靠地表參數(shù)對井下黏滑振動預測存在一定誤差。因此,在鉆頭黏滑振動識別模型中,綜合考慮了鉆具組合結構、井眼軌跡、鉆井液性能等因素對黏滑振動的影響,通過傳遞矩陣法建立了地表參數(shù)變化與鉆頭處參數(shù)變化的響應關系,基于此,計算鉆頭處的黏滑振動強度指數(shù)(S)[15-17]。利用該黏滑振動指數(shù)能夠?qū)︺@進參數(shù)設計的合理性進行評價。

基于牛頓運動方程,分別得出黏滑與軸向振動微分方程:

求解得,黏滑振動條件下單一鉆柱微元上下端參數(shù)的傳遞矩陣模型:

計算鉆柱共振時的鉆柱地面參數(shù)與鉆頭參數(shù)的函數(shù)關系。根據(jù)當前鉆頭處轉(zhuǎn)速,最終計算鉆頭處的振動指數(shù)(S)。其具體模型為:

式中:ρ為鉆柱密度,g/cm3;Ai為鉆柱截面積,cm2;T0、Tω分別為0角度和ω角度時的扭矩,N·m;fb為旋轉(zhuǎn)摩阻扭矩,N·m;J為鉆具進出口的壓力降,MPa;α為鉆頭理論角速度,rad/s;θb為巖石內(nèi)摩擦角,(°);hΩR(i)為i單元鉆柱單位長度,m;TΩR(i)為i單元鉆柱旋轉(zhuǎn)扭矩,N·m;ΩR為角速度,rad/s;E為鉆柱材料的剪切彈性模量,Pa;l為鉆柱微長度,m;hω(R)為鉆柱微元轉(zhuǎn)角,rad;TΩ(R)為鉆柱微元所受扭矩,N·m;kDS(n)為螺桿鉆具的理論扭矩,kN·m;C為角度扭矩比;Ch,bit(nΩR)為初始角度扭矩比;i為變量序號。

2.3 泥包識別模型

現(xiàn)階段鉆頭泥包的識別主要依賴經(jīng)驗判斷,尚未有準確的泥包工況識別計算模型。本文在室內(nèi)試驗模擬及實鉆泥包數(shù)據(jù)的基礎上,總結擬合出PDC鉆頭泥包的識別模型。本次室內(nèi)試驗用鉆頭為五刀翼PDC鉆頭,封堵住一組刀翼和水眼時為一級泥包系數(shù),因此將磨損等級劃分為5級,如圖10所示。

圖10 鉆頭泥包影響因素Fig.10 Influential factors of bit balling

泵壓的變化與鉆頭泥包級別的關系最為密切,擬合公式中泥包系數(shù)與泵壓變化率(Δp/p)為二次方關系,因此將泵壓變化作為泥包識別的主要特征。泥包初期扭矩的變化最為敏感,泥包后期扭矩趨于平緩甚至不變,可基于扭矩的變化劇烈程度判斷泥包級別。鉆頭發(fā)生泥包時,由于切削齒不能有效吃入地層,會導致機械鉆速大幅降低,鉆速與泥包系數(shù)呈線性變化關系。

擬合得到的泥包識別模型如下:

式中:A為PDC鉆頭參數(shù),受鉆頭刀翼和水眼數(shù)量影響,無量綱; dTor為30 s時間間隔井口扭矩波動變化,即dTor=τmax-τmin,N·m;p為 泵壓,MPa;B為鉆頭泥包系數(shù),處于0～1時為正常鉆進狀態(tài),大于1時意味著鉆頭出現(xiàn)泥包,無量綱。

3 井下工況識別軟件開發(fā)與應用

3.1 井下工況識別軟件開發(fā)

基于上述PDC鉆頭磨損、黏滑振動、泥包3類識別模型,開發(fā)了PDC鉆頭井下工況識別軟件(CRSBD),如圖11所示。

圖11 軟件模塊結構圖Fig.11 Structure of software module

軟件包括新建工程、數(shù)據(jù)導入、識別計算和工況分析4大模塊。其中,“新建工程”選項用于新建PDC鉆頭工況的區(qū)塊;“數(shù)據(jù)導入”用于將井眼軌跡數(shù)據(jù)、鉆具組合、地層參數(shù)、鉆頭參數(shù)等數(shù)據(jù)讀取到軟件中,并且具有“初始化”功能,實現(xiàn)對話框信息清空操作。該軟件可與錄井儀連接,實時讀取鉆井工程參數(shù)、井眼軌跡實鉆數(shù)據(jù)等,隨鉆識別鉆頭黏滑振動、泥包和鉆齒磨損等典型復雜工況,提示司鉆采取針對性調(diào)整措施,提高PDC鉆頭鉆進效能,避免鉆頭前期失效。

3.2 現(xiàn)場應用與驗證

MHHW21002井是新疆瑪湖1井區(qū)的一口采油井,斜深5 261.89 m,垂深3 537.46 m,目的層為二疊系上烏爾禾組,使用螺桿+165.1 mm PDC鉆頭鉆進。由于該區(qū)塊地層為研磨性較強的砂礫巖地層,機械鉆速、鉆頭趟鉆進尺較低,鉆井提速受限,所以應用PDC鉆頭井下工況識別軟件進行隨鉆鉆頭工況分析,減少井下復雜,提升趟鉆進尺,降低鉆井成本。

軟件連接錄井設備,隨鉆分析800～4 795 m井段的鉆頭井下工況,鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速、鉆速數(shù)據(jù)信號如圖12所示。與嵌入傳感器PDC鉆頭井下工況識別結果相比,隨鉆識別符合率達86%。

圖12 錄井參數(shù)讀取Fig.12 Reading of mud logging parameters

鉆進過程中軟件識別出2個風險點,風險點一位于井深2 500 m處,如圖13所示。此時鉆頭黏滑振動指數(shù)突然升高,鉆時明顯上升。觀察鉆頭磨損指數(shù)并無異常,判斷是由于鉆井參數(shù)不合理導致鉆頭出現(xiàn)黏滑振動。后續(xù)降低鉆壓,加大排量,提高井眼清潔度,鉆頭黏滑振動指數(shù)逐漸恢復正常。后續(xù)巖屑分析顯示,該井深位置鉆遇濁沸石夾層,鉆頭吃入困難,導致黏滑振動強度加大。

圖13 PDC鉆頭工況識別結果(風險點一)Fig.13 Identificati on result of PDC bit complexities at risk point 1

鉆至井深4 500 m時出現(xiàn)風險點二,如圖14所示。此時鉆頭黏滑振動指數(shù)明顯上升且振幅加大,鉆頭出現(xiàn)吃入困難,且鉆頭磨損特征系數(shù)顯示磨損級別大于4級別,出現(xiàn)嚴重磨損。應當及時起鉆更換鉆頭,節(jié)約鉆井時間。

圖14 PDC鉆頭工況識別結果(風險點二)Fig.14 Identificati on result of PDC bit complexities at risk point 2

在井深4 520 m時取出鉆頭,鉆頭起出后,清晰可見鉆頭發(fā)生嚴重磨損,PDC鉆頭切削齒損壞嚴重,鉆頭下放到底時鉆頭水眼已經(jīng)接觸井底。起出鉆頭內(nèi)外錐、鼻部、肩部齒磨損嚴重,本體損壞,報廢,IADC:4-4-WO-T-X-I-WO-BHA。

4 結 論

(1)開展了不同工況PDC鉆頭室內(nèi)模擬破巖試驗研究,采集試驗數(shù)據(jù),建立了PDC鉆頭井下工況與地面參數(shù)的響應規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn),鉆頭磨損、黏滑振動、泥包三者之間存在很強的聯(lián)系性,鉆頭磨損級別的增大,往往會導致鉆頭黏滑振動指數(shù)和泥包系數(shù)的同步上升,但三者在地面參數(shù)變化的類型、振幅影響存在明顯差別。

(2)基于地面數(shù)據(jù),分別建立了PDC鉆頭井下磨損、黏滑振動、泥包3類復雜工況識別模型,相較于僅通過機械比能的方法識別鉆頭工況更加全面準確,且更易于采取具有針對性措施,開發(fā)了基于地面數(shù)據(jù)的PDC鉆頭井下工況隨鉆識別軟件V1.0。

(3)提出了一種隨鉆分類識別 PDC 鉆頭井下工況的方法,該方法利用地面錄井數(shù)據(jù)實現(xiàn)了隨鉆分析識別鉆頭磨損、黏滑振動、泥包系數(shù)。鉆頭工況識別系統(tǒng)在新疆瑪湖區(qū)塊進行了首次應用,識別2次鉆頭井下復雜工況風險點,有效地指導了安全高效鉆進,現(xiàn)場試驗應用驗證了識別方法的可行性。