鄭 卓，宋峙潮，和鵬飛，馮 晟，鄭 勛

（中海油能源發(fā)展股份有限公司工程技術(shù)分公司，天津 300467）

隨著鉆井技術(shù)的提高和鉆井新工具的研發(fā)應(yīng)用，深層海洋油氣開(kāi)發(fā)已成為國(guó)家油氣發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向，渤海油田開(kāi)發(fā)的主要層系隨之轉(zhuǎn)變?yōu)橹猩顚拥臇|營(yíng)組、沙河街組，未來(lái)的趨勢(shì)將是4 000 m 以深的中生界層系。與淺層鉆井相比，渤海油田中深部地層巖性條件及油藏環(huán)境復(fù)雜，井壁易出現(xiàn)失穩(wěn)破壞的現(xiàn)象，對(duì)鉆井作業(yè)的安全和經(jīng)濟(jì)造成了不利影響[1-3]。

在海洋石油鉆井費(fèi)用高昂的背景下，鉆井液漏失對(duì)鉆井作業(yè)的成本及安全控制造成了嚴(yán)重影響，針對(duì)渤海油田渤中區(qū)塊火成巖地層地質(zhì)情況復(fù)雜、井漏風(fēng)險(xiǎn)高的問(wèn)題，本文結(jié)合多元時(shí)間序列回歸算法，訓(xùn)練得出針對(duì)渤中區(qū)域測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以鉆井參數(shù)反演測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了鉆頭處巖石、地質(zhì)力學(xué)參數(shù)實(shí)時(shí)求取；同時(shí)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法形成了裂縫性地層漏失壓力輔助預(yù)測(cè)模型，對(duì)降低渤中區(qū)塊火成巖地層井漏風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

1 火成巖地層井漏風(fēng)險(xiǎn)控制難點(diǎn)分析

渤中油田群位于渤海灣盆地東南部黃河口凹陷，緊鄰郯廬斷裂渤南段中支，構(gòu)造活動(dòng)強(qiáng)烈，中深部地層形成了大型復(fù)雜低序級(jí)斷塊圈閉群，地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)尤為突出。其中沙河街組地層火成巖發(fā)育，鉆遇該地層常會(huì)發(fā)生裂縫性漏失[4-6]。鉆井過(guò)程中井底ECD 通常介于漏失壓力與破裂壓力之間，導(dǎo)致鉆井液循環(huán)時(shí)滲漏進(jìn)入地層中，停泵接立柱等ECD 下降工況下，又從地層回吐返回井筒中，此類呼吸效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大火成巖地層的裂縫開(kāi)度及孔洞直徑，導(dǎo)致漏失現(xiàn)象逐漸嚴(yán)重[7]。

國(guó)內(nèi)外對(duì)漏失壓力的研究普遍基于完整性地層，假設(shè)漏失壓力近似等于破裂壓力，但裂縫性地層的漏失機(jī)理不同于完整性地層，其漏失壓力遠(yuǎn)小于裂縫性地層的破裂壓力。目前學(xué)者對(duì)地層漏失壓力研究的焦點(diǎn)主要集中于本構(gòu)模型和破壞準(zhǔn)則，建立了多種解析模型和數(shù)值模擬方法，但由于深部地層地質(zhì)條件具有復(fù)雜性，地質(zhì)力學(xué)參數(shù)（地應(yīng)力大小、方向等）及巖石力學(xué)參數(shù)（泊松比、彈性模量等）呈現(xiàn)出較強(qiáng)的波動(dòng)性，難以進(jìn)行準(zhǔn)確的量化。進(jìn)行地層漏失壓力實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)時(shí)，模型輸入端參數(shù)出現(xiàn)誤差可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤，預(yù)測(cè)難度較大[8-10]。

2 火成巖地層漏失壓力預(yù)測(cè)技術(shù)

2.1 基于大數(shù)據(jù)分析的測(cè)井參數(shù)實(shí)時(shí)反演模型

由于鉆遇不同巖性地層會(huì)導(dǎo)致鉆井參數(shù)發(fā)生不同程度改變，而測(cè)井參數(shù)又是判定巖性的重要依據(jù)，故認(rèn)為鉆井參數(shù)與測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)間具有強(qiáng)相關(guān)性，具備利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行測(cè)井參數(shù)實(shí)時(shí)反演回歸的條件。集成學(xué)習(xí)模型可以同時(shí)利用多個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型達(dá)到更好的模型學(xué)習(xí)效果，其中Rocket，Inceptiontime，Xgboost 等多元時(shí)間序列回歸算法均為該模型的代表性算法。針對(duì)某一應(yīng)用環(huán)境，目前暫無(wú)較好的算法優(yōu)選方法，完全依靠測(cè)試集訓(xùn)練回歸的準(zhǔn)確率作為模型核心算法的選取標(biāo)準(zhǔn)。

通過(guò)審核渤中區(qū)塊已鉆歷史井測(cè)井、鉆井等數(shù)據(jù)資料的適用性及完整性，總結(jié)整理了20 口井的鉆井參數(shù)以及測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)。首先使用移動(dòng)窗口程序生成數(shù)據(jù)集，確定數(shù)據(jù)集輸入、輸出維度（樣本個(gè)數(shù)、變量種類）。根據(jù)井史資料尋找發(fā)生井眼坍塌或漏失的層位，每口井按照不同深度生成獨(dú)立樣本數(shù)據(jù)集。分析鉆井參數(shù)特征值隨巖性變化情況選取4 個(gè)節(jié)點(diǎn)作為輸入維度，分別為鉆壓、鉆速、扭矩、泵壓，可以用X1、X2、X3、X4 表示網(wǎng)格輸入；選取能夠直接反映巖性特征的3 項(xiàng)測(cè)井參數(shù)作為輸出維度，分別為伽馬值、密度、聲波，可以用y1、y2、y3 表示網(wǎng)格輸出。

然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，由于不同動(dòng)態(tài)參數(shù)的量綱不同，數(shù)值大小差距很大。為了消除量綱對(duì)數(shù)據(jù)的影響，同時(shí)固定數(shù)據(jù)的取值范圍，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。將原始數(shù)據(jù)縮放到某一特定小區(qū)間內(nèi)的一種方法，本文采用的方法是最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化，其計(jì)算方法見(jiàn)式（1）。

式中：x*-標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)；x-未標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；xminx 的最小值；xmax-x 的最大值。

最后使用處理后的數(shù)據(jù)與期望輸出值進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，其目標(biāo)函數(shù)為：

集成學(xué)習(xí)模型經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后，其訓(xùn)練誤差隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加而降低，當(dāng)Obj 達(dá)到設(shè)定誤差值時(shí)，學(xué)習(xí)和訓(xùn)練會(huì)立即停止。本文使用多元時(shí)間序列回歸算法Rocket，Inceptiontime，Xgboost 分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練回歸，測(cè)試集的誤差值大小分別為0.108 6，0.054 7，0.135 1，結(jié)果得出Inceptiontime 算法最適用于鉆井參數(shù)實(shí)時(shí)回歸測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的情景。Inceptiontime 是由5 個(gè)深度學(xué)習(xí)模型組成的集合模型，每個(gè)模型由Inception 模塊堆疊而成，每個(gè)模型見(jiàn)圖1。每個(gè)單獨(dú)的模型由相同的結(jié)構(gòu)組成，但是隨機(jī)生成的權(quán)重初始值不同。Inception模塊（圖2）的核心思想是對(duì)輸入時(shí)間序列同時(shí)應(yīng)用多個(gè)過(guò)濾器。通過(guò)使用不同長(zhǎng)度的過(guò)濾器，使得網(wǎng)絡(luò)可以同時(shí)提取到包含長(zhǎng)時(shí)間序列和短時(shí)間序列在內(nèi)的相關(guān)變化特征，具有較好的實(shí)時(shí)回歸效果。

圖1 Inception 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2 單個(gè)Inception 模塊結(jié)構(gòu)

2.2 基于可信度理論的火成巖漏失壓力預(yù)測(cè)模型

由于目前渤中區(qū)塊已鉆井資料豐富，可以避開(kāi)通過(guò)復(fù)雜的巖石、地質(zhì)力學(xué)參數(shù)建模，通過(guò)分析該區(qū)域鄰井資料，統(tǒng)計(jì)鉆遇火成巖地層發(fā)生漏失時(shí)的鉆井液密度，建立基于可信度理論的渤中區(qū)塊火成巖漏失壓力預(yù)測(cè)模型。首先引入變異系數(shù)計(jì)算公式：

式中：γ（d）-地層漏失壓力變異系數(shù)；Gi-渤中區(qū)塊平面坐標(biāo)系中的某一井位（X，Y）；δk-發(fā)生漏失層位的對(duì)應(yīng)深度；d-兩口井之間的距離；N（d）-距離為d 的井?dāng)?shù)；-渤中區(qū)塊某一口井在某一深度鉆遇火成巖時(shí)發(fā)生漏失的鉆井液密度。根據(jù)現(xiàn)有資料計(jì)算不同井距dj下的變異系數(shù)γ（dj），根據(jù)散點(diǎn)［dj，γ（dj）］（j=1，2，…，m）擬合變異系數(shù)計(jì)算模型的參數(shù)。

將火成巖地層發(fā)生漏失的鉆井液密度作為隨機(jī)變量ρ，則隨機(jī)變量ρ 的概率分布函數(shù)f（ρ）和累計(jì)概率分布函數(shù)F（ρ）可以用小樣本的正態(tài)信息擴(kuò)散估計(jì)方法確定，見(jiàn)式（4）、式（5）：

式中：h-概率模型中的擴(kuò)散系數(shù)，計(jì)算公式見(jiàn)式（6）：

式中：ρmax-渤中區(qū)塊已鉆井資料中火成巖發(fā)生漏失時(shí)的最大鉆井液密度；ρmin-火成巖發(fā)生漏失時(shí)的最小鉆井液密度；n-樣本數(shù)量；γ-變異系數(shù)，通過(guò)式（3）計(jì)算。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以得到該裂縫性漏失地層附近區(qū)域鄰井的最小鉆井液密度ρmin和相應(yīng)的累計(jì)漏失概率F（ρmin）。將該模型應(yīng)用于火成巖漏失壓力預(yù)測(cè)，鉆遇火成巖地層時(shí)，當(dāng)鉆井液密度ρi＜ρmin，幾乎不存在發(fā)生漏失的可能性；當(dāng)鉆井液密度ρi≥ρmin時(shí)，發(fā)生漏失的概率為F（ρi）。結(jié)合井漏防治需要，優(yōu)化了渤中區(qū)塊火成巖地層鉆井液密度上限，具體見(jiàn)式（7）：

與常規(guī)三壓力預(yù)測(cè)模型相比，基于可信度理論的火成巖漏失壓力預(yù)測(cè)模型通過(guò)工程統(tǒng)計(jì)的方法規(guī)避了地質(zhì)、巖石力學(xué)參數(shù)的不確定性，輔助提高了地層漏失壓力預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性。

3 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用情況

3.1 井底測(cè)井參數(shù)反演

以BZ-X 井為例，根據(jù)該井現(xiàn)場(chǎng)地質(zhì)分層資料顯示，垂深3 691～3 739 m 沙三段巖性為灰質(zhì)泥巖夾火成巖，灰質(zhì)泥巖呈灰褐色，灰質(zhì)局部較重、性硬，火成巖性硬且微裂縫發(fā)育。對(duì)應(yīng)層段測(cè)井資料見(jiàn)圖3。

圖3 X 井沙河街組地層測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析

在該垂深范圍內(nèi)，選取渤中油田4 口測(cè)井資料完整的井（A、B、C、D）作為研究對(duì)象，使用實(shí)鉆參數(shù)反演地層測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，反演值與實(shí)際值對(duì)比見(jiàn)表1。

表1 測(cè)井參數(shù)反演與真實(shí)值對(duì)比表

對(duì)比輸出端數(shù)據(jù)與實(shí)際測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，本文提出的基于多元時(shí)間序列回歸算法的測(cè)井參數(shù)實(shí)時(shí)反演模型，反演結(jié)果與實(shí)際測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)誤差率低于8.46%，能夠準(zhǔn)確評(píng)估鉆頭處地質(zhì)情況。通過(guò)相關(guān)測(cè)井參數(shù)計(jì)算得到的巖石、地質(zhì)力學(xué)參數(shù)相對(duì)準(zhǔn)確，有效解決了漏失壓力預(yù)測(cè)模型中輸入端參數(shù)誤差大的問(wèn)題。

3.2 火成巖地層鉆井液閾值預(yù)測(cè)

渤中區(qū)塊火成巖鉆井過(guò)程中井漏事故頻繁發(fā)生，本文統(tǒng)計(jì)了該區(qū)塊鄰井火成巖地層鉆進(jìn)時(shí)使用的鉆井液密度，具體見(jiàn)圖4。

圖4 渤中區(qū)塊火成巖地層鉆井液密度統(tǒng)計(jì)

根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，結(jié)合式（3）計(jì)算漏失壓力預(yù)測(cè)模型中的變異系數(shù)γ，得到鄰井樣本數(shù)量與變異系數(shù)γ 之間的關(guān)系，見(jiàn)表2。

表2 漏失概率分布模型變異系數(shù)計(jì)算表

計(jì)算可知，在當(dāng)前樣本容量下，渤中區(qū)塊火成巖地層鉆進(jìn)時(shí)使用的鉆井液密度在1.24～1.40 g/cm3，發(fā)生漏失時(shí)的最小鉆井液密度為1.35 g/cm3，累計(jì)漏失概率為48.52%，為火成巖地層中鉆井液閾值的選取提供了參考依據(jù)。

4 結(jié)論

（1）渤中油田沙河街組地層火成巖發(fā)育、地質(zhì)情況復(fù)雜，鉆遇該地層常會(huì)發(fā)生裂縫性漏失。不同于完整性地層，裂縫性地層的漏失壓力遠(yuǎn)小于破裂壓力。目前學(xué)者結(jié)合本構(gòu)模型和破壞準(zhǔn)則，建立了多種解析模型和數(shù)值模擬方法，但深部地層地質(zhì)力學(xué)參數(shù)（地應(yīng)力大小、方向等）及巖石力學(xué)參數(shù)（泊松比、彈性模量等）呈現(xiàn)出較強(qiáng)的波動(dòng)性，地層漏失壓力實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度低。

（2）基于多元時(shí)間序列回歸算法的測(cè)井參數(shù)實(shí)時(shí)反演模型，反演結(jié)果準(zhǔn)確度高，實(shí)現(xiàn)了鉆頭處巖石、地質(zhì)力學(xué)參數(shù)的準(zhǔn)確計(jì)算，有效解決了漏失壓力預(yù)測(cè)模型中輸入端參數(shù)誤差大的問(wèn)題。

（3）從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度出發(fā)，提出了火成巖地層漏失壓力概率預(yù)測(cè)模型，輔助提高了地層漏失壓力預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性，為鉆井液閾值的選取提供了參考依據(jù)。同時(shí)可推廣應(yīng)用至其他存在裂縫性漏失風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)塊中，提高鉆井液安全窗口上限預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。