发明内容
本发明实施例提供一种深水控压钻井水力参数实时优化方法,该方法包括:实时采集当前钻井过程中的溢流参数,对该溢流参数进行预处理和特征提取,并将该预处理和特征提取后的溢流参数输入到训练好的支持向量机识别模型进行溢流判断;以及在判断当前钻探深度发生溢流时,减小节流管线上的节流阀的开度,增大井口回压,同时升高海底泵排量,增加钻井液的排量;测量井口回压,并根据所测量的井口回压,计算井底压力;在所计算的井底压力未落入一安全窗口内的情况下,判断是否继续发生溢流;在继续发生溢流的情况下,采用高密度钻井液与原钻井液混合从钻杆泵入井筒环空,并执行上述减小节流阀的开度、升高海底泵排量、计算井底压力以及判断继续发生溢流的操作,直至不再发生溢流。
其中,所述训练好的支持向量机识别模型包括:流量识别模型、泥浆池增量识别模型和立压识别模型;所述实时采集当前钻井过程中的溢流参数,对该溢流参数进行预处理和特征提取,并将该预处理和特征提取后的溢流参数输入到训练好的支持向量机识别模型进行溢流判断包括:实时采集当前钻井过程中的进出口的流量差、泥浆池增量以及立压,对所述流量差、泥浆池增量以及立压进行预处理和特征提取,并将该行预处理和特征提取后的流量差、泥浆池增量以及立压输入到相应的支持向量机识别模型进行溢流判断;以及采用信息融合模型对各个识别模型下的溢流概率进行处理,以判断当前钻探井深是否溢流。
其中,根据所测量的井口回压,计算井底压力包括:确定控压钻井溢流后的流动计算参数;确定溢流状态下的复杂流体组分;考虑溢流状态时井筒内的复杂流动,建立井筒双多模型;确定核心辅助方程和边界条件;对双多模型求解域进行网格划分和数值离散;以及利用所述双多模型,求解当前测量井口回压下的井底压力。
其中,所述流动计算参数包括:井身结构、钻具组合、地层数据、钻井平台上监测到的气-液-固相排量、钻井液密度、钻井液粘度、实时井口回压、井口处的温度和压力、当前的钻头钻探深度;所述复杂流体组分包括:钻井液、流入原油、地层水、破碎岩屑、钻穿水合物层时的水合物、烃类气体、CO2、H2S。
其中,所述井筒双多模型包括:气相、液相、固相、超临界相的连续性方程,以及动量方程和能量方程。
相应的,本发明实施例还提供一种深水控压钻井水力参数实时优化设备,该设备包括:采集装置,用于实时采集当前钻井过程中的溢流参数以及井口回压;以及控制装置,用于对采集的的溢流参数进行预处理和特征提取,并预处理和特征提取后的溢流参数输入到训练好的支持向量机识别模型进行溢流判断,并在判断当前钻探深度发生溢流时,减小节流管线上的节流阀的开度,增大井口回压,同时升高海底泵排量,增加钻井液的排量;根据所采集的井口回压,计算井底压力;在所计算的井底压力未落入一安全窗口内的情况下,判断是否继续发生溢流;在继续发生溢流的情况下,采用高密度钻井液与原钻井液混合从钻杆泵入井筒环空,并执行上述减小节流阀的开度、升高海底泵排量、计算井底压力以及判断继续发生溢流的操作,直至不再发生溢流。
其中,所述训练好的支持向量机识别模型包括:流量识别模型、泥浆池增量识别模型和立压识别模型;所述采集装置实时采集当前钻井过程中的进出口的流量差、泥浆池增量以及立压;所述控制装置用于:对所述流量差、泥浆池增量以及立压进行预处理和特征提取,并将该行预处理和特征提取后的流量差、泥浆池增量以及立压输入到相应的支持向量机识别模型进行溢流判断,得到各个识别模型下的溢流概率;以及采用信息融合模型对各个识别模型下的溢流概率进行处理,以判断当前钻探井深是否溢流。
其中,根据所采集的井口回压,计算井底压力包括:确定控压钻井溢流后的流动计算参数;确定溢流状态下的复杂流体组分;考虑溢流状态时井筒内的复杂流动,建立井筒双多模型;
确定核心辅助方程和边界条件;对双多模型求解域进行网格划分和数值离散;以及利用所述双多模型,求解当前测量井口回压下的井底压力。
其中,所述流动计算参数包括:井身结构、钻具组合、地层数据、钻井平台上监测到的气-液-固相排量、钻井液密度、钻井液粘度、实时井口回压、井口处的温度和压力、当前的钻头钻探深度;所述复杂流体组分包括:钻井液、流入原油、地层水、破碎岩屑、钻穿水合物层时的水合物、烃类气体、CO2、H2S;
其中,所述井筒双多模型包括:气相、液相、固相、超临界相的连续性方程,以及动量方程和能量方程。
通过上述技术方案,可实现以下技术效果:
(1)本发明所述的深水控压钻井水力参数实时优化方法,适用于深水天然气田的钻探开发,采用大数据融合的方法实现溢流的早期监测,保证早发现,早处理,保持安全控压钻进;
(2)本发明考虑了深水钻井过程中井筒内多相多组分的存在对控压钻井的影响,不仅适用于深水天然气田的钻探开发,也适用于海洋水合物层、陆地冻土地带和高温高压高含酸性气体的天然气田的安全控压钻井;
(3)本发明考虑了深水气井钻进过程中溢流工况,对溢流的处理采用双多模型对井筒内复杂的流动状态实时计算分析,准确掌握井筒内难以随钻测量段内的压力变化,根据地层三压力预测剖面实时调控井底压力在合适的安全窗口内,计算精度高,可实时处理控压钻井过程中的溢流状况。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限制本发明实施例。
海洋控制压力钻井技术能够满足海洋复杂钻井环境条件下天然气田勘探开发的需求,在国内外现有海洋控压钻井技术应用中,以双梯度钻井和控制泥浆帽钻井技术为主,主要针对井筒中钻井液的单相流动和注气工况时的气液两相流动,对随钻测井数据依赖度很高。同时钻进现场采取的溢流监测方法以阈值法为主,误报率很高。在控压钻井理论技术方面,现有陆地控压钻井技术虽然考虑了高含CO2和H2S酸性气体侵入时在钻井液中的溶解析出,但忽略了酸性气体在井筒中的相态变化和海底泥线附近高压低温环境下天然气水合物的生成对井筒压力的影响。因此,采用大数据融合分析方法实现井筒内溢流的早期监测,同时针对发现的溢流工况,采用井筒多组分多相流模型对井筒压力实时计算,实现精确控压钻进和对井下异常状况的及时发现和处理具有重要意义。
针对深水天然气田钻至储层以及钻进过程中穿过水合物储层时控压钻井理论和溢流的早期监测存在的问题,本发明提出了一种基于双多模型与大数据融合的深水控压钻井水力参数实时优化方法,该方法具体包括:
1.深水海底地层三压力预测剖面的构建
根据平台上钻前的测井资料和邻井资料构制深水海底地层的三压力预测剖面。
2.大数据融合的深水钻井溢流早期监测
将当前开发区块历史钻井数据和现有文献的深水钻井溢流数据形成数据库,对数据库数据进行预处理和特征提取,采用支持向量机进行训练,同时粒子群算法优化支持向量机中的核函数,得到最优的训练支持向量机模型,实时采集当前钻井过程中的溢流参数,通过预处理和特征提取后输入到训练好的支持向量机识别模型进行溢流判断,得到各识别模型下的溢流概率,最后采用信息融合模型判断当前钻探井深是否溢流,若监测到溢流的发生,则进行溢流处理,若未监测到溢流的发生,则正常钻进。
3.未监测到溢流时保持安全控压钻进
通过溢流风险判断方法未监测到当前钻探深度发生溢流时,结合地层的三压力剖面保持继续控压钻进。
4.监测到溢流时井底压力的实时模拟计算
监测到当前钻探深度发生溢流时,分析井筒内的复杂流动状态,建立井筒的双多模型(即,八组分四相流控制方程组),计算当前井口回压下的井底压力,其中的双多模型实时井底压力预测步骤如下:
(1)控压钻井溢流后的流动计算参数确定。计算参数主要包括:井身结构、钻具组合、地层数据、钻井平台上监测到的气-液-固相排量、钻井液密度、钻井液粘度、实时井口回压、井口处的温度和压力、当前的钻头钻探深度;
(2)溢流状态下的复杂流体组分确定。复杂的流体组分以八组分为主,具体包括:钻井液、流入原油、地层水、破碎岩屑、钻穿水合物层时的水合物、烃类气体、CO2、H2S;
(3)考虑溢流状态时井筒内的复杂流动,建立井筒双多模型。井筒内的多相以气-液-固-超临界相四相为主,其中包括气相(地层侵入的烃类气体、CO2和H2S)、液相(钻井液、产出地层水和原油)、固相(岩屑和水合物相)、超临界相的连续性方程,以及动量方程和能量方程;
(4)核心辅助方程和边界条件的确定。为对(3)中建立的多组分多相流控制方程组实现精确求解,需要建立一定的计算辅助方程和确定初始边界条件,其中核心辅助方程包括:水合物生成分解方程,烃类气体(CH4,C2H6,C3H8等)和酸性气体(CO2、H2S)的溶解度计算方程、超临界相判别方程,地层烃类气体产出方程和地层酸性气体产出方程等;
(5)双多模型求解域的网格划分和数值离散。对建立的双多模型在井筒中进行时间域和空间域的网格划分,确定时间步长和空间步长。同时采用四点有限差分的方法对双多模型中的连续性方程、动量方程和能量方程采用有限差分的方法进行数值离散;
(6)双多模型求解得到当前测量井口回压下的井底压力。根据得到的地层三压力预测剖面,实时假设井底压力的初值,求解双多模型得到满足当前井口回压值下的井底压力,同时得到井筒中的多相流动参数,该多相流动参数包括:井筒环空中的温度压力分布和各相各组分的体积分数。
5.结合地层三压力预测剖面和双多模型的实时模拟计算,优化水力参数。通过地层的三压力预测剖面得到当前井深处的安全钻进压力窗口,海洋钻井平台对钻井液密度、节流阀开度和海底泵排量的实现快速调节,精确控制井底压力,保证井底压力在合适的安全窗口内。
6.实时溢流监测和双多模型实时计算,安全高效钻进
结合溢流的早期监测和溢流发生时双多模型对井底压力计算,根据地层三压力剖面(可根据该地层三压力剖面,确定一合适的安全压力窗口)实时调节水力参数,保持安全高效控压钻进。
图1为本发明基于多组分多相流模型的海洋控压钻井水力参数实时优化方法计算流程图,主要实施步骤如下:
1.深水海底地层的三压力预测剖面的构建
根据平台上钻前的测井资料和邻井资料构制深水海底地层的三压力预测剖面。
2.大数据融合的深水钻井溢流早期监测
(1)将当前开发区块历史钻井数据和现有文献的深水钻井溢流数据形成数据库,对数据库数据进行预处理和特征提取,由粒子群算法优化支持向量机(SVM)中的误差惩罚因子与核参数,得到最优的训练好的支持向量机溢流识别模型(流量识别模型、泥浆池增量识别模型和立压识别模型);
(2)实时采集当前钻井过程中的溢流参数(进出口的流量差、泥浆池增量、立压),通过预处理和特征提取处理后输入到训练好的支持向量机(SVM)识别模型进行溢流判断,得到各个识别模型下的溢流概率;
(3)采用信息融合模型判断当前钻探井深是否溢流,若监测到溢流的发生,则进行溢流处理,若未监测到溢流的发生,则正常钻进;
针对(1)的预处理采用傅里叶变换滤波降噪处理,去除波动大的异常点,对于波动较小的监测参数,使用均值滤波法进行平滑处理:
这里,fn为过滤变化后的数据;F(k)为长度为M的有限长序列;N为傅里叶变换的区间长度,N>M;k=0,1,2,…N-1为频率变量;WN为旋转因子,n为时间变量。
针对(1)中获取数据的特征提取,主要针对各个溢流监测参数在一定时间内的变化量表示,其中粒子群算法对支持向量机(SVM)优化主要对误差惩罚因子C与核参数σ2,支持向量机适应度函数如下:
其中,n为样本容量,y
i为训练集输出,
为优化输出,达到指定的迭代次数后则停止优化输出最优参数,得到最优的支持向量机模型。
针对(3)中的溢流判断的信息融合模型以D-S多源信息融合为主,首先根据(2)得到的各个识别模型下的溢流概率,计算其归一化常数:
其中,K为归一化常数;mi(Ai)为溢流或非溢流发生的概率;Ai中i=1时代表溢流事件,i=2时代表非溢流事件;flow为溢流状态;no flow为非溢流状态;
所得溢流发生概率M(flow)为:
如果融合后的概率高于某一阈值(例如,0.5),则显示控压钻井过程中发生溢流,如果融合后的概率低于所述阈值(例如,0.5),则正常控压钻进,无溢流出现。
3.监测到溢流时井底压力的实时模拟计算
(1)溢流时的流动计算参数确定
获取深水控压钻井多相流动计算参数,其中计算参数主要包括:井身结构、钻具组合、地层数据、钻井中的气-液-固相排量、钻井液的物性数据、实时井口回压、海底泥线井口处的温度和压力、当前的钻头钻探深度。
(2)溢流状态下的复杂流体组分确定
溢流发生时,井筒内的流体以8组分为主,具体包括:钻井液、流入原油、地层水、破碎岩屑、钻穿水合物层时的水合物、烃类气体、CO2、H2S;
(3)考虑溢流状态时井筒内的复杂流体流动,建立井筒内双多模型
针对海洋控压钻井过程中的流体组分和流动状态复杂情况,建立井筒内的双多模型,该模型中的“双多”指的是八组份四相流,具体四相八组份包括:气相(地层侵入的烃类气体、CO
2和H
2S)、液相(钻井液和产出地层水)、固相(岩屑和水合物相)、超临界相,该双多模型包含该四相的连续性方程以及总动量方程和能量方程。计算所需的参数包括:钻井液、地层水、岩屑、地层烃类气体、CO
2、水合物相、超临界相、原油和H
2S在当地温度和压力下的密度ρ
m、ρ
w、ρ
c、ρ
g、ρ
CO2、ρ
H、ρ
SC、ρ
o、ρ
H2S,kg/m
3;钻井液、地层水、岩屑、地层烃类气体、CO
2、水合物相、超临界相、原油和H
2S在当地的上返速度v
m、v
w、v
c、v
g、v
CO2、v
H、v
SC、v
o、v
H2S,,m/s;钻井液、地层水、岩屑、地层烃类气体、CO
2、水合物相、超临界相、原油和H
2S在当地的体积分数E
m、E
w、E
c、E
g、E
CO2、E
H、E
SC、Eo、E
H2S,无量纲;环空截面积A,m
2;单位时间单位厚度产出天然气(CH
4,C
2H
6,C
3H
8)的质量q
g,kg/s·m
3;水合物中天然气的质量分数x
g,无因次;井筒内单位长度上天然气水合物的生成/分解速率r
H,kg/s·m;井筒内单位长度上超临界相的生成/分解速率r
sc,kg/s·m;单位时间单位厚度内岩屑、产出水、CO
2、H
2S、原油和超临界相的质量q
c、q
w、q
CO2、q
H2S、q
o、q
SC,kg/s;天然气(i=CH
4,C
2H
6,C
3H
8)在钻井液中的溶解度R
i,m
3/m
3;标准状态下的天然气(i=CH
4,C
2H
6,C
3H
8)的密度ρ
gi,kg/m
3;酸性气体(i=CO
2、H
2S)在钻井液中的溶解度R
i,m
3/m
3;井斜角α,°;压力P,Pa;沿流动方向坐标z,m;重力加速度g,m/s
2,环空摩阻F
r,Pa;环空内温度T,℃;地层温度T
ei℃;钻杆内温度T
t,℃;水合物相的分解热ΔH
H,J/mol,水合物的平均分子量M
H超临界相的分解热ΔH
SC,J/mol,超临界相的平均分子量M
SC,kg/mol;流体的质量流量w,kg/s;流体的比热容C,J/kg℃;流体的体积分数E,无量纲;流体的体积分数ρ,kg/m
3;环空流体温度T
a,℃;环空流体与地层的总传热系数U
a,无量纲;环空流体与钻杆的总传热系数U
t,无量纲;返回管线外径r
co,m;钻杆内径r
ti,m;地层导热系数k
e,W/(m·℃);瞬态传热函数T
D,无量纲。酸性气体CO
2、H
2S的临界压力
MPa;酸性气体CO
2、H
2S的临界温度
K;气相中C
1、C
2、C
3气体的含量
无量纲;C
1、C
2、C
3气体在液相中的亨利常数
无量纲;气相中CO
2和H
2S气体的含量
无量纲;CO
2和H
2S气体在液相中的亨利常数
无量纲;t时刻的井底压力p
b,MPa;深度h,m。
1)气相连续性方程
①地层烃类气体
②CO2气体
③H2S气体
2)液相连续性方程
①钻井液
②地层水
③原油
3)固相连续性方程
①岩屑
②水合物相
4)超临界相连续性方程
其中所有相的体积分数:
5)动量方程:
6)能量方程
(4)核心辅助方程和边界条件的确定
1)核心辅助方程
为对建立的双多模型进行准确求解,需要结合水合物生成方程,气体溶解度计算方程和超临界判断核心辅助方程求解,同时还需结合地层流体相态判别方程,井筒摩阻方程,流型判断和气液固三相滑脱方程等模型;
①水合物生成分解方程:rH=(P,T)
2)初始边界条件
地层温度场的求取:井口温度通过测量读取,根据地层的温度梯度ΔT得到当前钻探井深h的地层温度,即:Th=To+ΔTh,将此温度作为t时刻的初始温度。
正常钻进没有溢流发生时:
Em=1-Ec
其中,vsc、vsl、vcr为岩屑、液相、岩屑沉降的漂移速度,kg/m3;Cc为速度分布系数
钻井溢流工况和停钻循环工况下的初始边界条件:
①钻进溢流工况
②停钻循环工况
(5)双多模型求解域的网格划分和数值离散
1)为对3和4中建立的多组分多相流控制方程组进行准确的求解,需要对定解域进行空间域和时间域的网格划分。对井筒环空的空间网格采用定步长划分,其中任一网格长度:Δzi=zi+1-zi,为实时跟踪多相流前沿,由自由气体的速度vg和该处空间网格长度Δzi关系得到时间步长Δt:
2)井筒内多组分多相流动控制方程组的数值离散
采用有限差分的方法对建立的双多模型(连续性方程、动量方程和能量方程)进行数值离散,根据井筒中时间域和空间域的特点,采用四点差分的格式,以岩屑的连续性方程为例的四点差分离散方程如下:
(6)利用双多模型计算得到当前时刻井口回压下的井底压力
双多模型的求解与现有计算机求解方法相同,如图2所示,主要是海洋钻井平台获取n时刻的井口回压和计算参数,双多模型求解得到n时刻的井筒内的多相流动参数和井底压力,其中的多相流动流动参数包括:隔水管和地层中不同位置处的温度和压力分布、各相各组分的体积分数和速度分布;如果需要预测下一时刻n+1时刻的井底压力,可将计算的n时刻的井筒内的多相流动流动参数作为n+1时刻的初始条件,采用双多模型求解得到n+1时刻的多相流动参数和井底压力;
5.结合地层三压力预测剖面和双多模型的实时模拟计算,实现深水控压钻井安全钻进
基于双多模型实时模拟计算,采用对节流阀开度和海底泵排量实时调节,结合钻井液密度实时调节方式继续控压钻进,具体步骤如图3所示。监测到井下发生溢流状况时,减小节流管线上节流阀的开度,增大井口回压,同时升高海底泵排量,增加钻井液的排量,采用双多模型计算当前时刻井口回压的井底压力,结合三压力剖面预测判断,若继续溢流,则采用相对原钻井液密度较大的钻井液与原钻井液混合从钻杆泵入井筒环空钻进,同时采用多组分多相流模型实时计算井底压力,直至其落至合适的压力窗口内,其中混合后的钻井液密度由下式确定:
其中,ρmix为混合后钻井液密度,g/cm3;Vm为泥浆池中钻进时所用钻井液的体积,cm3;Vh为所用高密度钻井液的体积,cm3;ρm为钻进时钻井液的密度,g/cm3;ρh为密度较高的钻井液浓度,g/cm3。
图4是根据本发明一实施例提供的基于双多模型与大数据融合的深水控压钻井水力参数实时优化设备的结构示意图。如图4所示,该设备包括:采集装置,用于实时采集当前钻井过程中的溢流参数以及井口回压;以及控制装置,用于对采集的的溢流参数进行预处理和特征提取,并预处理和特征提取后的溢流参数输入到训练好的支持向量机识别模型进行溢流判断,并在判断当前钻探深度发生溢流时,减小节流管线上的节流阀的开度,增大井口回压,同时升高海底泵排量,增加钻井液的排量;根据所采集的井口回压,计算井底压力;在所计算的井底压力未落入一安全窗口内的情况下,判断是否继续发生溢流;在继续发生溢流的情况下,采用高密度钻井液与原钻井液混合从钻杆泵入井筒环空,并执行上述减小节流阀的开度、升高海底泵排量、计算井底压力以及判断继续发生溢流的操作,直至不再发生溢流。
有关该设备的组成部分、所执行的操作及相关益处,可参见上述针对基于双多模型与大数据融合的深水控压钻井水力参数实时优化方法的描述,于此不再赘述。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。