一种实时仿真模拟钻井状态的闭环钻井优化系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种实时仿真模拟钻井状态的闭环钻井优化系统及方法，接入可用的各项静态数据和实时钻井数据，进而通过实时监测及预测模块在作业过程中识别钻井风险，监测目标井的参数异常情况，并实时预测目标井的钻井趋势数据，由随钻优化模块进一步根据钻井趋势数据的预测结果调取相应的实时优化模型优化改进随钻作业数据，还综合分析已钻井段或完钻井的测量数据和实时仿真模拟过程中所得的数据对系统的功能模块进行改进。采用该系统，能随钻实时识别/预测潜在风险，并对钻井工艺和参数进行实时模拟调优，克服现有技术中随钻定性分析缺乏及模拟结果可靠性不足的问题，同时还通过钻后学习优化系统本身的性能，为优化钻井作业提供最大程度的助力。业提供最大程度的助力。业提供最大程度的助力。

【技术实现步骤摘要】
一种实时仿真模拟钻井状态的闭环钻井优化系统及方法


[0001]本专利技术涉及石油工程优化
，尤其涉及一种通过仿真分析识别钻井异常、预测钻井潜在风险、优化钻井方案/钻井参数来达到提速提效，进一步实现系统自身部署模型的闭环优化的实时仿真模拟钻井状态的闭环钻井优化系统及方法。

技术介绍

[0002]随着勘探开发的不断深入，油气勘探开发难度越来越高，地质状况日益复杂，储层埋深增加等因素导致钻井工程面临的复杂情况越来越多，勘探工程中大量的非均质性、不确定性、非结构性以及非数值化特性构成了钻井工程“黑箱”，而实现安全高效钻井是钻井行业要始终坚守的目标，因此导致处理钻井风险和事故所需的成本越来越高；实际钻井工程中，一方面，井下高频振动、高温高压、钻井液流动等因素直接制约了使用传感器获取井下数据来识别井下状态、预测井下风险的操作可行性；另一方面，虽然在理论上依靠地层压力、井筒压力、摩阻扭矩等关键参数的计算模型可对钻井井下风险进行预警分析，但由于这些计算模型在建立之初作有诸多假设条件，与真实井下环境存在偏差，无法可靠保障对井下状态识别和风险预警结果的准确性。
[0003]油井钻井工程中，通常依据预先确定好的钻井设计方案进行钻进作业，但是钻井设计方案中的井身结构设计、钻井工艺选择、钻井参数优化等都是基于理论模型的计算结果进行设计确定的，投入应用之前，最终都需要实钻验证，但是由于真实的钻井作业时存在复杂多变的地质情况及地层非均质性等影响，实钻验证的过程无法全面兼顾，必然导致井身结构、钻井工艺、钻井参数等的优化结果预期性变差，导致钻井作业试错成本过高且实际钻井应用效率不佳。
[0004]现有技术中，提供的钻井仿真模拟技术主要有两类，一类是通过建立的模拟操作装置对钻井作业的特定操作进行模拟培训，例如模拟操作节流箱、模拟操作钻机等钻井核心操作，其中部分钻井模拟培训系统会对培训人员的操作形成响应，显示操作结果与影响，但是这类钻井模拟培训系统侧重于培训钻井工程师、司钻等现场人员对于钻井作业操作的熟练度和标准度，对钻井作业各类情况的操作进行定性演示，而普遍缺少定量描述，即仅能通过培训使现场人员了解各类操作可能导致的影响，而无法明确影响的程度及出现时间，也无法基于该影响和结果生成有效的钻井设计方案优化建议；另一类则是基于石油工程机理进行模拟计算的方法，该类模拟方法中按照钻井设计方案，对于钻井水力参数、摩阻扭矩、机械钻速等参数进行计算，模拟方案的实施效果，即利用计算模型对预定的某钻井设计进行钻井时效和井下风险情况的定量计算，从而分析钻井设计方案的不足，但是这类钻井模拟仿真方法或系统大多是利用某确定的钻井设计进行钻井作业前的模拟，其模拟效果仅得到已有理论优化参数的支持，无法保障其优化结果应用于复杂地质环境实际钻井作业的契合性和可靠性。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本专利技术提供了一种实时仿真模拟钻井状态的闭环钻井优化系统及方法，该系统的设置通过仿真分析识别钻井异常、预测钻井潜在风险、优化钻井方案/钻井参数来达到提速提效，进一步地，通过对比系统模拟结果与实钻结果来完善、改进仿真模拟系统的各类专业模型，实现系统自身的闭环优化，使系统在应用过程中仿真模拟准确性越来越高，最终帮助钻井工程师实现优化钻井。在一个实施例中，所述系统包括：
[0006]数据接入模块，其配置为接入目标井的各项静态数据和各项实时钻井数据并对所述实时钻井数据进行清洗处理；
[0007]实时监测及预测模块，其配置为在作业过程中，基于静态数据及对应的实时钻井数据确定目标井的钻井风险识别结果，监测目标井的参数异常情况，并结合设定的计算策略预测目标井的钻井趋势数据；
[0008]随钻优化模块，其配置为根据钻井趋势数据的预测结果按照设定逻辑调取相应的实时优化模型确定优化后的随钻作业数据；
[0009]显示模块，其与所述实时监测及预测模块和随钻优化模块通信连接，配置为将确定的钻井风险识别结果、参数异常情况、钻井趋势数据及优化后的随钻作业数据面向用户显示；
[0010]钻后学习模块，其配置为分析已钻井段或完钻井的钻后测量数据，对实时监测及预测模块和随钻优化模块的处理结果进行评估，结合评估结果对所述实时监测及预测模块和随钻优化模块进行改进。
[0011]优选地，一个实施例中，所述数据接入模块包括：
[0012]静态数据接入单元，配置为从预先建立的数据库中提取目标井的各项静态数据，实时数据接入单元，配置为从所述数据库中提取目标井对应的实时钻井数据；
[0013]数据处理单元，配置为应用估算处理、整例删除、变量删除和成对删除中至少一种策略对所述实时钻井数据进行清洗，并将清洗后的实时钻井数据与静态数据关联，供后续调用。
[0014]进一步地，所述数据库中包括静态数据存储区、实时数据存储区、历史案例数据区及仿真模拟数据存储区；
[0015]所述静态数据存储区，用于存储各井的地质资料数据和钻井设计数据；
[0016]所述实时数据存储区，用于存储各井从钻井井场、录井装置和测井装置传输来的实时钻井数据；所述实时钻井数据包括但不限于：实时录井数据、岩屑录井数据、实时测井数据、钻具使用记录和钻井液性能数据；
[0017]所述历史案例数据区，用于存储各邻井的历史案例数据，所述历史案例数据包括但不限于：风险类别、风险发生前后的实时录井数据、风险对应的处理措施信息以及风险处理结果的评估信息；
[0018]所述仿真模拟数据存储区，用于存储闭环钻井优化系统应用过程中的计算、识别、预测、优化、模型改进等各类数据信息。
[0019]一个实施例中，所述实时监测及预测模块包括：
[0020]钻井风险智能识别单元，其配置为在钻井过程中基于处理后的实时数据，利用内部部署的对应钻井风险智能识别模型实时识别钻井风险，存储识别结果并生成对应的提示
信息面向用户显示；
[0021]参数异常监测单元，其配置为基于处理后的实时数据，利用内部部署的参数趋势计算模型实时监测设定录井核心参数的变化趋势，存储监测结果并针对趋势异常的参数生成相应的提示信息面向用户显示；
[0022]实时计算单元，其配置为结合目标井的静态数据和处理后的实时数据对无法直接测量的各项钻井状态参数进行实时计算；
[0023]实时预测单元，其配置为基于所述实时计算单元的计算结果，利用内部部署的预测模型实时预测钻井过程中井筒状态、钻具状态及钻井作业状态的趋势数据。
[0024]具体地，一个实施例中，所述参数异常监测单元配置为通过以下方法中的至少一种监测设定录井核心参数的变化趋势：
[0025]针对各种连续工况，分别计算各个录井核心参数在当前第一预设时段内的平均值和当前时间段前第二预设时段内的平均值，进而计算对应的变化率作为变化趋势监测依据。
[0026]针对各种连续工况，分别计算各个录井核心参数在当前第三预设时段内的数据曲线斜率和当前时间段前第四预设时段内的数据曲线斜率，计算两者斜率差值的绝对值作为变化趋势监测依本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实时仿真模拟钻井状态的闭环钻井优化系统，其特征在于，所述系统包括：数据接入模块，其配置为接入目标井的各项静态数据和各项实时钻井数据并对所述实时钻井数据进行清洗处理；实时监测及预测模块，其配置为在作业过程中，基于静态数据及对应的实时钻井数据确定目标井的钻井风险识别结果，监测目标井的参数异常情况，并结合设定的计算策略预测目标井的钻井趋势数据；随钻优化模块，其配置为根据钻井趋势数据的预测结果按照设定逻辑调取相应的实时优化模型确定优化后的随钻作业数据；显示模块，其与所述实时监测及预测模块和随钻优化模块通信连接，配置为将确定的钻井风险识别结果、参数异常情况、钻井趋势数据及优化后的随钻作业数据面向用户显示；钻后学习模块，其配置为分析已钻井段或完钻井的钻后测量数据，对实时监测及预测模块和随钻优化模块的处理结果进行评估，结合评估结果对所述实时监测及预测模块和随钻优化模块进行改进。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据接入模块包括：静态数据接入单元，配置为从预先建立的数据库中提取目标井的各项静态数据，实时数据接入单元，配置为从所述数据库中提取目标井对应的实时钻井数据；数据处理单元，配置为应用估算处理、整例删除、变量删除和成对删除中至少一种策略对所述实时钻井数据进行清洗，并将清洗后的实时钻井数据与静态数据关联，供后续调用。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据库中包括静态数据存储区、实时数据存储区、历史案例数据区以及仿真模拟数据存储区；所述静态数据存储区，用于存储各井的地质资料数据和钻井设计数据；所述实时数据存储区，用于存储各井从钻井井场、录井装置和测井装置传输来的实时钻井数据；所述实时钻井数据包括但不限于：实时录井数据、岩屑录井数据、实时测井数据、钻具使用记录和钻井液性能数据；所述历史案例数据区，用于存储各邻井的历史案例数据，所述历史案例数据包括但不限于：风险类别、风险发生前后的实时录井数据、风险对应的处理措施信息以及风险处理结果的评估信息；仿真模拟数据存储区，用于存储闭环钻井优化系统应用过程中的计算、识别、预测、优化及模型改进操作的相关数据信息。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时监测及预测模块包括：钻井风险智能识别单元，其配置为在钻井过程中基于处理后的实时数据，利用内部部署的对应钻井风险智能识别模型实时识别钻井风险，存储识别结果并生成对应的提示信息面向用户显示；参数异常监测单元，其配置为基于处理后的实时数据，利用内部部署的参数趋势计算模型实时监测设定录井核心参数的变化趋势，存储监测结果并针对趋势异常的参数生成相应的提示信息面向用户显示；实时计算单元，其配置为结合目标井的静态数据和处理后的实时数据对无法直接测量的各项钻井状态参数进行实时计算；实时预测单元，其配置为基于所述实时计算单元的计算结果，利用内部部署的预测模
型实时预测钻井过程中井筒状态、钻具状态及钻井作业状态的趋势数据。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述参数异常监测单元配置为通过以下方法中的至少一种监测设定录井核心参数的变化趋势：针对各种连续工况，分别计算各个录井核心参数在当前第一预设时段内的平均值和当前时间段前第二预设时段内的平均值，进而计算对应的变化率作为变化趋势监测依据。针对各种连续工况，分别计算各个录井核心参数在当前第三预设时段内的数据曲线斜率和当前时间段前第四预设时段内的数据曲线斜率，计算两者斜率差值的绝对值作为变化趋势监测依据；针对各种连续工况分别计算各个录井核心参数在当前第五预设时段内的数据曲线波动振幅和频率以及当前时间段前第六预设时段内的数据曲线波动振幅和频率，统计各阶段振幅数据对应的频率作为变化趋势监测依据。6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述实时计算单元通过调用对应的功能性计算模型计算获取对应的状态数据，包括：摩阻扭矩计算子单元，其配置为实时计算钻井过程中钻柱在井筒内的摩阻和扭矩分布情况，以评估作业中的钻头扭矩情况以及钻柱在井筒内阻卡的可能性；地层压力计算子单元，其配置为基于处理后的实时录井数据计算所钻地层压力情况；钻...

【专利技术属性】
技术研发人员：张好林，杨传书，李昌盛，何江，段继男，徐术国，付宣，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院，
类型：发明
国别省市：