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鉆井風險評價系統(tǒng)DrillRisk的研發(fā)與應用

2017-11-01 21:28:06楊傳書
石油鉆探技術(shù) 2017年5期
關(guān)鍵詞:卡鉆壓差鉆井液

楊傳書

(中國石化石油工程技術(shù)研究院,北京 100101)

鉆井風險評價系統(tǒng)DrillRisk的研發(fā)與應用

楊傳書

(中國石化石油工程技術(shù)研究院,北京 100101)

鉆井風險控制是提高鉆井綜合效率、確保施工安全和實現(xiàn)降本增效的關(guān)鍵環(huán)節(jié),但目前國內(nèi)研發(fā)的鉆井實時風險監(jiān)測系統(tǒng)缺乏鉆前潛在風險預測及鉆后風險跟蹤評價的能力?;阢@井風險發(fā)生機理,采用地質(zhì)因素和工程因素相耦合的方法,建立了鉆井潛在風險可能性及嚴重度量化評價模型,基于鉆井風險發(fā)生時的征兆規(guī)律建立了風險監(jiān)測預警模型,同時融合鉆井風險案例知識庫,研發(fā)了鉆井風險評價系統(tǒng)DrillRisk,構(gòu)建了“鉆前—鉆中—鉆后”的閉環(huán)評價體系。利用5口井的歷史數(shù)據(jù)進行了模擬應用和模型改進優(yōu)化,并在10余口井進行了現(xiàn)場應用,結(jié)果表明,在地質(zhì)資料較為全面準確的條件下,常見風險的發(fā)現(xiàn)率達到86%,對高級別風險的防控起到了重要作用。鉆井風險評價系統(tǒng)DrillRisk為區(qū)塊鉆井方案持續(xù)優(yōu)化和最終實現(xiàn)“無風險”鉆井目標提供了可行的技術(shù)手段。

鉆井風險;預測;閉環(huán);風險案例;地質(zhì)力學;方案優(yōu)化

隨著油氣勘探開發(fā)不斷向深層、非常規(guī)油氣發(fā)展,鉆井作業(yè)的潛在風險越來越高,鉆井風險控制已經(jīng)成為提高鉆井綜合效率、確保施工安全和實現(xiàn)降本增效的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。國外Schlumberger公司開發(fā)的無風險鉆井系統(tǒng)NDS基本實現(xiàn)了鉆井全過程的風險評價[1],取得了一定應用效果。國內(nèi)近些年也開展了一些鉆井風險評價及預警方面的研究:李琪等人[2]研發(fā)的鉆井風險管理系統(tǒng),采用專家打分及綜合評判方法進行潛在風險的綜合評價;樊洪海[3]研發(fā)的鉆井工程監(jiān)測與輔助決策系統(tǒng)實現(xiàn)了現(xiàn)場施工情況的實時分析和井下故障的實時警示;中國石化石油工程技術(shù)研究院研發(fā)了鉆井工程決策支持系統(tǒng)[4],實現(xiàn)了鉆井過程中的遠程實時監(jiān)測和風險預警;管志川等人[5-6]建立了基于區(qū)間分析的鉆井風險評價方法,并依此進行了井身結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究;楊進等人[7]建立了鉆井風險評估圖版,實現(xiàn)了巖土縱波速度趨勢線與風險等級的關(guān)聯(lián);還有人研究了風險預測預警算法,但大多采用概率統(tǒng)計方法,而非基于風險內(nèi)在機理[8-10]。國內(nèi)對于鉆井潛在風險的評價仍然主要依靠人工分析,給出的風險提示相對比較籠統(tǒng),不能準確指導現(xiàn)場施工。國內(nèi)針對施工過程研發(fā)了實時報警系統(tǒng),但大多不具備進一步對比評價功能。

筆者基于井漏、井涌、壓差卡鉆等常見風險的內(nèi)在機理,采用地質(zhì)與工程因素相耦合的方法,建立了風險可能性評價和嚴重度量化模型,實現(xiàn)了風險分級表征;基于鉆井井下故障的現(xiàn)場征兆規(guī)律,建立了鉆井井下故障實時預警診斷模型;并借鑒PDCA質(zhì)量環(huán)模型,研發(fā)DrillRisk了鉆井風險評價系統(tǒng),現(xiàn)場應用效果較好。

1 常見鉆井風險評價系統(tǒng)問題分析

現(xiàn)有鉆井風險評價系統(tǒng),除國外的NDS功能較為全面、體系性較強外,其他鉆井風險評價系統(tǒng)、尤其是國內(nèi)現(xiàn)有的鉆井風險評價系統(tǒng)均側(cè)重于某一方面的功能,尚難以完全滿足鉆井全過程、連續(xù)性和精細化風險評價的應用需求,主要表現(xiàn)在以下方面:

1) 對鉆井潛在風險的評價較宏觀或者僅考慮地質(zhì)因素,難以針對具體的鉆井設計參數(shù)進行精細風險嚴重程度評價;

2) 鉆井過程中主要通過參數(shù)異常波動進行風險預警,發(fā)出警報時已經(jīng)有了征兆,意味著某種風險正在發(fā)生,現(xiàn)場處理的最佳時間窗口非常窄,因此還需要更具“提前量”的預警方法;

3) 尚未建立鉆前、鉆中和鉆后全過程閉環(huán)的鉆井風險評價方法,各個階段的評價信息難以共享,不足以精確支撐區(qū)域鉆井方案的持續(xù)優(yōu)化。

2 系統(tǒng)總體設計

2.1系統(tǒng)總體思路

鉆井風險防控技術(shù)是一個連續(xù)且循環(huán)改進的過程,而PDCA質(zhì)量環(huán)模型適用于解決此類問題,并已在其他行業(yè)進行了成功應用[11],因此設計了由計算機輔助控制的PDCA鉆井風險評價閉環(huán)框架。在一口井的設計、施工到完鉆過程中,鉆前預測潛在風險并依此優(yōu)化設計方案;鉆中根據(jù)實鉆數(shù)據(jù)修正潛在風險剖面,同時進行風險征兆預警,出現(xiàn)井下故障時調(diào)取知識庫中的預案信息,結(jié)合線下技術(shù)進行處理;完鉆后對預測、預警記錄與實際發(fā)生的情況進行對比評價,得出改進方案和有價值的風險案例。這些改進信息和案例保存在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中,并直接進入下一口井的設計與施工環(huán)節(jié),實現(xiàn)鉆井方案的持續(xù)優(yōu)化,從而通過閉環(huán)框架實現(xiàn)線上風險評價信息與線下方案優(yōu)化和工藝技術(shù)的關(guān)聯(lián)?;赑DCA閉環(huán)鉆井風險評價系統(tǒng)的設計思路如圖1所示,其基礎部分是鉆井風險數(shù)據(jù)庫,技術(shù)關(guān)鍵是利用地質(zhì)信息、工程信息和案例知識構(gòu)建風險預測模型。

圖1 基于PDCA閉環(huán)的鉆井風險評價系統(tǒng)設計思路Fig.1 General principles for design of drilling risk-assessment system

2.2系統(tǒng)運行流程

2.2.1鉆前風險預測

鉆前風險預測的前提條件是需要構(gòu)建待鉆井區(qū)塊的地質(zhì)力學模型或者利用鄰井測井解釋成果預測地質(zhì)力學參數(shù),然后加載鉆井設計參數(shù),通過系列的處理和計算,得到鉆井風險可能性和嚴重度的量化值,其關(guān)鍵流程如圖2所示。

圖2 鉆前風險預測關(guān)鍵流程Fig.2 Key process for pre-drill risk prediction

2.2.2鉆中風險監(jiān)測

鉆中風險監(jiān)測同時采用基于成因的風險預測方法和風險征兆報警方法等2種方法,二者各有優(yōu)勢,結(jié)合使用,其主要流程如圖3所示。

圖3 鉆中風險監(jiān)測關(guān)鍵流程Fig.3 Key process for risk monitoring while drilling

3 關(guān)鍵技術(shù)研究

3.1潛在鉆井風險的預測模型及表征方法

鉆井風險成因是建立風險預測模型的理論依據(jù)。在文獻及井史資料中,均有實際鉆井風險案例的原因分析[12-13]。前人對井漏、井涌、卡鉆等常見風險的成因及其征兆規(guī)律的認識已經(jīng)很全面了。在前人研究成果的基礎上,分別構(gòu)建潛在風險預測和風險報警的量化模型。

3.1.1潛在鉆井風險可能性的預測及表征

鉆井風險的可能性預測一般分為概率方法和非概率方法2類:國外GMI等軟件采用了概率統(tǒng)計預測方法,國內(nèi)管志川等人提出了基于區(qū)間分析的非概率方法[5]。概率方法要求有足夠完整且準確的信息來描述參數(shù)的概率分布特征,在鉆井工程中應用難度很大,因此選擇非概率方法。鉆井液密度、地層壓力和鉆井施工致險參數(shù)之間的關(guān)系是鉆井風險的關(guān)鍵成因[5],依次建立井漏、井涌和壓差卡鉆的評價函數(shù):

ml=pf=Sg-Sc-ρd

(1)

mk=ρd-pp-Sb-Δρ

(2)

(3)

式中:ml,mk和msk分別為用于判別井漏、井涌、壓差卡鉆風險可能性的壓差當量密度,g/cm3;pp和pf分別為地層孔隙壓力、破裂壓力的當量密度,g/cm3;Sb,Sg和Sc分別為抽汲壓力、激動壓力和循環(huán)壓耗當量密度附加值,g/cm3;ρd和Δρ分別為鉆井液密度及鉆井液密度附加值,g/cm3;Δp為壓差卡鉆允值,MPa;h為井深,m。

該線性函數(shù)中的變量均為區(qū)間變量,因而可以借鑒非概率可靠度度量方法,將上述函數(shù)中的表達式理解為廣義強度和應力之間的關(guān)系。比如ml函數(shù)中,可將pf理解為井筒強度,將Sg,Sc和ρd理解為導致井筒破裂漏失的應力。分別根據(jù)這些函數(shù),利用區(qū)間數(shù)學和非概率可靠度計算方法,推導出無風險可靠度的計算式。為了在系統(tǒng)中將鉆井風險的可能性以更加形象的方式表征,對計算式作進一步轉(zhuǎn)換:

(4)

式中:x為函數(shù)中的自變量;xc為x的均值;xr為x的離差;a為x的加權(quán)值。

借鑒概率表征方法,定義It∈(0,1),It以0.5分界,It值越大表示發(fā)生風險的可能性越大。根據(jù)井漏、井涌、壓差卡鉆的風險評價函數(shù),可分別計算出相應自變量的均值和離差,進而計算出It,同時可結(jié)合專家經(jīng)驗和鄰井案例確定a的合理值。

3.1.2潛在鉆井風險嚴重度的預測及表征

目前業(yè)界普遍采用統(tǒng)計預估方法,從歷史鉆井事故造成的人員傷亡、經(jīng)濟損失角度進行預估,這種嚴重度是指風險損失嚴重度。要給現(xiàn)場施工人員提供技術(shù)指導,這種描述不夠直接,還需要從鉆井風險本身的嚴重度入手。從風險成因可以看出,井漏、井涌和壓差卡鉆等常見風險的嚴重度均由井筒壓力與地質(zhì)力學參數(shù)之間的關(guān)系決定。

3.1.2.1潛在井漏的嚴重度

預測潛在井漏的嚴重度時,既要考慮溶洞、斷層、不整合面等構(gòu)造因素,又要考慮常規(guī)地質(zhì)條件下井筒動壓力與地層三壓力之間的關(guān)系。構(gòu)造因素可定性判斷,比如根據(jù)溶洞發(fā)育程度等定性給定漏失的嚴重度。壓力因素需要通過計算漏失速度進行定量預測,可針對不同的巖性特征選用孔隙型和裂縫性地層漏失速度的計算公式。

對于裂縫性地層,可利用下式計算漏失速度[14]:

(5)

式中:Q(t)為漏失速度,m3/s;w為裂縫寬度,m;rw為井眼半徑,m;Δpw為井筒動壓力與孔隙壓力之差,Pa;μ為鉆井液黏度,Pas;ρ為鉆井液密度,kg/m3;Ct為地層綜合壓縮系數(shù);t為時間,s。

對于孔隙型地層,依據(jù)漏失壓力、漏失流量及漏層厚度之間的關(guān)系[14],轉(zhuǎn)換可得到漏失速度的計算公式[15]:

(6)

式中:QL為漏失速度,m3/s;ηp為鉆井液塑性黏度,Pas;rw為井眼半徑,m;re為漏失半徑,m;τ0為鉆井液動切力,Pa;φ為巖石孔隙度;K為巖石滲透率,m2;hl為漏層厚度,m。

最后,將定性判別結(jié)果和漏失速度計算結(jié)果結(jié)合起來,對應得到嚴重度級別,研發(fā)出計算模型。參照標準Q/SH0243—2009,對井漏嚴重度進行分級(見表1)。

表1 井漏風險嚴重度分級表征Table 1 Classification of lost circulation severity

3.1.2.2 潛在井涌的嚴重度

對井涌嚴重度的評價,主要考慮井筒與地層之間負壓差的大小,然后參考欠平衡鉆井的相關(guān)標準或推薦做法,結(jié)合專家經(jīng)驗對其進行分級。另外,在計算井筒壓力時,除了考慮抽汲壓力影響外,還需要考慮氣侵對鉆井液密度的影響,業(yè)界已有相應的計算方法,本文不再詳述。井筒與地層負壓差的計算公式為:

Δpf=9.81×10-3(pp+Sb+Δρ-ρd)h

(7)

式中:Δpf為井內(nèi)負壓差,MPa;h為井深,m。

為了對鉆井風險的嚴重度進行一致化表征,借鑒欠平衡鉆井壓力控制要求,將井涌嚴重度也分為5級(見表2)。

3.1.2.3 潛在壓差卡鉆的嚴重度

影響壓差卡鉆嚴重度的因素很多,鉆井液的性能影響濾餅質(zhì)量,井眼幾何參數(shù)、鉆具靜止時間和濾餅質(zhì)量進而影響鉆具與濾餅之間的接觸面積,而接觸面積與濾餅的摩阻系數(shù)直接影響鉆具與井壁的摩擦系數(shù),該摩擦系數(shù)與鉆具側(cè)向力直接形成鉆具與井壁的摩擦力,摩擦力越大,壓差卡鉆的嚴重度越高。潛在壓差卡鉆嚴重度預測建模原理如圖4所示。

但是,由于無法計算摩擦力,而只能推測形成這種摩擦力的趨勢,因此難以建立準確的計算公式,只能利用模糊方法進行量化評價。首先分別找出可以代表壓差卡鉆影響因素的可測量物理量,然后根據(jù)該物理量對摩擦力形成趨勢的影響程度進行歸一化處理,形成對應的模糊量(見表3)。

圖4 潛在壓差卡鉆嚴重度預測建模原理Fig.4 Principle of differential pressure sticking severity evaluation modeling

影響因素物理量對應的模糊量及隸屬度井斜角井斜角正弦值 ξ1:取正弦值鉆具與井眼直徑鉆具與井眼直徑比 ξ2:取直徑比濾餅質(zhì)量濾失量VAPI ξ3:VAPI<4mL取0.3;4mL≤VAPI<12mL取0.7;VAPI>12mL取1.0鉆井液黏度表觀黏度η ξ4:η<30mPa·s取0.2;30mPa·s≤η<45mPa·s取0.4;45mPa·s≤η<60mPa·s取0.6;60mPa·s≤η<75mPa·s取0.8;η≥75mPa·s取1.0鉆井液切力10s靜切力θ ξ5:θ<3Pa取0.2;3Pa≤θ<4Pa取0.4;4Pa≤θ<5Pa取0.6;5Pa≤θ<6Pa取0.8;θ≥6Pa取1.0鉆柱靜止時間靜止時間t ξ6:t<4min取0.3;4min≤t<10min取0.7;10min≤t<30min取0.9;t≥30min取1.0壓差及鉆柱重量側(cè)向力F(環(huán)空壓力-地層壓力+鉆柱重力分量) ξ7:F<12MPa取0.3;12MPa≤F<18MPa取0.6;18MPa≤F<20MPa取0.9;F≥20MPa取1.0濾餅摩阻濾餅黏附系數(shù)Kf ξ8:Kf≤0.06取0.2;0.06≤Kf<0.1取0.5;0.1≤Kf<0.15取0.6;0.15≤Kf<0.2取0.8;Kf≥0.2取1.0

由于這些因素在形成壓差卡鉆過程中是一種耦合關(guān)系(類似于相乘關(guān)系),一般采用幾何平均預測法建立評價模型。由于上述因素對于壓差卡鉆的貢獻程度不同,可引入加權(quán)概念,最終建立的壓差卡鉆嚴重度模糊評價公式為:

(8)

式中:R為壓差卡鉆風險的嚴重度,R∈(0,1];fν為每個因子的加權(quán)系數(shù);ξν為風險因素對應的模糊量,其隸屬度取值見表3。最終可間隔0.2分一級,共分為5級。

3.2鉆井風險征兆報警模型

鉆井風險征兆是根據(jù)鉆井實時參數(shù)的異常波動來識別,因此,選用灰色關(guān)聯(lián)方法建立報警模型。首先建立鉆井風險征兆標準矩陣,設定每個向量的權(quán)重;然后計算當前實時參數(shù)變化特征向量與該標準矩陣之間的關(guān)聯(lián)系數(shù);最后得到每種風險的關(guān)聯(lián)度系數(shù),根據(jù)關(guān)聯(lián)度系數(shù)門限啟動報警[16]。

3.2.1鉆井風險征兆標準特征向量矩陣的設定

根據(jù)前人關(guān)于鉆井風險征兆特征的經(jīng)驗,設定鉆井風險征兆特征的向量矩陣(見表4),也稱為標準矩陣XR(1,-1和2分表代表增大、減小和不考慮)。

XR標準矩陣的表達式為:

表4 鉆井風險征兆特征矩陣Table 4 Matrix of drilling risk symptom characteristics

(9)

式中:xmn表示每個錄井參數(shù)的變化特征,取值見表4。

3.2.2 參數(shù)波動特征與標準矩陣關(guān)聯(lián)度的計算

首先,確定T時刻每項錄井參數(shù)的波動特征yi(增大取1,減小取-1,否則取2),并據(jù)此構(gòu)建T時刻整組數(shù)據(jù)的異常波動特征向量YT={y1,y2,…,yn};然后計算實際參數(shù)異常波動特征向量YT與標準特征向量矩陣XR的關(guān)聯(lián)度:

(10)

(11)

(12)

(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(13)

式中:δmin和δmax分別為YT和XR的最小絕對誤差和最大絕對誤差;ρ為分辨系數(shù),0<ρ<1,一般取0.5;ξij為關(guān)聯(lián)系數(shù);ωj為第j種參數(shù)對第i種風險貢獻的權(quán)重系數(shù);r(i)為第i種風險的關(guān)聯(lián)度,r(i)∈(0,1]。

r(i)越接近1,表明正在發(fā)生第i種風險的可能性越大,在系統(tǒng)中可設定一個報警門限,當超過門限值時,觸發(fā)系統(tǒng)發(fā)出警報,需要及時采取措施,避免情況惡化。

3.3鉆井風險案例庫的構(gòu)建與應用

在同一地區(qū)發(fā)生的鉆井風險存在一定相關(guān)性,所以鄰井案例對于鉆井風險預測具有重要參考價值。DrillRisk系統(tǒng)設計的鉆井風險案例主要涵蓋了井號、井型、井別、隸屬單位、工況、復雜情況類型、井深、鉆井風險描述、風險處理流程及專家評價意見等信息,然后進行分析應用。

1) 區(qū)域鉆井風險的統(tǒng)計分析。分別以區(qū)塊、風險類型和層位為關(guān)鍵詞,開發(fā)風險案例統(tǒng)計分析功能,并將分析結(jié)果以柱狀圖形式展現(xiàn),以便于鉆井設計人員對整個區(qū)塊的風險類型和分布進行分析,從而得到整體認知。

2) 歷史風險案例與待鉆井風險預測模型無縫集成。一方面,在構(gòu)建鉆井風險預測模型時,除了根據(jù)風險成因建立計算模型外,還根據(jù)鄰井相同層位風險案例情況進行模型的加權(quán)修正;另一方面,將鄰井風險案例按層位和深度自動掛接到鉆井風險預測剖面的相應位置,便于技術(shù)人員分析確認該預測風險剖面時快速關(guān)聯(lián)查詢。

4 現(xiàn)場應用

鉆井風險評價系統(tǒng)DrillRisk先后進行了歷史井模擬應用、模型調(diào)優(yōu)和現(xiàn)場實際應用,應用結(jié)果表明,該系統(tǒng)不僅對于高級別風險預測和監(jiān)測的效果較好,而且基本可以預測潛在風險的深度,通過評價分析鉆前、鉆中和鉆后全過程的風險,有利于提高風險控制能力。DrillRisk系統(tǒng)在10余口井進行了應用,常見風險的發(fā)現(xiàn)率為86%,同時根據(jù)鉆前潛在風險預測進行了井身結(jié)構(gòu)優(yōu)化、制定了配套的風險防控工藝、鉆井液、工具等措施,使該區(qū)域鉆井風險控制能力持續(xù)增強。

以元壩12井為例(歷史數(shù)據(jù)模擬),闡述系統(tǒng)應用過程:1)將事先構(gòu)建好的三維地質(zhì)力學屬性數(shù)據(jù)體導入系統(tǒng),并從中抽取元壩12井井眼軌跡各點的力學參數(shù);2)整理加載了300條鄰井風險案例;3)導入該井的設計井身結(jié)構(gòu)、鉆具組合、鉆井液性能和鉆井施工參數(shù)等數(shù)據(jù),啟動鉆前風險預測模塊(系統(tǒng) 會自動模擬計算ECD),得到全井的風險預測剖面(見圖5);4)導入實鉆記錄的上述數(shù)據(jù),接入實時錄井記錄數(shù)據(jù),對下部井段鉆井過程進行模擬回放,監(jiān)測器報警并自動記錄;5)利用鉆井風險評價總結(jié)模塊將上述結(jié)果、鄰井案例、地質(zhì)數(shù)據(jù)進行對比分析,編寫新的風險案例寫入案例庫中。

圖5 元壩12井潛在風險預測剖面Fig.5 Profile of potential risks for Well YB12

元壩12井鉆前預測4570.00~4680.00m井段發(fā)生井涌的可能性為0.6,嚴重度為3級;利用實鉆數(shù)據(jù)進行鉆進過程模擬,發(fā)現(xiàn)鉆至井深4646.00m時開始持續(xù)顯示存在可能性大于0.7、嚴重度4~5級的井涌風險,且鉆至井深4656.00m時開始發(fā)出井涌征兆報警。經(jīng)查閱井史記錄證實,該處確實發(fā)生了井涌,最終點火并進行了壓井處理。此外,鉆前模擬預測6720.00~6790.00m井段發(fā)生井漏的可能性為0.64,嚴重度為4級;利用實鉆數(shù)據(jù)進行模擬,鉆至井深6720.00m時開始持續(xù)顯示存在可能性大于0.6、嚴重度4~5級的井漏風險,鉆至井深6748.30m開始發(fā)出井漏征兆報警,經(jīng)查閱井史記錄證實,該處漏失鉆井液71m3。

5 結(jié)論與建議

1) 基于風險成因建立的鉆井風險可能性和嚴重度的預測模型,能較準確客觀地反映關(guān)鍵致險因素之間的內(nèi)在關(guān)系,無需進行樣本訓練和人工干預,預測結(jié)果比較客觀。

2)DrillRisk系統(tǒng)實現(xiàn)了全過程鉆井風險評價,保證了相關(guān)信息的連續(xù)性和共享性,便于技術(shù)人員對風險成因進行更深入的剖析,為后續(xù)鉆井方案優(yōu)化提供了依據(jù)。

3)DrillRisk系統(tǒng)是以大量的地質(zhì)數(shù)據(jù)和施工數(shù)據(jù)為基礎的,因此在地質(zhì)力學數(shù)據(jù)不夠詳細的情況下,需要對模型進行簡化才能應用。

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[編輯 滕春鳴]

DevelopmentandApplicationofRisk-AssessmentSystemforDrillingOperations

YANGChuanshu

(SinopecResearchInstituteofPetroleumEngineering,Beijing,100101,China)

Drilling risk control is the key for promoting drilling efficiency,construction safety,cost-saving and profit.Some real-time drilling monitoring and alarm systems have been developed in recent years in China.Most of these systems lack functions related to potential risk prediction function before drilling and risk tracking and assessment after drilling.A model for quantitative evaluating the probability and severity of drilling risk was developed on the basis of causes of drilling risks.In addition,a visualization representation method was set up as well.And together,a real-time diagnosis method was developed based on drilling risk symptoms,and a drilling risk case knowledge database was also established as an auxiliary resource for risk prediction.Historical data of 5 existing wells were used for simulation and optimization of the model.The optimized model was used in over 10 wells.With completed and accurate geologic data available,the discovery rate of common risk reached 86%.The model was demonstrated to have important performances in control over high-level risks.The innovative drilling risk assessment system could provide necessary technical supports for sustainable optimization of drilling program and eventually achieve objectives in“risk-free”drilling operations.

drilling risk; prediction; closed-loop; risk cases; geo-mechanics; program optimization

TE28+1

A

1001-0890(2017)05-0060-08

10.11911/syztjs.201705011

2017-03-15;改回日期2017-07-18。

楊傳書(1972—),男,湖北黃岡人,1996年畢業(yè)于石油大學(華東)機械制造工藝與設備、計算機技術(shù)及應用專業(yè),2009年獲中國石油大學(華東)石油與天然氣工程專業(yè)工程碩士學位,高級工程師,主要從事石油工程信息技術(shù)、石油工程軟件方面的研究工作。E-mail:yangcs.sripe@sinopec.com。

中國石化科技攻關(guān)項目“鉆井風險控制系統(tǒng)研發(fā)”(編號:P13093)和“四川盆地深探井鉆完井及測試關(guān)鍵技術(shù)研究” (編號:P16084)資助。

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