CN115859566B - 一种钻井参数优化方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种钻井参数优化方法和装置，其中的方法包括：根据目标井的钻井参数确定各井段的流型；根据所述流型选择相应的岩屑运移模型；根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度；将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果；根据所述输出结果判断是否满足约束条件；根据所述判断结果优化所述钻井参数。本发明通过提供一种基于井眼清洁与摩阻扭矩、环空压耗耦合的钻井参数优化方法，能有效评估井下钻井安全状况，并提供有效的钻井参数优化，为钻井安全施工提供辅助决策。
Description
技术领域
本发明涉及石油天然气钻探工程钻井技术领域,尤其涉及一种耦合井眼清洁、摩阻扭矩和ECD影响的钻井参数优化技术。
背景技术
在海洋、滩海、地面情况恶劣的油田和特殊油气藏的开发中，通过长水平井技术取得了显著的经济效益。例如，海洋石油开发采用长水平井来开发边际油藏，提高单井产量，降低钻井平台成本，节省重复建设费用。水平井钻井技术是提高油气开发效益的重要途径，正在成为目前的重点研究方向。但是，长水平井钻井技术相对于常规井型，面临的问题更为突出且困难。
在长水平井施工过程中由于井筒倾斜角大而且水平井段长、重力效应突出，导致钻井事故、复杂频繁发生，其中最突出的问题包括岩屑堆积及其引发的高ECD(EquivalentCirculating Density,当量循环密度)和大摩阻，进而导致憋泵、井漏、滑动钻进困难、钻速慢、钻头加压困难和地面驱动装备转动扭矩不足、卡钻、钻柱磨损断裂等一系列井下事故复杂。
发明内容
鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的钻井参数优化方法和装置。
本发明一方面提供一种钻井参数优化方法，其中包括：
根据目标井的钻井参数确定各井段的流型；
根据所述流型选择相应的岩屑运移模型；
根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度；
将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果；
根据所述输出结果判断是否满足约束条件；
根据所述判断结果优化所述钻井参数。
本发明另一方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述的方法。
本发明又一方面提供一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法。
本发明再一方面提供一种钻井参数优化装置，其中包括：
确定模块，用于根据目标井的钻井参数确定各井段的流型；
选择模块，用于根据所述流型选择相应的岩屑运移模型；
计算模块，用于根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度；
输入模块，用于将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果；
判断模块，用于根据所述输出结果判断是否满足约束条件；
优化模块，用于根据所述判断结果优化所述钻井参数。
本发明各方面通过提供一种基于井眼清洁与摩阻扭矩、环空压耗耦合的钻井参数优化方法，能有效评估井下钻井安全状况，并提供有效的钻井参数优化，为钻井安全施工提供辅助决策。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所记载的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例提供的考虑井眼清洁、摩阻扭矩和ECD耦合影响的钻井参数优化方法的流程示意图；
图2为考虑井眼清洁、摩阻扭矩和ECD耦合影响的钻井参数优化方法的原理示意图；
图3为流态判断方法示意图；
图4为钻井的约束因素示意图；
图5为参数优化提升算法的过程示意图；
图6为不同流型的流动示意图；
图7为本发明实施例所述钻井参数优化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
发明人经研究后发现：统计数据显示，大约70％的钻井时间损失与钻具卡阻有关，而大约有1/3的钻具卡阻问题与井筒清洁不充分有关。除了上述技术难题，长水平井钻井技术同样是一个技术综合应用的问题，使得钻井技术更加复杂，许多钻井问题都与作业人员失误或者反应迟钝有关。在准确模拟井下状况之外，还迫切需要引入优化方法规避井下可能出现的事故，提高钻井质量和效率。如何根据井眼清洁、摩阻扭矩和ECD的耦合影响准确模拟井下岩屑分布、钻柱受力分布、井筒压力分布情况，并结合现场工程实际限制，找到钻井参数优化方法用以指导现场钻井施工，是目前长水平井安全、高效钻进急需解决的关键问题之一。
为此，本实施例提供了一种耦合井眼清洁、摩阻扭矩和ECD影响的钻井参数优化方法，如图1和图2所示，包括如下步骤：
步骤100，根据目标井所需的钻井参数确定各井段的流型。
其中，所述钻井参数包括：分析计算需要的静态参数，如：井眼轨迹，井身结构，钻具组合，钻井液流变参数等；以及需要优化的施工参数，如：排量Q、机械钻速(Rate ofPenetration，简称：ROP)等。
流型分为固定岩屑床流、波动岩屑床流、堆积岩屑流、分散岩屑床流，如附图6所示。不同的流型状态下井眼清洁模型的受力平衡方程会有差别，对于实际钻进过程需判断流型选用相应的井眼清洁公式才能准确计算出结果，不同流型的特点如下所示。
固定岩屑床流：在井斜角较大的位置(井斜角大于55度)，岩屑在环空的下侧沿轴向形成固定高度的岩屑床。固定岩屑床流上方是混合层。混合层的岩屑浓度不均匀。岩屑浓度在底部最高，并逐渐向顶部逐渐减小。在混合层的底部，岩屑颗粒向前滚动，与悬浮在顶部的岩屑相比，移动速度相对较慢。随着局部岩屑浓度的降低，岩屑移动速度增加。在混合层上方是液体层，几乎没有岩屑。
波动岩屑床流：随着井斜角减小或岩屑床表面流速增加，流体携带更多岩屑颗粒离开固定岩屑床流。岩屑仍然形成连续的固定岩屑床流，但床层和流动钻井液之间的界面长时间不平滑。在岩屑床中出现一些波浪，这使得岩屑床具有波浪形外观。岩屑颗粒沿着波浪前侧的斜面向下滑动并积聚在波浪的后侧。在这些滑动和下降运动的变化中，波浪岩屑床以固定速度向前移动，其移动速度和波浪之间的距离随床层表面速度、岩屑生成速率、井斜角、流体性质和岩屑性质的变化而变化。
堆积岩屑流：随着岩屑生成速率的降低或岩屑床表面流速增加，床层中的波浪数增加。最后，连续固定岩屑床流消失，沙丘出现，形成堆积岩屑流。这些岩屑颗粒从沙丘的背面向下滑动，然后重新卷入流体中，向前移动并重新沉积在沙丘的前面。
分散岩屑床流：从堆积岩屑流出发，通过进一步降低岩屑生成速率或提高表面流速，堆积岩屑流的颗粒完全分散在流动中。然后，流型变为分散岩屑床流。在分散岩屑床流中没有岩屑滑动。沙丘末端的颗粒以很高的速度被带到环空上部，然后移动到沙丘的前部，然后再次落回环空的下部。如果液相表面速度进一步增加，这种上下行为消失，岩屑将以段塞的形式向前移动。
具体地，井段流型模型的判断思路为如附图3所示：
1、比较井斜角θ和临界滑移井斜角θs，若θ>θs(55°)，则判断流型为固定岩屑床流；否则去步骤2；
2、计算当前井段对应流速和ROP下的分散系数ND；
3、代入ND到公式(1)，计算出θwp，若θ>θw，则判断流型为波动岩屑床流；否则去步骤4；
4、代入ND到公式(2)，计算出θpd，若θ>θpd，则判断流型为堆积岩屑流；否则判断流型为分散岩屑床流。
其中ND计算公式为无量纲；Vsl为表层液体流速，m/s；Vsc为表层岩屑流速,m/s。波动岩屑床流到堆积岩屑流的临界值θwp与堆积岩屑流和分散岩屑床流之间的临界值θpd的计算表达式为：
θwp＝0.0232·(ND-180)+25 (1)
θpd＝-4·10-5·ND 2+0.107·ND-20.75 (2)
步骤200，根据所述流型选择相应的岩屑运移模型。
确定好流型后，根据流型来选择对应的井眼清洁计算用的岩屑运移模型。岩屑在不同井段和流动条件下所表现出的流型会发生很大的变化，井眼清洁的计算是以岩屑运移的流型为基础，因此，井眼清洁的力学模型需要根据流型随井斜角的变化规律，将定向井的井眼分为竖直及微倾斜井段、中度倾斜井段、大斜度及水平井段三个不同的井段类型。
其中，竖直及微倾斜井段对应流型为分散岩屑床流、相应的岩屑运移模型为分散模型；中度倾斜井段对应流型为堆积岩屑流/波动岩屑床流、相应的岩屑运移模型为区块模型；大斜度及水平井段对应流型为固定岩屑床流、相应的岩屑运移模型为三层模型。
步骤300，根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度。
岩屑运移模型确定后，计算出最终的岩屑床高度和岩屑浓度在全井段的分布状况。
具体地，分散模型的井眼清洁计算公式如下所示。
岩屑生成浓度公式为：
岩屑与钻井液之间的平均滑移速度：
混合速度：
由上面三个方程可求得最终的岩屑浓度：
其中，表层岩屑流速m/s；表层液体流速m/s；Ql为排量,m3/s；ROP为机械钻速，m/s；Aw为横截面积，㎡；Aannulus为环空过流断面面积，㎡；CC为岩屑浓度，无量纲；vl为液相流速，m/s；vc为岩屑移动速度,m/s；vm为混合速度,m/s。
具体地，区块模型的井眼清洁计算公式如下所示。
由质量守恒方程有：
固相：ρsvuAuCu+ρsvdAdCd＝λρsROPAbit
液相：ρLvuAu(1-Cu)+ρLvdAd(1-Cd)＝ρLQ
由动量守恒方程有：
共有vu，vd，Cu，Cd和Au6个变量，需要6个方程联合求解，因此除上述质量和动量守恒的四个方程外，还需要2个闭合关系方程。闭合关系方程以混合层岩屑颗粒体积浓度和混合层内的岩屑颗粒的速度为闭合关系方程。
岩屑浓度闭合方程：
岩屑速度闭合方程：
其中，ρs为岩屑密度，g/cm3；ρL为钻井液密度，g/cm3；vu为上部流体流速，m/s；Au为上部流体过断流面面积，㎡；Cu为上层区域岩屑浓度，无量纲；vd为分散区域流体流速，m/s；Cd为分散区域岩屑浓度，无量纲；λ为生成岩屑浓度修正系数，无量纲；Abit为钻头横截面积，㎡；为压力梯度，MPa/m；τuw为上层流动区和井壁之间的剪应力,MPa；τub为上层流动区和岩屑块之间的剪应力,MPa；τud为上层流动区和分散区域之间的剪应力,MPa；Suw为上层流动区和井壁之间的湿周，m；Sub为上层流动区和岩屑块之间的湿周，m；Sud为上层流动区与分散区域之间的湿周，m；ρu为上层区域的平均密度，g/cm3；τdw为分散区域和井壁之间的剪切力，MPa；Sdw为分散区域和井壁之间的湿周，m；ρd为分散区域的平均密度，g/cm3；g为重力加速度，m/s2；Rb为岩屑块长与分散段之比，无量纲。
具体地，三层模型的井眼清洁计算公式如下所示。
由动量守恒方程有：
由质量守恒方程有：
固相：AsbCsbUsb+AmbCmbUmb＝λAwUt
液相：AsdUsd+amb(1-Cmb)Umb+asb(1-Csb)Usb＝Q
共有Csb，Cmb，Usb，Usd，Umb和Asd7个变量，需要7个方程联合求解，因此除上述质量和动量守恒的5个方程外，还需要2个闭合关系方程，在分散模型内已经给出。其中：Asd为上液层流动截面积，㎡；Amb为移动岩屑床流动截面积，㎡；Asb为固定岩屑床流动横截面积，㎡；Csb为固定岩屑床流岩屑浓度，无量纲；Cmb为移动岩屑床岩屑浓度，无量纲；Usb为固定岩屑床流速度，m/s；Umb为移动岩屑床速度，m/s；Ut为ROP，m/s；τsd为上液层与壁面之间的剪切力，MPa；τsdmb为上液层与移动床层之间的剪切力，MPa；Ssd为井眼和钻杆与上液层之间的湿周，m；Ssdmb为上液层与混合层之间的湿周，m；ρsd为上液层密度,g/cm3；τmb移动岩屑床与壁面之间的剪切力，MPa；Smb为混合层与壁面之间的湿周，m；τmbsb为移动床与固定床层间的剪切应力,MPa；Smbsb为混合层与岩屑床层之间的湿周，m；ρmb为移动岩屑床密度,g/cm3；Fmbsb为移动床与固定床层间的干摩擦力，N；Fmb为移动床层和壁面上的干摩擦力，N。
步骤400，将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果。
其中，输出结果包括：轴向力、扭矩和ECD。考虑井筒中岩屑的存在对ECD、摩阻扭矩产生的影响，将岩屑床高度、岩屑浓度的分布结果分别带入到摩阻扭矩模型、ECD模型，获取轴向力、扭矩和ECD在全井段的输出结果。
其中，所述ECD模型也称为ECD计算模型，耦合考虑了岩屑对其的影响，首先是岩屑床高度对于流道尺寸的影响，其次是悬浮岩屑对于流体密度的影响，再就是岩屑对于摩擦系数的影响。基于这些影响构建了ECD模型。
ECD计算方法：ECD＝ESD+ΔPan/gh，ECD为当量循环密度，g/cm3；ESD为当量静密度，g/cm3；ΔPan为环空压耗，MPa；h垂深，m。
其中ESD等于钻井液混合密度ρm，环空压耗计算公式： 其中ρm为混合密度，g/cm3；ff为摩阻系数，无量纲；L为管柱长度，m；Dhy为环空当量直径，m；Q为流量，m3/s；A为流道面积，㎡。
考虑岩屑影响，流道面积A＝Asd+Amb；流体混合密度ρm＝ρsCc+ρL(1-Cc)，摩擦系数其中dc为岩屑当量直径，m；NRe为广义雷诺数，无量纲。
所述摩阻扭矩模型也可称为摩阻扭矩计算模型，其耦合考虑了岩屑和ECD对其的影响，首先是岩屑对于摩阻系数的影响会增加额外的阻力，其次是ECD改变了井筒中的压力分布状态，会对钻具产生额外的拉力，进而影响钻具的受力情况，从而影响轴向力和扭矩的输出结果。基于这些影响构建了摩阻扭矩模型。
若不考虑岩屑的影响，摩阻扭矩计算模型已经较为成熟，为便于计算，在实际应用中，通过使用一个附加力来表示岩屑床和钻杆之间的复杂相互作用：起下钻时，附加力施加在钻杆轴向，表示岩屑床对钻杆轴向作用力的影响；钻杆旋转时，附加力与钻杆壁曲面相切，方向与旋转方向相反。
当钻具旋转时，Fc为附加扭矩，Fc＝fcirwcrp；wc为接触力，N；rp为钻杆半径，m。
当钻具轴向运动时，Fc为附加轴向力，Fc＝faxiwc
其轴向摩阻系数表达式为：
faxi＝A+Bn
其中，A和B系数是由实验测得，无量纲，其中hbed为岩屑床高度，Dw为钻头横截直径。
其周向摩阻系数表达式为：
fcir＝fclean+fclean×fCR
fCR＝αnβ
其中，fclean为无岩屑生成下的摩阻系数，其中α和β系数是由实验来测得。考虑ECD影响相当于在轴向力方向产生一个额外的附加轴向力可表示为：
Ft＝ECD×g×h×At
其中，Ft为考虑ECD影响的额外附加轴向力，N；At为接触截面积，㎡。
步骤500，根据所述输出结果判断是否满足约束条件。
具体地，将全井段的轴向力、扭矩和ECD的输出结果与钻井中的约束对比，判断是否满足其约束条件的限制。其中，钻井中的约束包括井筒压力是否安全、钻机是否能提供足够的能力、钻具是否存在断裂失效的风险、排量是否超过额定值。相应地，如图4所示，判断是否满足其约束条件(也称为约束因素)的限制包括：ECD分布与地层孔隙压力和地层破裂压力分布作同深度对比，井口钻具所受的最大轴向力和扭矩与钻机所能提供的提升能力和扭转能力作对比，各段钻具所受轴向力和扭矩与相应钻具抗拉、抗扭极限作对比，输入排量与钻井泵的额定排量作对比。
其中，井筒压力安全为ECD要保持在钻井液安全密度窗口之内即ρ孔隙压力≤ECD≤ρ破裂压力，ρ孔隙压力为孔隙压力对应的当量密度，g/cm3；ρ破裂压力为破裂压力对应的当量密度，g/cm3。
钻机能否提供足够的能力，即用于钻进的钻机必须保证足够的提升能力和扭转力。钻机能提供的提升能力、扭转能力必须大于各开次钻井作业过程中的最大钩载Dmax和最大井口扭矩Tmax。
Dmax≤D额
Tmax≤T额
D额为额定提升能力，kN；T额为额定扭转能力，N·m。
钻具是否存在断裂失效的风险，即在钻井作业中，为保证钻井作业各个阶段的顺利进行，要保证钻柱截面上的拉力σaxi要小于钻柱的抗拉屈服强度保证钻具不被拉坏；同时，在钻柱旋转时，钻柱截面上的扭矩σcir要小于钻柱的抗扭屈服强度保证钻柱不发生扭转破坏。其中nb为安全系数，nn同理，σb拉应力极限，σn扭应力极限，均可查阅钻具手册得到，许用拉应力，许用扭应力。
排量是否超过额定值，即保证最大排量Qmax小于额定泵排量Q额。
Qmax≤Q额
步骤600，根据所述判断结果优化所述钻井参数。
具体地，根据判断结果，使用参数优化提升算法迅速的寻找最优的ROP和Q，该参数优化提升算法主要步骤如图5所示，包括：
1.将当前的ROP和Q以及静态参数代入到井眼清洁模型、考虑岩屑影响的摩阻扭矩模型和考虑岩屑影响的ECD模型中，得到模型的输出结果。
2.将输出结果与钻井的约束进行比较分析，如果发现有某一条件不满足，将ROP减少到原来的1/2，若满足约束条件，将ROP增长到原来的2倍。
3.重复步骤1与步骤2直到减小1/2ROP后满足约束条件或重复步骤1和步骤2直到增长2倍ROP后不满足条件。
4.将此不满足的参数组合记为极限约束参数组合(记为g1)，前一满足条件的参数组合记为当前约束参数组合(记为g2)。然后取当前约束参数组合(g2)和极限约束参数组合(g1)的平均ROP值为中值参数组合(记为g)，再次进行步骤1得到模型输出结果，如满足约束条件则更新当前约束参数组合为中值参数组合(即g2＝g)，否则更新极限约束参数组合为中值参数组合(g1＝g)，重复此过程直到极限约束参数组合和当前约束参数组合的差值小于开始设定的特定值时，其中特定值为极限约束参数组合的ROP或当前约束参数组合的ROP与中值参数组合的ROP之差小于0.01倍的中值参数组合的ROP。则当前的中值参数组合(g)即为最优的ROP和Q。
5.当步骤2、步骤3和步骤4过程中确定ROP后，如果当前的ROP和Q代入模型后的结果满足约束条件，则不改变Q，否则不断增加Q直到满足约束条件，则当前的ROP和Q满足条件。如果Q增加达到额定泵排量Q额，则认为当前的ROP和Q不满足条件。在步骤2、步骤3和步骤4过程中可以把这个两个参数当作一个参数组合，即ROP确定后，便通过步骤5得到对应的最大排量Q。
本实施能提供了一种基于井眼清洁与摩阻扭矩、环空压耗耦合的钻井参数优化方法，能有效评估井下钻井安全状况，并提供有效的钻井参数优化，为钻井安全施工提供辅助决策。
本发明另一实施例提供一种能够实现上述方法的钻井参数优化装置，如图7所示，其中包括：确定模块10、选择模块20、计算模块30、输入模块40、判断模块50和优化模块60，其工作原理如下：
确定模块10根据目标井的钻井参数确定各井段的流型；选择模块20根据所述流型选择相应的岩屑运移模型；计算模块30根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度；输入模块40将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果；判断模块50根据所述输出结果判断是否满足约束条件；优化模块60根据所述判断结果优化所述钻井参数。
本实施例的具体技术细节和技术效果可参见上述方法实施例的相关内容，此处不再赘述。
为了进一步验证本发明各实施例的上述技术效果，提供了如下实验数据：
(1)收集目标井所需的钻井数据。对相关的所有数据内容进行整理。收集的数据包括静态参数(井眼轨迹，井身结构，钻具组合，钻井液流变参数)和需要优化的施工参数(本计算实例中初始机械钻速为10m/h和初始排量为30L/s)。
表1井眼轨迹
表2井身结构
表3钻具组合
表4钻井液流变参数
| 开钻次序 | 四开 |
| 钻井液密度g/cm3) | 2.00 |
| 屈服值(pa) | 7 |
| 塑性粘度(mPa·s) | 35 |
(2)先进行流型判别，然后根据流型采用相应的井眼清洁模型，获得岩屑床高度、岩屑浓度在全井段的分布结果。
表5岩屑床高度、岩屑浓度在全井段的分布结果
| 井深(m) | 流型 | 岩屑浓度(％) | 岩屑床高度(mm) |
| 30 | 分散岩屑床流 | 4.37 | 15 |
| 200 | 分散岩屑床流 | 4.37 | 15 |
| 230 | 分散岩屑床流 | 4.56 | 15 |
| 260 | 分散岩屑床流 | 4.76 | 16 |
| 290 | 分散岩屑床流 | 4.97 | 16 |
| 303 | 分散岩屑床流 | 5.06 | 17 |
| 3908 | 分散岩屑床流 | 5.06 | 17 |
| 3938 | 分散岩屑床流 | 4.51 | 14 |
| 3956 | 分散岩屑床流 | 4.51 | 14 |
| 3986 | 分散岩屑床流 | 5.05 | 15 |
| 4016 | 分散岩屑床流 | 5.65 | 17 |
| 4046 | 分散岩屑床流 | 6.33 | 18 |
| 4068 | 分散岩屑床流 | 6.88 | 19 |
| 4098 | 分散岩屑床流 | 7.91 | 21 |
| 4128 | 分散岩屑床流 | 9.1 | 23 |
| 4158 | 分散岩屑床流 | 10.48 | 26 |
| 4188 | 分散岩屑床流 | 12.07 | 29 |
| 4218 | 堆积岩屑床流 | 13.92 | 32 |
| 4248 | 堆积岩屑床流 | 16.07 | 35 |
| 4278 | 堆积岩屑床流 | 18.57 | 40 |
| 4308 | 波动岩屑床流 | 19.36 | 41 |
| 4338 | 波动岩屑床流 | 19.67 | 42 |
| 4368 | 波动岩屑床流 | 19.79 | 42 |
| 4398 | 波动岩屑床流 | 19.73 | 42 |
| 4428 | 固定岩屑床流 | 19.51 | 42 |
| 4458 | 固定岩屑床流 | 19.12 | 41 |
| 4482 | 固定岩屑床流 | 18.69 | 40 |
| 6714 | 固定岩屑床流 | 18.69 | 40 |
(3)将岩屑床高度、岩屑浓度的分布结果分别代入到摩阻扭矩、ECD计算模型，获取轴向力、扭矩和ECD在全井段的输出结果。
表6轴向力、扭矩和ECD在全井段的输出结果
表7轴向力和扭矩在全井段的输出结果
(4)将全井段的轴向力、扭矩和ECD的输出结果与钻井中的约束对比，判断是否满足其约束条件的限制。钻井中的约束包括井筒压力是否安全、钻机是否能提供足够的能力、钻具是否存在断裂失效的风险、排量是否超过额定值。判断是否满足其约束条件的限制包括：ECD分布与地层孔隙压力和地层破裂压力分布作同深度对比，各段钻具所受轴向力和扭矩与相应钻具抗拉、抗扭极限作对比，井口钻具所受最大轴向力和扭矩与钻机所能提供的提升能力和扭转能力作对比，输入排量与钻井泵的额定排量作对比。如本实例中地层孔隙压力当量密度为1.5g/cm3，地层破裂压力当量密度为2.2g/cm3，钻具抗拉极限和抗扭极限如上表7所示。钻机所能提供的提升能力和扭转能力由现场钻机的型号所确定。钻井泵的额定排量由现场钻井泵的型号所确定。
(5)结合井眼清洁模型、考虑岩屑的摩阻扭矩模型和考虑岩屑的ECD模型使用参数优化提升算法迅速的寻找出最优的ROP和Q。在机械钻速10m/h和排量30L/s情况下，满足约束的条件，将机械钻速增大到原来的2倍即20m/h。再次重新结合井眼清洁模型、摩阻扭矩和ECD模型计算，发现结果不满足约束条件，此时确定了满足的约束组合(g1)和不满足约束的组合(g2)。然后取g1和g2的平均ROP值即15m/h，继续重复以上步骤，直到满足g1、g2与中值参数组合的ROP的差值小于0.01倍的中值参数组合的ROP后，给出最优的ROP和Q。使用该算法最终的优化ROP和Q为14.5m/h和36.32L/s。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (13)
1.一种钻井参数优化方法，其特征在于，包括：
根据目标井的钻井参数确定各井段的流型；
根据所述流型选择相应的岩屑运移模型；
根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度；
将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果；
根据所述输出结果判断是否满足表示钻井约束的约束条件；
当所述输出结果不满足所述约束条件时，将所述钻井参数中的ROP减为1/2，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤，直至满足所述约束条件时，将此时的ROP和排量记为极限约束参数组合；
当所述输出结果满足所述约束条件时，将所述钻井参数中的ROP增为2倍，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤，直至不满足所述约束条件时，将此时的ROP和排量记为当前约束参数组合；
基于所述极限约束参数组合和所述当前约束参数组合得到中值参数组合，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤；
如果满足所述约束条件，则更新所述当前约束参数组合为所述中值参数组合，否则更新所述极限约束参数组合为所述中值参数组合，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤，直到当满足预定的迭代条件时，将此时的中值参数组合中的ROP和排量作为优化后的钻井参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述流型包括：
将井斜角大于临界滑移井斜角的井段的流型确定为固定岩屑床流；
将井斜角小于等于临界滑移井斜角且大于波动岩屑床流到堆积岩屑流的临界值的井段的流型确定为波动岩屑床流；
将井斜角小于等于所述波动岩屑床到堆积岩屑流的临界值且大于堆积岩屑流和分散岩屑床流之间的临界值的井段的流型确定为堆积岩屑流；
将井斜角小于等于所述堆积岩屑流和分散岩屑床流之间的临界值的井段的流型确定为分散岩屑床流。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，选择所述岩屑运移模型包括：
针对所述分散岩屑床流选择分散模型；
针对所述堆积岩屑流或波动岩屑床流选择区块模型；
针对所述固定岩屑床流选择三层模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述井眼清洁计算公式包括：所述分散模型、所述区块模型及所述三层模型分别对应的井眼清洁计算公式。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ECD模型是基于岩屑床高度对于流道尺寸的影响，悬浮岩屑对于流体密度的影响，岩屑对于摩擦系数的影响构建的。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述摩阻扭矩模型基于岩屑对于摩阻系数的影响以及ECD对井筒中的压力分布状态的影响构建的。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述岩屑对于摩阻系数的影响包括：起下钻时，在钻杆轴向施加附加力；钻杆旋转时，施加与钻杆壁曲面相切且方向与旋转方向相反的附加力。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出结果包括：轴向力、扭矩和ECD，所述判断是否满足约束条约包括：
将ECD的分布与地层孔隙压力和地层破裂压力分布作同深度对比；
将井口钻具所受的最大轴向力和扭矩与钻机所能提供的提升能力和扭转能力作对比；
将各个井段的钻具所受的轴向力和扭矩与相应钻具的抗拉、抗扭极限作对比；
将所述钻井参数中的排量与钻井泵的额定排量作对比。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述迭代条件为：所述极限约束参数组合和所述当前约束参数组合的差值小于预定的特定值，该特定值为所述极限约束参数组合的ROP或所述当前约束参数组合的ROP与所述中值参数组合的ROP之差小于0.01倍的所述中值参数组合的ROP。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述钻井参数包括：ROP、排量以及静态参数。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～10中任一项所述的方法。
12.一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～10中任一项所述的方法。
13.一种钻井参数优化装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于根据目标井的钻井参数确定各井段的流型；
选择模块，用于根据所述流型选择相应的岩屑运移模型；
计算模块，用于根据所述岩屑运移模型对应的井眼清洁计算公式计算岩屑浓度和岩屑床高度；
输入模块，用于将所述岩屑浓度和岩屑床高度输入到摩阻扭矩模型和ECD模型中得到输出结果；
判断模块，用于根据所述输出结果判断是否满足表示钻井约束的约束条件；
优化模块，用于根据所述判断结果优化所述钻井参数；
所述优化模块，当所述输出结果不满足所述约束条件时，将所述钻井参数中的ROP减为1/2，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤，直至满足所述约束条件时，将此时的ROP和排量记为极限约束参数组合；
当所述输出结果满足所述约束条件时，将所述钻井参数中的ROP增为2倍，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤，直至不满足所述约束条件时，将此时的ROP和排量记为当前约束参数组合；
基于所述极限约束参数组合和所述当前约束参数组合得到中值参数组合，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤；
如果满足所述约束条件，则更新所述当前约束参数组合为所述中值参数组合，否则更新所述极限约束参数组合为所述中值参数组合，重复所述计算、所述输入和所述判断的步骤，直到当满足预定的迭代条件时，将此时的中值参数组合中的ROP和排量作为优化后的钻井参数。
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (1)
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