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斯伦贝谢用大数据剖析钻井液对钻井效率影响

油服公司斯伦贝谢（Schlumberger）最近完成技术研究，即从大数据分析角度，剖析钻井液影响钻井效率因素。

钻井液对钻井效率影响的大数据分析核心部分是“跨域数据分析”。研发人员虽然早已实现“跨域数据分析”整体流程优化，但实施起来仍有挑战性。因为数据往往分散在不同领域数据库，调用十分复杂，需要研发人员的多领域专业知识，才能得到正确结果。研发人员定义映射单元数据，包括位置、操作符和油井名称，并统一“叠加”属性。对接、澄清和处理的各种数据集，包含来自斯伦贝谢公司在全球数千口钻井信息。

自2016年以来，斯伦贝谢公司开展各种钻井工程数据的融合与互补工作。即将来自不同数据库、不同细节描述层次的钻井工程数据，通过数据间的融合与互补工作，进行“图像化”处理。最终，数据在显示屏上进行适当排列和可视化处理，还通过各种工况环境的直观过滤，实现数据深入分析目的。还有从《钻井日报》的文本评论中，找出起钻原因及起钻风险等信息。

研发人员以大数据方式，跟踪钻井作业过程中，因钻具故障而非正常中止钻进的工况。并且跟踪钻井中的井筒完整性措施执行进展，非标准钻进状态，以及井眼钻进作业。

研发人员着重跟踪监测实现钻进总深度（TD）过程中出现问题，或者由于钻井液性能导致的钻井征兆与问题。监测包括最小值、最大值和中值“聚合度量”。运用这些数据信息，进行更高级别的数据评估。研发人员详细分析影响和因果关系的统计显著性。根据数据，创建了几个此类分析的示例，重点是美国主要油田的水基钻井液与油基钻井液对钻井效率的影响。

研发人员所编制的工作流程与程序，已分析与解读全球数万口油井的大数据。分析成果有望提高钻井效率和可靠性，最终减少运营商的油井总开支。2019年3月15日，斯伦贝谢和罗克韦尔自动化达成协议，将组建一家合资公司，合力打造全球第一家全集成数字油田自动化解决方案提供商，标志着油服行业正加速扩充实力向数字领域进军。

美企通过“示踪剂”与“压力干扰试井”结合方式进行试井诊断

美国得克萨斯大学奥斯汀分校推出油田试井作业新技术。研发人员利用油井长期压力数据，进行“干扰试井”的井底状态诊断。此方法可以在低渗透油藏中，通过井下岩石裂缝观察到井眼之间的连通情况。此外，还注入井下示踪剂，参照井眼内的压力干扰数据，进行油井的试井作业。

此方法特别适用于作业人员在多个裂缝水平油井之间判断井下连通情况。而且对于油田的加密井和“母子井”的试井作业更有优势。作业人员在美国南部二叠纪盆地油田的11个井场，使用示踪剂，包括化学示踪剂和放射性支撑剂示踪剂进行测试。除此之外，还对各个井眼内的压力数据，进行井眼之间相互干扰的关系的分析。在实施过程中，作业人员编制了使用示踪剂与进行压力干扰分析的操作流程。其中压力干扰数据，主要是取自多口裂缝水平井的井组现场的数据资料。

作业人员还利用监测井的井眼内压力变化，以及井眼内示踪剂浓度的变化，来进行井下状态的监测识别，并且评估“源井”和“监测井”之间的干扰程度。作业人员若是发现示踪剂的回收率极低，以及井眼内压力响应极其微弱，则认为两口井之间没有相通的岩层裂缝。此外，实践证明作业中对于地下基岩的干扰是有效的。而且还可证明，利用井下示踪剂和压力干扰数据的组合，可以判断两口井之间，或者若干井之间的岩石裂缝通道的状态。

作业人员根据现场情况，独立决定施加压力干扰的强度。而影响压力干扰强度的因素，一是井眼内对于施加压力的响应时间，二是注入井底的示踪剂的恢复时间。以此决定采用有效的油藏模型。这一模型用以模拟开采过程中井眼之间的压力干扰。此方法可用于优化加密井方案，确定邻井井距，以及在未来的油气井诊断设计中确定压裂作业后的地层裂缝尺寸。

现场人员认为示踪剂与“压力干扰试井”结合方法有两个特点。

一是基于流体与支撑剂的示踪剂测试。井眼内的流体示踪剂与压裂支撑剂示踪剂相比，则流体示踪剂沿地层走得更远。当多口评价井进行压裂作业期间，各个井眼之间的流体示踪剂均由岩石裂缝完成回收。之所以压裂井的流体示踪剂回收率较高，主要原因是液体更容易通过业已存在的裂缝网络流动。与过去已经压裂作业过的相邻井相比，“拉链式压裂井”之间的“沟通性”会更好。其中原因很可能是经过压裂作业的油井，由于诱导性未支撑裂缝的“延时”闭合的作用所致。在“拉链式”压裂作业时，作业人员观察到A层位与B层位的支撑示踪剂进行交换。

这就意味着两者之间存在压力连通。产生这一现象的原因，可能是A层位与B层位之间的“隔离层”，在B层位油井作业时产生连通裂缝。此外，作业人员使用地层示踪剂结果显示，当开展某批油井的压裂作业时，这些油井中间以前经历过压裂的油井，其作业后的裂缝就稍长一些，效果就稍好些。

二是考虑示踪剂响应的井眼中的综合压力响应。在作业现场的井下层位中，使用支撑剂示踪剂进行井眼之间交换的井，明显与井眼之间的压力传递形成同步。而这种压力传递可能是由于支撑式压裂作业过程中，在现场人员实施压力干扰时间内，裂缝保持开放状态下形成的。作业人员在油层投产200天后，观察井下的压力传递状态，发现由井眼内部的水示踪剂数据获得的干扰值，与井下压力传递无关。这表明有可能油井开采期间，地层裂缝形成闭合。

现场人员发现，从增强的流体示踪剂和支撑示踪剂所示，当进行A层位与B层位之间的压力传递干扰试验期间，即在开采约200天后，未观察到井下有示踪剂交换现象。这表明两个地层之间连接裂缝通道，由原来产生裂缝到后来裂缝闭合。其原因可能是支撑剂在裂缝中的沉淀造成的。这进一步证实了IU（诱发性非支撑）裂缝的存在和重要性。

Sanvean技术公司安装“钻机高频监测头”提高钻井效率

美国得州Sanvean技术公司近期推出钻机高频监测技术，进行钻机故障预测，提高钻机作业效率。监测包括钻机的地面部分，井下部分钻进动力学测量与分析。这项技术改善了对井下钻具故障的预测水平，同时也加快了钻井进度。

目前，北美生产的钻机配备了电子数据记录仪（EDR）系统，可以采集来自钻机传感器的监测数据。系统通常以低频（0.1-1Hz）记录钻机地面设备的数据，从而使得识别井底可能发生的高频故障变得更为困难。

研发人员为了更好掌握钻井动力学信号沿钻柱的传输特性，在钻机“顶驱”设备的保护接头里，嵌入“高频钻井动力学传感器”。这样可以在作业过程中进行采样和连续监测。传感器记录频率为800Hz或1600Hz。与此同时，钻机相关部件也以相同的高频，对钻头、井底钻具组合（BHA）和井架上面的“顶驱”设备保护器接头进行监测。安装在钻机各个位置的“高频钻井动力学传感器”，不仅均配备了相同的硬件、软件与驱动系统，还具备进行详细的动力学信号分析功能。

美Sanvean技术公司改装的钻机，进行传感器采集的高频与低频信息的整合。即合并了所有的钻机本身发出的“高频地面或井底钻井动力学数据”，以及低频EDR（故障记录）数据。进而系统可以识别地面与井下的信号模式所反映的功能性障碍。安装高频监测头后的钻机，不仅具备来自地面设备与井下的高频传感器，还有钻机原来安装的低频地面钻机监测装置。因此，可以用于钻机故障的模式识别与分析。

系统可以分析井筒的垂直、位移、切线、曲线和横向剖面，充分掌握钻井动力从井下到地面，以及从地面传递到井下的全过程。研发人员发现，在相对较浅的钻井深度里，近钻头处的故障先兆，可以通过地面传感器所采集的高频横向振动信号展现。即使钻头钻到较深井段，作业人员也会经地面传感器检测到钻具的旋转速度，以及井底的冲击与振动特征。研发人员在钻机所在井场的地面与井底，设计安装有相同的“高频钻井动力学传感器”。

这些传感器的特点，是拥有相同的软件、硬件，以及驱动系统。因此，其采集与传输的信号也是相同的。这项钻机改装，不会产生通常钻机升级改造时形成的风险，即不会由于安装不同的传感器，或不同的信号处理系统，而导致信号被错误解释的风险。