黃 哲 吳仲華 李 成 耿應春 李緒鋒 燕修良 曹繼飛

(中石化勝利石油工程有限公司鉆井工藝研究院；中國石化超深井鉆井工程技術重點實驗室)

0 引 言

隨著勘探開發(fā)的進行，難鉆地層提速增效已經(jīng)成為超深井與非常規(guī)資源開發(fā)的迫切需要。然而，現(xiàn)有提速增效技術在實施過程中，由于缺乏必要的數(shù)據(jù)積累，未能進行鉆具響應、巖石破碎、鉆進參數(shù)、地質(zhì)特性、風險控制間的統(tǒng)籌關系挖掘，極易引發(fā)重復破碎與鉆具損傷，最終導致綜合提速效果不理想。作為破巖鉆進的直接執(zhí)行機構，鉆頭的動力學響應是鉆進參數(shù)、地質(zhì)特性、鉆具結構等數(shù)據(jù)關系的直接體現(xiàn)。開展鉆頭位置處參數(shù)的采集與融合挖掘，是解決上述問題的關鍵。

然而鉆進過程中，受管柱力學特性、地層參數(shù)非均質(zhì)、作業(yè)參數(shù)不穩(wěn)定等多種因素影響，現(xiàn)有模型與方法難以反映井下鉆具的真實工況[1-5]。受BHA力學結構影響，鉆具動力學響應表現(xiàn)出沿深度變化的差異性分布[6]，現(xiàn)有井下工程參數(shù)與地面測量手段無法獲取鉆頭位置處的真實數(shù)據(jù)反饋，常規(guī)0～20 Hz低頻數(shù)據(jù)更是無法滿足智能鉆井數(shù)據(jù)挖掘與神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的需要。

因此，國際石油公司，如國民油井、貝克休斯、哈里伯頓等，分別研發(fā)了BlackBoxTM、MultiSenseTM、CerebroTM等一系列鉆頭內(nèi)參數(shù)采集模塊[7-9]，配套鉆井參數(shù)優(yōu)化決策或鉆頭吃深(DOC)控制形成智能鉆頭技術。相關模塊主要采用電池供電、離線存儲的工作方案，具備鉆頭位置振動/沖擊與轉(zhuǎn)速測量的能力，部分具備鉆壓與環(huán)空壓力采集能力，采樣率1 kHz以上，具備130 ℃、100 h以上無故障作業(yè)能力。不同于常規(guī)MWD和井下工程參數(shù)測量短節(jié)，模塊具備小型化、嵌入式、高頻率的特點，可以在不改變現(xiàn)有鉆具組合和施工工藝的前提下安裝于鉆頭內(nèi)部，直接采集鉆頭位置處的真實數(shù)據(jù)。配合理論分析，可用于探究鉆探功能障礙、預估鉆具風險、優(yōu)化鉆具組合與作業(yè)參數(shù)，配套鉆頭內(nèi)機械伸縮機構實現(xiàn)鉆頭吃深(DOC)自適應控制，達到提高鉆進效率、降低作業(yè)成本的目的。

目前，國際石油公司已實現(xiàn)智能鉆頭技術完整的數(shù)據(jù)采集、分析、優(yōu)化服務[10-16]，并已開展全球應用130余井次，綜合提速最高達200%。國內(nèi)如中石化勝利鉆井院、中國石油西部鉆探工程有限公司、西北油田等少量機構研制了類似樣機產(chǎn)品，但僅具備振動/沖擊與轉(zhuǎn)速測量能力，技術指標略有差距，部分開展了現(xiàn)場試驗但未見商業(yè)化應用。為此，筆者基于嵌入式參數(shù)采集與鉆井參數(shù)優(yōu)化的智能鉆頭技術路線，開展了相應的研究工作，針對智能鉆頭硬件研發(fā)與數(shù)據(jù)分析的部分關鍵問題進行了探索[17-19]。

1 關鍵問題研究

1.1 智能鉆頭應力測量方法

現(xiàn)有技術中，智能鉆頭參數(shù)采集模塊具有偏置式與中心式2種安裝模式(見圖1)。其中，偏置式模塊通?？梢圆捎眠^盈配合的裝配方式實現(xiàn)與鉆頭本體結構的剛性連接，從而具備應力應變測量的結構基礎。中心式則通常采用扶正支架或螺紋旋緊的形式實現(xiàn)測量模塊與鉆頭本體的連接，在結構上缺乏必要的剛性約束與應變片裝配條件，不滿足鉆頭本體應力應變參數(shù)的直接測量需求。因此，國際石油公司在二代產(chǎn)品的研發(fā)重點逐步向偏置式安裝模塊傾斜(如MultiSenceTMII)，以順應后續(xù)鉆具數(shù)字孿生的技術需要。

圖1 智能鉆頭測量模塊安裝模式Fig.1 Installation mode of intelligent bit measurement module

然而，偏置式模塊雖然具備鉆頭本體應力應變的直接測量條件，但由于其非對稱式安裝方式，并不具備使用惠斯通電橋進行誤差校正的條件，即無法進行鉆頭本體尺度上鉆壓、扭矩、溫漂的解耦。此外，偏置式安裝要求在鉆頭本體上開槽，在一定程度上對鉆頭結構強度存在損壞，增加了施工風險。

為此，筆者對中心式安裝模塊硬連接方案進行了探索，提出了工字形模塊結構，如圖2所示。

圖2 工字形模塊結構示意圖Fig.2 Schematic diagram of I-shaped module structure

模塊采用錯位花鍵配合進行周向限位，上、下游分別基于緊固端蓋與鉆頭體臺階進行軸向限位，基于工字形臺階實現(xiàn)與鉆頭本體間剛性連接。使用有限元軟件建立工字形模塊力學模型，選取硬質(zhì)合金材料開展定性分析。依次施加20～80 kN鉆壓與10～20 kN·m扭矩，其應力傳遞結果如圖3所示。

圖3 測點應力隨鉆壓、扭矩變化響應趨勢Fig.3 Response trend of strain at measuring points with changes in WOB and torque

由圖3可以看出，常規(guī)現(xiàn)場參數(shù)范圍內(nèi)，工字形模塊測點位置應力與鉆頭本體鉆壓、扭矩呈線性關系，滿足鉆頭本體應力應變參數(shù)直接測量的需求。此外，工字形模塊在空間中表現(xiàn)為帶臺階的中空圓柱，具備中心對稱特征，其鉆壓、扭矩、溫漂的解耦可以通過惠斯通電橋進行(見圖4)，計算式為：

圖4 惠斯通電橋結構Fig.4 Wheatstone bridge structure

(1)

(2)

式中：δWOB、δTor分別為鉆壓扭矩作用下的應力，Pa；εWOB、εTor分別為鉆壓、扭矩作用下的應變；E為模塊框架彈性模量，Pa；Us、Uo分別為應變片激勵、輸出電壓，V；k為應變片系數(shù)。

1.2 智能鉆頭運動測量方法

公開文獻表明，現(xiàn)有中心式與偏置式模塊運動參數(shù)通常由下式表示[15，20-22]：

(3)

(4)

其中：

(5)

(6)

顯然，偏置式模塊在進行轉(zhuǎn)動推算時并未排除側(cè)向振動的干擾；中心式模塊需配套陀螺儀，且受陀螺儀量程的限制，其轉(zhuǎn)速測量量程通常應不超過330 r/min。

根據(jù)剛體運動理論，剛體任意位置運動參數(shù)(加速度、角速度、角加速度)可以由下式表示：

(7)

式中：Ψ為各傳感器實測加速度，m/s2；Φ為由L與Lz構成的18×12維系數(shù)矩陣；Γ為由剛體質(zhì)心位置加速度、角速度、角加速度構成的參數(shù)矩陣；xi、yi、zi為編號為i的傳感器的三軸加速度，m/s2；x0、y0、z0為運動中心質(zhì)點的三軸加速度，m/s2；wj=x，y，z分別為運動中心質(zhì)點的三軸角速度和角加速度，rad/s、rad/s2。

因此，筆者在前期研究中[17]，結合前文工字形模塊結構，提出了一種六棱柱式加速度計空間陣列構型(見圖5)。分別以棱柱軸向與徑向構建笛卡爾坐標系，形成陣列載體坐標系α，其Zα軸與棱柱軸向?qū)R，Xα與Yα軸分別指向一側(cè)棱邊與側(cè)面。三軸加速度傳感器1～6上下交錯分布于棱柱側(cè)面，各傳感器Yi軸與Yα同向，Zi軸垂直側(cè)面指向外側(cè)。

圖5 六棱柱式陣列坐標系關系示意圖Fig.5 Schematic diagram for coordinate system relationship of a hexagonal prismatic array

(8)

化簡余式可得關于wj(j=x，y，z)的非線性方程組 [fi]=Ψ-ФΓ，令F=[f1，f2，… ，f9]T。繼而，計算雅各比矩陣DF，由下式迭代求得角速度與角加速度最小二乘解：

(9)

圖6 陣列Y軸角速度推算對比Fig.6 Comparison between calculated angular speeds of Y-axis of array

1.3 測量模塊結構設計與優(yōu)化

基于前文六棱柱式傳感器空間陣列構型，設計陣列式模塊如圖7所示。測量模塊擬基于臺階加工安裝于鉆具接箍外螺紋內(nèi)部。因測量模塊相對于原有鉆具結構產(chǎn)生了流道變徑，需對模塊內(nèi)流道進行循環(huán)壓耗與沖蝕情況分析與流道結構優(yōu)化，以降低測量模塊對原有鉆井工藝與施工參數(shù)影響，并便于后期分布式測量方案的實施。

基于臺階入口、斜面入口、凹圓入口、凸圓入口、拋物線入口、最速降線入口的6種流道變徑結構，使用有限元方法構建流固耦合沖蝕模型。流體域以k-ε湍流模型描述，選用無滑移壁面條件、入口流量25～30 L/s、出口壓力0。待模型內(nèi)流場穩(wěn)定后，入口按時間均勻釋放密度為2 200 kg/m3、直徑70 μm的固相顆粒。僅作定性研究，取沖蝕時間10 ms、粒子釋放時間8 ms，模擬啟停泵與穩(wěn)定循環(huán)過程中的沖蝕情況。

循環(huán)壓耗模擬結果如圖8所示。針對平面臺階、斜面、凹圓、凸圓、拋物線、最速降線6種流道入口結構，同排量條件下凸圓循環(huán)壓耗最小，其次為斜面、拋物線、最速降線與凹圓。

圖8 不同入口結構模塊循環(huán)壓耗Fig.8 Circulating pressure loss of modules with different inlet structures

沖蝕模擬結果如圖9所示。由圖9可知，平面臺階與最速降線入口均會在內(nèi)徑最小處發(fā)生嚴重的沖蝕現(xiàn)象，隨循環(huán)的穩(wěn)定進行，該損傷將進一步擴大至整個測量模塊使之破壞失效。拋物線與凹圓入口則會在加工倒角處產(chǎn)生較為嚴重的沖蝕。流道變徑部分凹圓沖蝕程度最小，其次為拋物線、凸圓、斜面入口。對斜面、凹圓、凸圓結構開展速度與壓力分析如圖10所示。由圖10可知，因上游鉆具壁面效應，流體運動在模塊倒角位置處發(fā)生滯止并產(chǎn)生局部高壓；在變徑處發(fā)生流體轉(zhuǎn)向并以此形成沖蝕磨損；在變徑完成后由于流體流動慣性與壁面效應的綜合作用，小徑處發(fā)生局部負壓并導致渦流的產(chǎn)生，從而造成額外的壓力損耗。經(jīng)對比發(fā)現(xiàn)，凸圓結構能夠有效降低滯止產(chǎn)生的局部高壓，且其在小徑處形成的局部負壓區(qū)域較小、能夠有效抑制渦流的產(chǎn)生，避免額外的壓力損失。

圖9 不同入口結構模塊沖蝕情況Fig.9 Erosion status of modules with different inlet structures

圖10 速度與壓力分布云圖對比Fig.10 Cloud charts of speed and pressure distributions

啟停泵與穩(wěn)定循環(huán)過程沖蝕情況對比如圖11所示。由圖11可知，斜面、凹圓、凸圓3種結構在啟停泵瞬間，受井筒內(nèi)壓力波動影響，大徑處導角位置的滯止現(xiàn)象被破壞，死水區(qū)恢復流動，導致大徑倒角位置在啟停泵瞬間產(chǎn)生劇烈沖蝕。啟停泵瞬間，凸圓在結構上具有一定的導流效果，在一定程度上降低了死水區(qū)穩(wěn)定性，減輕了啟停泵瞬間的沖蝕規(guī)模與固相顆粒沖擊力(速度矢量變化小)，具有更好的抗沖蝕表現(xiàn)。而在穩(wěn)定循環(huán)階段，相對于凹圓與凸圓入口，斜面入口結構因?qū)α黧w質(zhì)點速度矢量的影響最小，不會產(chǎn)生小規(guī)模的局部低壓與渦流沖蝕，其在變徑段表現(xiàn)出優(yōu)秀的抗沖蝕能力(見圖11)與低壓力損耗(見圖8)。

圖11 啟停泵與穩(wěn)定循環(huán)過程沖蝕情況對比Fig.11 Comparison of erosion status at pump on/off and in constant circulation process

因此，綜合加工難度、壓力損耗與抗沖蝕表現(xiàn)，采用凸圓+斜面復合結構開展流道優(yōu)化，設計流道結構如圖12所示。依次調(diào)整復合入口結構參數(shù)，繪制其循環(huán)壓耗與累計沖蝕曲線如圖13、圖14所示。由圖12～圖14可以看出：隨導圓半徑的增大，復合入口循環(huán)壓耗表現(xiàn)為先減小后增大的趨勢，并在R=5 mm附近達到最?。黄淅塾嫑_蝕量隨導圓半徑的增大，表現(xiàn)為由斜面沖蝕特征向凸圓沖蝕特征的過渡；一定范圍內(nèi)，復合結構入口處循環(huán)壓耗與入口高度成反比、累計沖蝕量與入口高度呈反比。綜合考慮各參數(shù)結構水力性能與抗沖蝕能力，開展復合入口結構參數(shù)優(yōu)化。優(yōu)化后模塊流道循環(huán)壓耗相對常規(guī)臺階入口降低89.1%、相對斜面入口降低84.6%，最大沖蝕量相對常規(guī)臺階入口降低96.5%、相對斜面入口降低45.8%(見表1)。

表1 流體通道性能參數(shù)(時間5 ms，流量30 L/s)Table 1 Performance parameters of different flow channels (t=5 ms，Q=30 L/s)

圖13 復合入口循環(huán)壓耗對比Fig.13 Comparison of circulating pressure loss of composite inlets

圖14 復合入口累計沖蝕對比Fig.14 Comparison of cumulative erosion at composite inlets

2 技術應用探索

2.1 BHA井下聽診

基于嵌入式測量直接獲取井下鉆具運動參數(shù)，分析真實運動工況、指導參數(shù)優(yōu)化，是智能鉆頭技術的重要應用方式。筆者基于前期研究基礎，加工智能鉆頭樣機2臺，開展現(xiàn)場應用5井次，累計入井時間超過140 h，采集數(shù)據(jù)790余萬條，最大井底壓力65 MPa、溫度120 ℃。

圖15 取芯段測量原始數(shù)據(jù)記錄Fig.15 Raw data record measured in coring interval

2.2 鉆井參數(shù)優(yōu)化

單位進尺成本最優(yōu)是最為典型的鉆井參數(shù)優(yōu)化標準，然而由于其計算公式中鉆頭磨損系數(shù)難以進行實時的定量評價，該方法在實際應用中存在困難。此外，智能石油鉆井是一個多參數(shù)影響、多系統(tǒng)協(xié)作的復雜性系統(tǒng)工程，各智能子系統(tǒng)/模型間的控制目標與決策指令并非相輔相成，而是存在著激烈矛盾、競爭、讓步的統(tǒng)籌關系。鉆井過程任務規(guī)劃、方案實施、工況變化的復雜性，使得各子系統(tǒng)之間的關聯(lián)、耦合、矛盾、沖突不容忽視。

指定地面裝備與鉆具組合前提下，機械鉆速與比能是衡量鉆井方案的關鍵指標。根據(jù)一般規(guī)則，比能基線是優(yōu)化鉆井過程中所能達到的最高破巖效率的對照線，是觀測比能曲線的基準線，實際比能曲線與比能基線偏離程度與破巖效率成反比。比能評分SE為：

SE=1-

E0∈[0，1]

(10)

式中：Ef為常數(shù)0.5；W為鉆壓，kN；dB為鉆頭直徑，m；RS為地面轉(zhuǎn)速，r/min；KN為動力鉆具轉(zhuǎn)速流量比，r/L；Q為排量，L/s；TS為地面扭矩，kN·m；Tm為螺桿鉆具最大額定扭矩，kN·m；Δpp為鉆具壓力降，MPa；Δpm為動力鉆具最大額定壓力降，MPa；v為鉆速，m/s；E0為比能基線。

根據(jù)楊氏方程可知，特定鉆具組合與地層條件下，機械鉆速與鉆壓、轉(zhuǎn)速成正比。特定條件下機械鉆速函數(shù)始終為單調(diào)遞增，極值點不存在，無法以極值基線的形式進行機械鉆速評分。而實際鉆井過程中，鉆壓、轉(zhuǎn)速的提高，在單方面提高機械鉆速的同時，也會增加鉆頭泥包、鉆具振動、渦動、黏滑等異常工況的風險。鉆頭泥包是井底清潔程度的關鍵表征，并與排量呈現(xiàn)正相關相關，高排量下的井底清潔程度在一定程度上表征了鉆壓、轉(zhuǎn)速所能提高機械鉆速的上限。因此，機械鉆速評分以歸一化鉆速、井底清潔程度c1、振動評價c2累乘的形式表征如下：

Sv=(v/vmax)c1c2

(11)

式中：Sv為鉆速評分；vmax為最大鉆速，m/s。

令，鉆井參數(shù)方案量化函數(shù)表示為比能評分、鉆速評分的乘積，即：

S=SvSE=h(H，W，Q，R，ρ，…)

(12)

式中：h為由井深H(m)、鉆壓W(kN)、排量Q(L/s)、轉(zhuǎn)速R(r/min)、鉆井液密度ρ(g/cm3)等工程參數(shù)表征的量化函數(shù)。

則，鉆井參數(shù)方案量化函數(shù)是井深、地層巖性參數(shù)、鉆井工程參數(shù)的多維度非線性映射。當僅進行鉆壓、轉(zhuǎn)速、排量優(yōu)化時，鉆井參數(shù)方案的優(yōu)選問題即可轉(zhuǎn)化為多維度非線性方程的全局尋優(yōu)，其最優(yōu)值可由粒子群算法求解，其邊界條件由振動強度、設備性能等限定。

繼而，可以通過理論公式推演或深度學習預測的方法，基于關鍵參數(shù)的超前預測與云圖繪制，鎖定優(yōu)化控制邊界；利用全局尋優(yōu)算法，實現(xiàn)指定深度位置處的參數(shù)優(yōu)化(見圖17)；最終，基于全井段遍歷，實現(xiàn)鉆井參數(shù)路線的優(yōu)化決策。

圖17 鉆井參數(shù)優(yōu)化決策(多目標博弈)Fig.17 Optimization decision of drilling parameters(multi-objective gaming)

3 結 論

隨著勘探開發(fā)的進行，挖掘鉆具響應、鉆進參數(shù)、地質(zhì)特性、風險控制間統(tǒng)籌關系，針對性開展提速增效工具/工藝設計與鉆井參數(shù)優(yōu)化，已成為(超)深層與非常規(guī)資源開發(fā)的迫切需要。以智能鉆頭為代表，小型化、嵌入式、高頻率的鉆具內(nèi)測量模塊已逐步成為國際油氣井下測量工具研發(fā)的重點方向。筆者基于嵌入式采集與存儲后參數(shù)優(yōu)化的技術思路，針對智能鉆頭硬件研發(fā)與數(shù)據(jù)分析的部分關鍵問題進行了探索。

(1)提出了中心式模塊應力應變采集方案，采用錯位花鍵配合進行周向限位，上下游分別基于緊固端蓋與鉆頭體臺階進行軸向限位，基于工字形臺階實現(xiàn)與鉆頭本體間剛性連接；數(shù)值模擬表明，測點位置應力與鉆頭本體鉆壓、扭矩呈線性關系，滿足鉆頭本體應力應變參數(shù)直接測量的需求；基于工字形模塊中心對稱特征，使用惠斯通電橋排除溫漂與彎矩對鉆壓、扭矩測量的干擾。

(2)提出了棱柱式加速度計空間陣列構型，基于最小二乘無約束優(yōu)化方法求解被測鉆具三軸加速度、角速度、角加速度；以傳感器測量數(shù)據(jù)、當前與前序時刻推算角加速度為輸入?yún)?shù)，以角速度為輸出參數(shù)，建立時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡對角速度進行校正，極大提高陣列Y軸與Z軸推算角速度的抗噪性，符合現(xiàn)場測試與應用要求。

(3)開展了測量模塊水力學結構優(yōu)化，設計了凸圓+斜面復合的流道入口結構。使用有限元軟件開展數(shù)值模擬分析發(fā)現(xiàn)，相對常規(guī)平面臺階與斜面入口結構，復合結構能夠顯著降低循環(huán)壓耗80%以上、降低沖蝕量45%以上。30 L/s排量下，模塊流道循環(huán)壓耗僅為0.091 MPa，具備分布式應用條件，能夠為未來沿鉆具測量與鉆柱數(shù)字孿生提供硬件基礎。

(4)加工了智能鉆頭樣機2套，開展現(xiàn)場應用5井次，累計入井超140 h?，F(xiàn)場試驗結果表明，樣機可以耐受65 MPa、120 ℃井下環(huán)境，無滲漏，運行良好、性能可靠。以勝利牛頁長筒取芯實測數(shù)據(jù)為例，開展了取芯筒井下工況診斷；能夠有效識別接立柱、啟停泵與鉆具跳動、黏滑、側(cè)向振動等多種工況；經(jīng)參數(shù)分析，可嘗試調(diào)整鉆壓50～60 kN以提高當前地層長筒取芯收獲率，并可適當增加轉(zhuǎn)速以提高取芯鉆速。

(5)基于多目標優(yōu)化原理，統(tǒng)籌鉆速、比能、振動、井底清潔等多種參數(shù)關系，提出了鉆進參數(shù)方案量化評價函數(shù)，提出了基于粒子群優(yōu)化的鉆進參數(shù)全局尋優(yōu)策略，但其鉆速、比能、振動、井底清潔等關鍵參數(shù)在不同鉆具組合、地層特性、鉆進參數(shù)下的超前預測與自學習自校正方法仍需進一步研究。