应用灰色聚类法进行钻头优选研究

武兴勇，邓 平，排祖拉，王 峥，杜洪韬, 朱忠喜

(1. 新疆油田公司工程技术研究院，新疆 克拉玛依 834000；2. 油气钻井技术国家工程实验室防漏堵漏技术研究室，长江大学（武汉校区）石油工程学院，湖北 武汉 430100）

应用灰色聚类法进行钻头优选研究

武兴勇1，邓 平1，排祖拉1，王 峥1，杜洪韬2, 朱忠喜2

(1. 新疆油田公司工程技术研究院，新疆 克拉玛依 834000；2. 油气钻井技术国家工程实验室防漏堵漏技术研究室，长江大学（武汉校区）石油工程学院，湖北 武汉 430100）

根据新疆油田夏子街组砂砾岩、泥质粉砂岩的钻头钻速低、钻头选型难的情况，针对已使用的钻头进行统计归纳后，使用灰色聚类法对该地层的钻头进行钻头优选,主要应用是将夏子街组使用过的钻头作为聚类对象集，根据钻头进尺、机械钻速、纯钻时间、钻头成本等作为聚类标准集，求出其聚类系数，并通过聚类系数大小比较钻头优劣。在优选出最优钻头以后，再将该地层使用过的另外一只钻头以及与最优钻头同一型号的钻头等效果进行对比，证明其合理性。通过新疆油田夏子街组上资料表明，该方法优选出来的钻头能有效提高钻速。

灰色聚类；钻头优选；白化函数；聚类系数

在钻井操作过程中，合理选择钻头不但可以提高钻井进尺和机械钻速等，而且同时也可以节约钻井成本。近年来国内外钻头优选的方法很多[1-3]，但由于影响钻头选型的因素较多，目前没有准确而科学的评选方法，各种方法都有其自身的优势与不足，对于钻头优选这个系统来说，有些因素其数值是不确知的，有些因素是确知的，这也是一个典型的灰色系统，运用灰色系统理论[4,5]中的灰色类聚法[5]评选钻头类型是实用可行的，因此本文采用该方法对新疆油田红153区块的钻头进行钻头优选。

根据新疆油田某区块钻头使用统计资料评选钻头，前提是聚类对象是某一特定层位所使用的各种钻头，将钻头总进尺、机械钻速、钻头纯钻时间、钻头成本等可以反映钻头效果并且便于收集的因素作为聚类对象。对钻头各项标准初值化处理后，确定聚类标准函数，聚类系数，构造聚类系数构造聚类向量，通过比较聚类向量里聚类系数大小，可以区分优、良、差的钻头[6]。

1 灰色聚类法

灰色聚类法是以灰色统计为基础，建立在灰色关联矩阵[4]或者灰数的白化函数[5]生成基础上的方法，即是将聚类应用灰色聚类法进行钻头优选研究对象对于不同聚类指标所拥有的白化函数，对于钻头选型而言，即是给出每个钻头性能指标优、良。差标准函数后，求其聚类标准的聚类系数，比较聚类系数大小的一种方法[7]。本文主要应用后者来分析钻头优劣，确定聚类系数是该方法的关键，其公式如下：

聚类权的计算公式如下：

2 钻头优选

表1 5口相同地层井所用钻头数据Table 1 Drill bit data used in 5 wells of the same formation

钻头数据资料从新疆油田某区块井史资料中提取，选取时需要其指标[9]互相独立不覆盖，可以从不同层面反映钻头使用效果。不同的钻头适用不同地层岩石，所以在分析时选取相同地层使用的钻头分析[10]，表1给出新疆油田5口井相同地层钻头使用数据。

取以上5个钻头作为聚类对象，而聚类指标则选进尺、钻速、纯钻时间、钻头成本等能够说明钻头效果的数据。取优、良、差作为聚类判别灰数。将5个钻头4个指标列出样本矩阵如下：

运用初值化变换对样本进行无量纲处理可得：

处理后的数值，按照值得大小确定效果优、良、差的聚类标准函数如下：

钻头进尺效果优的聚类函数为

机械钻速效果优的聚类函数为

纯钻时间效果优的聚类函数为

钻井成本效果优的聚类函数为

钻头进尺效果良的聚类函数为

机械钻速效果良的聚类函数为

纯钻时间效果良的聚类函数为

钻井成本效果良的聚类函数为

钻头进尺效果差的聚类函数为

机械钻速效果差的聚类函数为

纯钻时间效果差的聚类函数为

钻井成本效果差的聚类函数为

按式（2）计算各聚类指标对应的各聚类权可得：

图1 效果“优”的白化函数Fig.1 “Good”whitening function

图2 效果“良”的白化函数Fig.2 “Mediocre”whitening function

图3 效果“差”的白化函数Fig.3 “Bad”whitening function

按式（1）计算各灰类聚类系数，并构造聚类向量，结果如表2。

表2 各钻头的聚类向量Table 2 Cluster vectors of each drill bit

从以上数据分析得出，井号 4的钻头 D对于“优”“良”“差”的三个档次中，分别其聚类系数分别为0.906 9，0.873 1，0.056 9。其中在“优”的分类里面，数值最大，根据灰色聚类法，可以认为钻头D的效果最优，以此类推，钻头C和钻头E使用效果良好，钻头A和钻头B使用效果最差。

3 现场应用实例

为了验证该方法的可行性与科学性，选出同一区块同一地层的两口井中两个钻头，其中一个是跟D钻头同一型号，以下称之D2钻头，另一个是钻头F。与上面七个钻头进行比较，D2钻头与F钻头数据如表3。

表3 D2与F钻头数据表Table 3 Drill bit data sheet of D2 and F

井号6的钻头D2与井号7的钻头F相比，其中，钻头D2比钻头F进尺提高188%，钻速比钻头F提高238%，而在纯钻时间上，钻头F比钻头D2多20.34 h，且钻头D2的成本比钻头F高出27 580元，综合考虑，钻头D2的效果最佳。

井号4的最优钻头D与使用效果中等的钻头C相比，钻头D比钻头C的进尺提高34%，钻速提高151%，钻头C的纯钻时间比钻头D提高87%，钻头C的成本比钻头D高出54%，综合考虑，钻头D的效果最佳；钻头D与钻头E相比，钻头D比钻头E进尺提高154%，钻速提高126%，纯钻时间提高13%，钻头E的成本比钻头D成本低23%，综合考虑，依然是钻头D的效果最佳。

4 结 论

目前国内研究出的钻头选型方法有很多，但是由于其本身的复杂性导致还没有一种确切的方法优选钻头，灰色聚类法在钻头选型的应用主要考虑选取四个指标相互独立且极为重要的指标，分别为机械钻速、进尺、纯钻时间、钻头成本，符合现代钻井基本要求。根据灰色聚类法得出的新疆油田某区块的钻头选型结果，将其结果进一步的与相同区块的同一地层的钻头进行对比验证，所选出的钻头基本是现场使用效果较好的钻头，说明在钻头选型方面灰色聚类法是有效的。

［1］ 张辉，高德利.钻头选型通用方法研究[J].中国石油大学学报:自然科学版,2005,29（6）:45-49．

［2］张辉,高德利.钻头选型方法综述[J].石油钻采工艺,2005,27（4）:1-5.

［3］白萍萍,步玉环,李作会.钻头选型方法的现状及发展趋势[J].西部探矿工程,2013（11）：79-82.

［4］王俊良,刘明.用灰色关联分析评价和优选钻头[J].石油钻采工艺,1994,16(5):14-18.

［5］王越之.用灰色聚类法评选钻头选型[J].石油钻采工艺,1991,6（4）:19-24.

［6］刘思峰,党耀国.灰色系统理论及其应用[M].5版.北京:科学出版社,2010.

［7］张辉,陈庚绪.基于改进灰色聚类的钻头优选新方法及其应用[J].石油机械,2013,41（2）:20-27．

［8］刘德华,王越之.灰色系统理论在石油工业中的应用[M].北京:石油工业出版社,1995:177-185.

［9］杨进,李文武,高德利.灰关联聚类在钻头选型中的应用[J].石油钻采工艺,1999,21（4）:48-52.

［10］ 邹德永,尹宏锦.PDC钻头钻进的岩石可钻性研究[J].石油大学学报(自然科学版),1993,17(1):31-35.

走好农药产业转化科技成果的最后一公里

我国近年来对于农药行业的关注力度逐渐加大，各种新的政策措施被不断颁布落实，但在这过程中，如何走好科技成果转化的“最后一公里”一直是一个重要难点。

科研机构和高等院校是我国科技创新成果的重要来源，汇聚着我国约 85%的科技创新力量，但多年来，却一直存在着科技成果转化难的顽疾。据国家教育部相关资料统计，我国高校每年科技成果在6000项到8000项之间，但真正实现成果转化与产业化的不到10%。

值得注意的是，虽然我国科技成果转化的基础政策体系已经构建完成，但政策具体落实的过程中，不少科研机构和高等院校还面临着难题。众多科研成果锁在文件柜中，很难走出实验室。在农药行业，这个问题也是明显存在的。

Selection of Drilling Bits by Grey-Clustering Method

WU Xing-yong1,DENG Ping1,PAI Zu-la1,WANG Zheng1,DU Hong-tao2,ZHU Zhong-xi2

（1. Xinjiang Oilfield Company Engineering Technology Research Institute, Xinjiang Karamay 834000，China；2. National Engineering Laboratory of Petroleum Drilling Technology, Leak Resistance & Sealing Technology Research Department, Yangtze University, Hubei Wuhan 430100，China）

According to the situation that it was difficult to select drilling bit and the ROP was low in conglomerate and shale powder sandstone reservoir in Xiazijie formation of Xinjiang oilfield, based on the statistics of the used drill bits, the grey clustering method was used to optimize the drilling bit of the formation. In this paper, using the used drill bits as the cluster object in Xiazijie formation, the footage, ROP, net drilling time and drilling cost as the standard of clustering set, the clustering coefficient was obtained, by comparing the size of clustering coefficient, all kinds of drilling bit types were sorted. After selecting the best drilling bit, selected drilling bit was compared with the same type of used drilling bit to prove its rationality. According to the data from Xiazijie formation of Xinjiang oil field, the results show that the drilling bit chosen by proposed method can effectively improve the drilling speed.

Grey clustering; Selection of drilling bit; Xinjiang oilfield; Whitening function; Clustering coefficient

TE 357

A

1671-0460（2017）04-0748-04

国家自然科学基金项目（51202024和51474036）、中国石油科技创新基金项目（2013D-5006-0307）和非常规油气湖北省协同创新中心创新基金项目（HBUOG-2014-4）资助。

2016-10-21

武兴勇（1980-），男，工程师，主要从事石油钻井工程设计方面的研究工作。E-mail：wuxingyong@petrochina.com.cn。

朱忠喜（1978-），男，副教授，主要从事油井钻井、井漏检测，井筒流体方面研究工作。E-mail：zhuzhongxi@126.com。