钻井数据分析的金字塔模型

田 锐

（中国石油西部钻探国际钻井公司，新疆乌鲁木齐830000）

1 概述

目前用于分析的钻井数据来自基地数据库或钻井现场，这2种不同来源的数据需要不同的工具以及钻井数据分析方法。为了使用这些方法引进了许多概念和理论，虽然这些概念和理论扩充了钻井知识，然而缺乏统一的框架来分析钻井数据。因而，用当前的知识构架一种用于钻井数据分析的金字塔模型是一个有效的分析钻井数据的方法。本文主要论述这个模型的构成部分，把现有的分析钻井数据的方法分配到金字塔的各个部分，可以使钻井数据分析明确化。成为一个积累特定区块的钻井知识的便捷模式。随着对钻井数据的使用需求的增加，钻井数据分析模型的内涵也会不断地加深。

钻井工程的决策问题基本上属于非结构化和半结构化问题，决策过程和决策方法没有规律可循或有一定规律可循，但又不能完全确定[1]。把当前的经验、工具和理论放在金字塔的相应部分，可以用结构性的方法分析整个过程，这样有助于做出正确的决策。

2 钻井数据分析金字塔模型

图1描述了一个特定区块钻井知识的组成部分。这些知识记述了钻井工程师的具体工作，可以帮助钻井工程师实现具体钻井目标（如井眼轨迹控制）。钻井工程知识是钻井数据分析模型的灵魂，而这些知识可以用金字塔结构来构架。

图1 石油钻井工程知识构成[2]

金字塔结构的模型如图2所示。由图2可知，金字塔的各层的上面一层决定相邻的下面一层，最后钻井数据分析工具使用所得的数据又影响上面各层，反馈箭头越往上，这个模型对分析的结果影响越大。

这个框架提供了一个方便的模式去构架钻井知识、分析工具及系统，便于在油田做钻井数据分析。

3 金字塔模型各组成部分

3.1 钻井数据分析工具的使用

钻井工程师使用分析工具来分析钻井现场数据、基地数据库中的数据等钻井信息以便提高钻井能力，所分析的钻井数据可分为历史钻井数据和实时钻井数据。通过分析历史钻井数据可以预测以后钻井过程中可能遇到的问题。但大多数情况下现场收集钻井数据时没有考虑质量，也没有明确考虑日后用于数据分析及其他用途[4]。一个SPE工作组做过如何使用现场数据的研究[5]，他们强调数据的标准化，保证数据的质量以便用于辅助决策。这样，在钻井现场应当有一个质量保证系统以确保所收集数据的准确性。实时钻井数据主要用于实时优化井眼轨迹和地质模型，以便实时优化钻井进程。

图2 金字塔结构模型[3]

3.2 钻井数据分析所用的工具

钻井数据分析使用计算或测量工具分析历史钻井数据或实时数据。分析历史数据的工程软件包已经得到开发和使用，然而实时数据的分析主要依赖于现场控制中心的工作人员综合现场钻井资料以及测井资料等来分析钻井数据。

钻井数据分析工具和软件用于解决钻井的难点。这些工具需要尽量多的数据以便用于数据分析。然而，由于钻井数据的质量参差不齐，需要改进数据的传输方式以保证数据安全和保密。在井场，应加强钻井数据的收集和处理工作，包括传感器的设计、校对及输出装置。要使用现场数据，主要依靠工具或软件的发展，比如虚拟网络、数据加密、数据显示及提升硬件设施来收集和处理大量的数据。

3.3 钻井数据分析的方法

分析方法可使理论具有可操作性。分析钻井数据的方法有成本和时间表现方法、具体表现方法以及质量表现方法。

成本、时间表现方法：这些方法用于钻井过程的整体评价，其目的是优化钻井时间，从而减少建井成本。如：

（1）钻井表现曲线，它是吸收了学习曲线理论而引入的一种方法。它吸收邻井经验并用一个数学模型来规范化，模型的系数用来衡量钻井难度，学习能力，以及执行情况。

（2）技术极限用来“描述在给定的参数下的最佳钻井状态”[6]。这种方法的核心是建立一个在当前技术条件下的最佳状况的理论井。理论井的各部分施工都由各自领域的专家来决策，这个专家意见可以量化“可节省的时间”。这样在钻下一口井时可确定达到技术极限的目标。

（3）最佳复合时间。它把钻井过程按照时间顺序分为安装设备、装钻头、起下钻以及钻进过程及其他过程。通过对比钻井数据，这种方法寻求每个过程的最优时间。所有过程的最优时间的总和为最佳复合时间。

（4）完善井分析法是利用一个数据叫做PW时间（perfect well），这个时间是完成钻井某项工序的最短时间。用这个时间除以真实钻井时间得到一个无因次参数叫做PW比率。这个参数以统一的标准对比不同条件下的施工时间。

具体表现方法：它用来评价具体的钻井工况或工具。这些评价方法引入了一些新术语。例如：

（1）钻井指数用来评价钻头性能。它分析4个无因次参数，将所得数据与基准钻头(钻头指数等于1)作对比。这种方法依靠对岩石力学性能和地层特性评价以及基准钻头信息的准确性。另外，也可通过钻头成本和钻井指数确定钻头的经济指数。

（2）PDC钻头的选型。其选型应尽量与所钻地层搭配。这种方法需要用地层参数如孔隙度、声波时差及其他参数评价地层特性。由这些特性及PDC钻头的外形特征确定理想钻头的切削齿的数量和大小，然后把理想钻头和市场上现有的钻头特征做对比，提出推荐钻头选型。当所有的推荐钻头由设计指数分级后，由性能指数和经济指数确定最终的钻头选型。

（3）定向井钻井难度指数用来评价钻定向井的相对难度。它用一系列用于表征定向井钻井难度的参数来衡量（这些参数的大小使用“问答法”来确定），使用统计学方法分析这些钻井数据。这个指数可以帮助使用者估计钻难度相当的定向井的钻井难度。

质量表现方法：这种方法旨在寻找一种手段来整合不同的分析方法，这种方法可以用于风险分析。比如：

（1）井眼质量是一种综合了解储层损害、钻井相互影响以及井眼稳定性等因素的方法。可以用计算机程序来估计井眼质量，主要是关于钻完井的条件、潜在风险以及影响井眼质量的其他因素等方面，使用井眼数据、钻井经验、概率网络以及专家知识等来预测井眼质量。估测值可以帮助设定钻井参数，从而提高钻井质量。

（2）因果模型用来估计事故复杂发生的原因。它结合了风险管理理论和原因/事件分析方法。这种方法旨在寻找事故发生的系统、人员等因素。

3.4 钻井数据分析的理论

钻井数据分析的理论都是借用其它领域的理论或概念，比如来自制造行业的学习曲线理论或来自石油相关领域的理论或概念；使用概率或统计学理论来评估风险；用“问答法”来吸取专家知识；以及新兴的人工智能理论，比如知识系统、机械学习法或实例系统等。使用这些理论可以评估钻井时间、代价、风险等的影响因素。

这些理论主要分析历史钻井数据，而对实时钻井数据的分析却不多，主要是由于实时数据的分析意味着实时操作。然而，大量的数据收集储存后就成了历史数据。从这些数据中找到有用信息需要怎样分析以及哪些理论？这个似乎很难把握，也取决于钻井数据分析的目的和原则。

3.5 钻井数据分析的观点

任何模型都是基于特定的目的和原则指导实践，这是金字塔结构中的各个阶段的基础。钻井数据分析模型的目的是在钻井设计或钻井施工过程中辅助决策，提供一个系统的分析钻井信息的方法。目前钻井数据分析时钻井数据的使用有2个方面。第一个方面是只分析基地数据库中的历史数据。这种情况下假设历史钻井数据是可靠的，可以用来进行钻井后分析的目的。相反，第二个方面致力于分析实时数据。这种情况下假设实时数据是准确的。

4 具体应用

山前高陡构造防斜打快是一直困扰着钻井工程技术人员的难题。山前构造带具有地层倾角大、结构复杂、极易发生井斜的特点，造成钻井周期长，勘探成本高，直接影响了勘探开发的速度和进展。使用金字塔结构来分析山前构造钻井的历史和实时数据，用结构性的方法可以更好地利用和积累山前构造防斜打快钻井知识，从而辅助钻井设计和实时决策，提高山前构造钻井能力。本文以偏轴钻具防斜打快为例来具体说明。

观点：这代表这个模型的目的和原则。防斜打快的目的是在充分认识地层等诸种因素的影响规律的基础上，试图采取合理的措施（如优选底部钻具组合与操作参数），阻止或纠正钻头过大偏离垂直方向（重力方向），将实钻井眼轨迹有效地控制在可允许的井斜和井眼曲率范围内，并且不牺牲钻压，能够快速钻井。然而，防斜打快的原则是变化的。比如偏轴钻具防斜打快技术，克服了常规防斜钻具防斜效果差、钻速低的缺点[7]，它改变了传统的防斜观念与方法，建立了高陡构造条件下全新的防斜打快钻井模式。基于新的防斜打快的原则，这需要相应的调整钻井设计。这个技术又需要新的理论来支撑。

理论：这是防斜打快技术的最主要的方面，这里面包括大量的理论和术语，并且需要对物理现象的详细了解。偏轴钻具防斜打快技术需要对偏轴接头进行力学强度理论分析以便用于具体操作方法的实施。比如运用纵横弯曲连续梁理论和达朗伯原理，建立偏轴钟摆钻具组合动力学分析模型，来评价钻具组合的防斜（纠斜）能力和偏轴接头附近的偏磨程度[8]。

方法：这包括一些有条理的步骤，这些步骤可使理论具有可操作性。为了实施偏轴钻具防斜打快技术，钻井工程师需要了解并掌握偏轴钻具防斜打快的方法，以便达到防斜打快的目标。比如如何在特定的井眼和地质环境下使用这个技术、使用效果分析、偏轴距的确定、钻井参数的确定等。通过钻井表现曲线吸收临井偏轴钻具防斜打快的经验，确定数学模型的系数，来衡量防斜打直钻井难度、学习能力等。而这些步骤需要相应的分析工具。

工具：这是用于偏轴钻具防斜打快的手工或电脑计算系统。有些非常简单，如一些数据表或分析表；有些却非常复杂或很费时，比如通过有限元软件分析，对带偏轴接头的下部钻具组合的钻头侧向力随时间变化的趋势和钻具任意截面的运动轨迹进行全面的动态仿真研究，确定为达到好的防斜效果所需的钻具结构参数（偏轴距）和钻井参数（钻压、转速）[9]。采用非线性动力有限元法和威尔逊-θ法进行偏轴组合的瞬态动力学分析计算，用动态规划进行结构的优化设计，并开发专用设计计算软件，能计算任一时刻偏轴组合的位移、速度、加速度等参数[10]。不管怎样，现场数据的总量和质量对分析结果的质量有重要影响，而分析结果的质量可以辅助钻井设计及实时决策。

工具的使用：通过工具使用所得的数据可以积累钻井经验，某项技术在特定区块的应用范围得以验证后，可以加快该技术的不断完善。比如，通过对偏轴钻具防斜打快技术在塔里木山前构造的使用的结果分析，可以重新考虑使用的工具、方法、理论及其使用的原则和假设等是否符合这个区块。这样，通过这个反馈机制可以加快该技术在山前构造具体区块应用的成熟。

5 总结与建议

5.1 结论

本文在论述了一种钻井数据分析的模型，把钻井知识、工具等分配到这个金字塔模型里面，可以用结构性的方法分析整个过程，用于辅助决策。虽然钻井数据分析是一个新事物，但它的发展所得的利益将会使其得到更多人的支持。同时钻井技术发展很快，目前的钻井数据分析方法可能不能完全满足以后的需求。它需要随着环境的变化而不断发展。

5.2 建议

（1）明确钻井数据的使用范围，这样有助于正确选择分析的工具、方法及理论，同时有助于收集有用的信息。

（2）钻井数据分析工具主要用于分析历史数据，应加强对现场实时数据的及时利用。

（3）需要不断研究出新的理论和方法以分析大量的钻井数据。

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[6] Bond,D.F.,Scott,P.W.,Page,P.E.,and Windham,T.M.Apply⁃ing Technical Limit Methodology for Step Change in Under⁃standing and Performance.September.1998[C].Texas,USA：SPE 87996,1998.

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