CN111364966A - 一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法 - Google Patents
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Abstract
一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，首先建立算法模型，根据输入的实施采集的基础数据为基础，计算出井底钻头所受到的扭矩，进而派生出地面的实时泵压差关系，并通过历史数据进行机器血腥，调整和优化所述算法模型，使之输出可以满足恒压差钻进；最后根据输出的泵压差值控制电机的转速进行调整，实现最优控制压差，最终实现恒压差自动送钻。本发明所述方法通过压差进行标定，不需要反复活动钻具以矫正钻压基准，既可以提高效率，也可以使操作设置更为方便；并且可以在不使用额外的井下工具的条件下，实现钻头钻压和扭矩的有效控制，可以提高机械钻头的使用寿命、也可以降低井下工具的风险和成本。
Description
技术领域
本发明涉及钻井控制领域，尤其涉及一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法。
背景技术
水平井、大位移井钻进过程中摩阻较大，且随时间不断变化，所以井口钻压并不能反映井底钻头的钻压，从而很难实现恒压送钻；又因为正常工作条件下钻头扭矩与钻压近似成正比，所以造成钻头的实际钻压和扭矩都不稳定，从而影响钻头的使用寿命和机械钻速。目前一般通过井下工具来降低水平井、大位移井的钻头扭矩和钻压波动幅度，这种方法的使用寿命短且成本高。
现有技术中公开了一个钻头恒扭矩的工具，当钻头受到井底反扭矩增大，超过工具的预设扭矩，引起与钻头相连的螺旋芯轴转速小于螺旋壳体产生转速，钻头被逐渐提离井底，钻头的钻压立刻降低使钻头切削齿吃入地层的深度减少，受到的井底反扭矩随之减小，使螺旋芯轴转速大于螺旋壳体转速，使钻头轴向下移，继续吃入岩层破岩，从而减小了扭矩波动，钻头将始终保持相对恒定转矩平稳地钻进。此种方法必须使用专用的井下工具，这就会造成使用成本的提高，有因为工具的使用寿命有限，更提高了使用成本；如果不使用专门的井下工具，则需要反复活动钻具以矫正钻压，这就提高了行为成本，更降低了工作效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，
一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，包括以下步骤：
S1、构建算法模型，以入井钻头、螺杆动力钻具和钻遇实地层为基础，计算井底钻头所受到的扭矩，进而派生出地面的实时泵压差关系；所述算法模型包括以下步骤：
S11、在非钻进状态下，记录空载立压；
S12、在非钻进—钻进状态切换时，记录悬重与立压变化的对应关系；
S13、将非钻进和钻进状态下的立压差值，作为间接控制目标；
S14、通过调节送钻电机的转速，控制压差的变化，使井底的真实钻压达到稳定；
S2、采用立压数据对步骤S1中的算法模型进行人工标定；并进行机器学习，从而对算法模型进行调整优化，使之满足恒压差送钻的需要。
S3、将步骤S1中的算法模型根据步骤S2进行机器学习，并根据输出的泵压差值对电机的转速进行调整，实现最优控制压差，最终实现恒压差自动送钻。
优选的，所述机器学习包括以下步骤：
S21、采集立压数据，并派生出多项高阶参数；
S22、利用所述多项高阶参数，表征各项钻井参数的变化趋势和统计分布规律；
S23、将所述立压数据和所述多项高阶参数作为输入，所述人工标定的结果作为输出进行机器学习；
S24、通过所述机器学习不断调整优化步骤S1中所述的算法模型；
优选的，步骤S1中采集的基础数据包括悬重、大钩数据、排量、立压、转速和扭矩。
优选的，步骤S2中派生出的多项高阶参数包括井深、钻头位置和钻压数据。
优选的，步骤S2所述的机器学习算法包括空载立压算法、压差算法和最优压差算法；
优选的，步骤S2中的所述立压数据为进行数据处理后的历史数据。
本发明的有益效果是：本发明提供了一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，通过算法模型，可以实时采集立压数据并折算成钻压，通过调节电机转速来控制压差，这种方式可以避免井内轴向摩阻积攒的突然释放或托压状态下，井口显示的钻压失真造成的井底钻压异常波动，对算法模型造成影响；采用海量的历史数据作为直接控制目标，而不采用实时采集的瞬时立压数据，可以避免钻进参数变化和立压正常波动对模型结果造成的影响；本发明所述方法通过压差进行标定，不需要反复活动钻具以矫正钻压基准，既可以提高效率，也可以使操作设置更为方便；并且可以在不使用额外的井下工具的条件下，实现钻头钻压和扭矩的有效控制，可以提高机械钻头的使用寿命、也可以降低井下工具的风险和成本。
附图说明
图1是恒压差送钻控制原理示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在水平井以及大位移井的施工过程中，在井下使用螺杆、涡轮等动力钻具进行钻进，当钻头接触井底钻进时，地层会给钻头反作用力从而产生了反扭矩，因动力钻具原因，这种情况下会致使地面立管压力上升；同时在斜井段钻进情况下，由于井眼轨迹为不可抗力因素，就会造成钻具在井筒内大面积与井壁相接触，导致地面采集钻压与井底实际钻压差异明显。为了解决上述问题可以计算出井底钻头受到的扭矩，从而派生出地面的泵压差值关系，并根据所述泵压差值关系对送钻电机的转速进行调整，最终实现“地面横泵压差”送钻。从而保护钻头，提高钻井效率。
为了解决上述问题，本发明公开了一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，为了实现上述恒压差送钻，构建一个算法模型，所述算法模型根据入井钻头、螺杆动力钻具和钻遇实地层，计算井底钻头所受到的扭矩，进而派生出实时的地面泵压差值关系，最终实现“地面恒泵压差”送钻。
所述石油钻井恒压差自动送钻控制方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1、构建算法模型，以入井钻头、螺杆动力钻具和钻遇实地层为基础，计算井底钻头所受到的扭矩，进而派生出地面的实时泵压差关系；所述算法模型包括以下步骤：
S11、在非钻进状态下，记录空载立压；
S12、在非钻进—钻进状态切换时，记录悬重与立压变化的对应关系；
S13、将非钻进和钻进状态下的立压差值，作为间接控制目标；
S14、通过调节送钻电机的转速，控制压差的变化，使井底的真实钻压达到稳定；
S2、采用立压数据对步骤S1中的算法模型进行人工标定；并进行机器学习，从而对算法模型进行调整优化，使之满足恒压差送钻的需要；所述及其学习包括以下步骤：
S21、采集立压数据，并派生出多项高阶参数；
S22、利用所述多项高阶参数，表征各项钻井参数的变化趋势和统计分布规律；
S23、将所述立压数据和所述多项高阶参数作为输入，所述人工标定的结果作为输出进行机器学习；
S24、通过所述机器学习不断调整优化步骤S1中所述的算法模型；
S3、将步骤S1中的算法模型根据步骤S2进行机器学习，并根据输出的泵压差值对电机的转速进行调整，实现最优控制压差，最终实现恒压差自动送钻。
步骤S1中采集的基础数据包括悬重、大钩数据、排量、立压、转速和扭矩；
步骤S2中派生出的多项高阶参数包括井深、钻头位置和钻压数据；
步骤S2所述的机器学习算法包括空载立压算法、压差算法和最优压差算法；
步骤S2中的所述立压数据选用海量的历史数据，进行数据处理；由于钻井参数的变化也会引起立压的变化，并且实施采集的立压数据本身有一定幅度的正常波动，因此不能采用实时采集的瞬时立压数据作为直接控制目标来调整送钻电机的转速，而是采集历史数据进行一系列数据处理后，去除其他钻进参数变化和立压正常波动的影响。
实施例
在水平井及大位移井的施工过程中，对入井钻头、螺杆动力钻具和钻遇实地层等基础数据进行实时采集，并将其作为基础数据传输进入所述算法模型中；所述基础数据通过上述方法进行数据处理，调整所述算法模型；控制钻具根据所述算法模型的输出进行自动送钻，实现钻井内的钻头恒压差送钻。
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：本发明提供了一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，通过算法模型，可以实时采集立压数据并折算成钻压，通过调节电机转速来控制压差，这种方式可以避免井内轴向摩阻积攒的突然释放或托压状态下，井口显示的钻压失真造成的井底钻压异常波动，对算法模型造成影响；采用海量的历史数据作为直接控制目标，而不采用实时采集的瞬时立压数据，可以避免钻进参数变化和立压正常波动对模型结果造成的影响；本发明所述方法通过压差进行标定，不需要反复活动钻具以矫正钻压基准，既可以提高效率，也可以使操作设置更为方便；并且可以在不使用额外的井下工具的条件下，实现钻头钻压和扭矩的有效控制，可以提高机械钻头的使用寿命、也可以降低井下工具的风险和成本。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种石油钻井恒压差自动送钻控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建算法模型，以入井钻头、螺杆动力钻具和钻遇实地层为基础，计算井底钻头所受到的扭矩，进而派生出地面的实时泵压差关系；所述算法模型包括以下步骤：
S11、在非钻进状态下，记录空载立压；
S12、在非钻进—钻进状态切换时，记录悬重与立压变化的对应关系；
S13、将非钻进和钻进状态下的立压差值，作为间接控制目标；
S14、通过调节送钻电机的转速，控制压差的变化，使井底的真实钻压达到稳定；
S2、采用立压数据对步骤S1中的算法模型进行人工标定；并进行机器学习，从而对算法模型进行调整优化，使之满足恒压差送钻的需要；
S3、将步骤S1中的算法模型根据步骤S2进行机器学习，并根据输出的泵压差值对电机的转速进行调整，实现最优控制压差，最终实现恒压差自动送钻。
2.根据权利要求1所述的石油钻井恒压差自动送钻控制方法，其特征在于，所述机器学习包括以下步骤：
S21、采集立压数据，并派生出多项高阶参数；
S22、利用所述多项高阶参数，表征各项钻井参数的变化趋势和统计分布规律；
S23、将所述立压数据和所述多项高阶参数作为输入，所述人工标定的结果作为输出进行机器学习；
S24、通过所述机器学习不断调整优化步骤S1中所述的算法模型。
3.根据权利要求1所述的石油钻井恒压差自动送钻控制方法，其特征在于，步骤S1中采集的基础数据包括悬重、大钩数据、排量、立压、转速和扭矩。
4.根据权利要求1所述的石油钻井恒压差自动送钻控制方法，其特征在于，步骤S2中派生出的多项高阶参数包括井深、钻头位置和钻压数据。
5.根据权利要求1所述的石油钻井恒压差自动送钻控制方法，其特征在于，步骤S2所述的机器学习算法包括空载立压算法、压差算法和最优压差算法。
6.根据权利要求1所述的石油钻井恒压差自动送钻控制方法，其特征在于，步骤S2中的所述立压数据为进行数据处理后的历史数据。
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