CN113034001A - 一种基于井下工程参数的评价数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于井下工程参数评价数据处理方法及系统，涉及石油天然气开采技术领域；包括步骤：利用近钻传感器实时获取不同时间段的钻压、转速、扭矩、排量以及钻头振动等特征参数，并发送至控制中心处理参数，将处理后的参数存入寄存器中并利用极值搜索算法建立评价模型进行评价分析，通过评价模型和综合钻井经验建立历史数据散点图，判断井下工况并反馈给井下钻头。本发明能够通过实时读取钻进过程中的钻压、转速、扭矩、排量以及钻头振动等参数，建立评价模型对井下工况进行评价分析，克服了井上评价分析额滞后性，提高了钻井的安全性和钻井效率，降低了钻井成本。
Description
技术领域
本发明涉及石油工程及天然气开采技术领域，特别涉及一种基于大数据实时井下工程参数方法及系统。
背景技术
近年来，大位移井、多分支井和原井再钻等新型油井大量的出现，井下的工况越来越复杂，钻具工作环境恶劣，无法实时准确得知钻头的工作状态。目前大多通过收集地面的数据和使用存储式工程参数测量方法来预测井下的工作状况，但地面收集的参数与井下实际工程参数有一定的偏差，这会给钻井工况的预测以及判断带来困难，甚至可能会因为误判而造成更加复杂的钻井事故。
而钻头作为石油钻井工作的重要工具之一，钻头是否适应岩石性质及其质量的好坏，在选用钻井工艺方面起着非常重要的作用，特别是对钻井质量、钻探速度、钻井成本方面产生着巨大的影响。石油钻井是以钻头作为破岩工具的，钻井速度的快慢，与所选钻头与地层岩性的相互作用有很大的关系。岩石是各向异性体，其成分和力学性质相当复杂，而且影响它的因素很多。即使是同一种岩石，在不同的地区，岩石力学性质也有很大的差异，因此有必要对井下工程参数进行评价，从而确定钻头的选型。
对于井下工程参数评价方面，专利CN111411933A通过室内实验对PDC钻头进行了井下工况评价，对PDC钻头进行了室内实验，所测的数据量较小，并且缺乏工程可实施性。专利CN111827964A基于综合录井参数钻头工况判断方法，利用的是井上数据，具有一定滞后性，造成评价结果并不实时准确。
综上，目前对钻头的评价都是在收集参数后传输到地面上再进行分析评价，而在钻井作业时，随着钻井深度的增加，井下的工况会更加的复杂，数据传输受到干扰也会越来越大，这就会造成评价的结果具有滞后性。因此，针对井下工程参数进行评价分析，可以克服这个缺点，做到实时准确的控制钻头运动，对于减少钻头损坏，节约成本有着非常重要的意义。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于井下工程参数的评价数据处理方法，以解决井上评价滞后性的问题，通过近钻传感器(5)读取的钻压、扭矩、排量以及加速度参数，实时判断钻头(6)的井下工况。
本发明还提供了一种可应用上述方法基于井下工程参数的评价数据处理系统。
为了实现以上目的，所述一种基于井下工程参数的评价数据处理方法，包括以下主要步骤：
步骤S1：在实际钻井过程中，通过近钻头传感器(5)实时采集钻头的钻压、扭矩、排量以及加速度特征参数；
步骤S2：对采集的钻压、扭矩、排量、加速度参数通过控制中心(4)进行滤波和有效信息的拾取后存入寄存器(3)中；
步骤S3：寄存器(3)对钻压、扭矩、排量、加速度进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；
步骤S4：将步骤S3得到的钻头(6)适应性评价模型，通过泥浆脉冲传输方式，传输到地面终端(1)；
步骤S5：把前0～60分钟分成不同的时间段来收集钻头(6)适应性评价模型中的参数，建立不同时段各种参数的散点图，作为历史大数据散点图；
步骤S6:结合历史大数据散点图，并根据区块统计数据以及井上测得的钻速，判断钻速是否处于钻速最佳范围之内，若处于最佳钻速范围之内，则对控制中心(4)发出“Y”命令控制钻头(6)运动；若未处于最佳钻速范围之内，则对控制中心发出“N”命令终止钻头(6)运动，并调整参数重复步骤。
可选的，在步骤S3中寄存器取(3)每5～20个数值为一个区间，并取这5～20个数值的平均值作为极值搜索算法的样本值。
可选的，在步骤S3中极值搜索方法使用的是多变量理论的极值搜索方法，在规定的一个搜索范围中，设定一个数值为样点极值，然后与搜索窗中的所有数值依次进行比较，若该样本值大于或小于所有的样本值，则样点极值就是极大值或极小值，若在比较过程中有一样本值大于或小于所设定的样本极值，则把该样本值设定为第二个样本极值，并重复上述步骤。
可选的，在步骤S3中钻头(6)适应性评价模型，具体包括：钻头(6)钻进效率评价模型(公式1)；钻头(6)造斜能力评价模型(公式2)；钻头(6)破碎比功评价模型(公式3)；钻头(6)钻进稳定性评价模型(公式4)；
kd为侵入能力系数；t0为初始时间；t为终止时间；v0为钻头在t0时刻的速度；ax为轴向加速度，；N为转速；WOB为钻压；
kt为侵入能力系数；m为钻头(6)质量；
Ce为破碎比功；d为钻头(6)外径；
γs为横向不平衡力系数；Ft为横向力载荷；Ft为轴向力载荷。
可选的，转速N通过周向加速度ax幅频特性得到钻头(6)旋转频率P，并通过频率计算得到转速(公式5)；
N＝60P
P为钻头(6)旋转频率。
可选的，在步骤S5中把0～60分钟数据为3～5组，且数据采样频率100～1000Hz。
一种基于井下工程参数数据处理和评价系统：
井下工程参数获取模块(7)，具体包括：通过近钻传感器(5)来获取钻头的钻压、扭矩及加速度；信号调理模块(8)，将近钻传感器(5)获取得信号进行滤波和有效信息处理；数据分析模块(9)，在寄存器(3)中对这些参数进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；钻头适应性评价反馈模块(10)，用于对钻头(6)性能各项指数进行评价，并根据上述所预测计算各项井下工程参数变化范围，在地面终端(1)对钻头(6)钻进过程中进行实时评价。
本发明与现有方法相比，具有的优点有：
(1)提高了钻井安全性；本系统是实时对钻井过程中井下参数进行评价分析，可以及时的监测钻头的钻压、转速、扭矩、排量等参数及其异常各类工程事故，实现安全作业；
(2)提高了钻井的效率并降低了钻井的成本；经过井下工程参数评价分析，可以合理的选择起下钻的时间，对节约钻井时间有着很大的作用；经过及时的掌握井下的工况，也可以避免钻头的频繁更换，从而降低了钻井成本，并提高了钻井的效率；
(3)获取的钻井信息量大，提高了钻探的可控制性和可检测性；本系统的控制器和寄存器可以对大数据进行实时处理，直接指导钻头的运动。
附图说明
图1为基于井下工程参数数据评价处理方法的流程框架示意图；
图2为基于井下工程参数数据评价处理方法的钻井现场示意图；
图3为钻速评价指数和钻压的历史大数据散点图；
图4为钻速评价指数和机械比能历史大数据散点图；
图5为基于井下工程参数数据评价处理方法的钻井现场系统模块示意图。
图中：1-地面终端，2-钻柱，3-寄存器，4-控制中心，5-近钻传感器，6-钻头，7-井下参数获取模块，8-信号调理模块，9-数据分析模块，10-钻头适应性评价反馈模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于井下工程参数的评价数据处理方法及系统，以解决上述现有技术存在的问题，通过读取钻进过程中的钻压、扭矩、排量以及加速度参数，对井下工况进行评价分析。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明提供了一种基于井下工程参数的评价数据处理方法，如图1所示，基于井下工程参数的评价数据处理方法包括步骤：步骤一：在实际钻井过程中，通过近钻头传感器(5)实时采集钻头(6)的钻压、扭矩、排量以及加速度特征参数；步骤二：对采集的钻压、扭矩、排量、加速度参数通过控制中心(4)进行滤波和有效信息的拾取后存入寄存器(3)中；步骤三：寄存器(3)对钻压、扭矩、转速、加速度进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；步骤四：将步骤三得到的钻头(6)适应性评价模型，通过泥浆脉冲传输方式，传输到地面终端(1)；步骤五：把前0～60分钟分成不同的时间段来收集钻头(6)适应性评价模型中的参数，建立不同时段各种参数的散点图，作为历史大数据散点图；步骤六:结合历史大数据散点图，并根据区块统计数据以及井上测得的钻速，判断钻速是否处于钻速最佳范围之内，若处于最佳钻速范围之内，则对控制中心发出“Y”命令控制钻头(6)运动；若未处于最佳钻速范围之内，则对控制中心发出“N”命令终止钻头(6)运动，并调整参数重复步骤。
如图2所示为基于井下工程参数数据评价方法钻井现场示意图，具体包括：钻头(6)、近钻传感器(5)、控制中心(4)、寄存器(3)、地面终端(1)；钻头(6)可以是普通钻头也可以是特制钻头；近钻传感器(5)包括拉压传感器、扭矩传感器、加速度传感器；控制中心(4)的作用是:第一，对传感器采集的井下工程参数进行滤波和有效信息的拾取后存入寄存器(3)中；第二，接受地面终端的实时信息进而控制钻头(6)的钻进过程；寄存器(3)的作用：第一，在寄存器(3)中对这些参数进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；第二，将钻头(6)适应性评价模型反馈给地面终端(1)。
如图3和图4所示为钻速评价指数和钻压，钻速评价指数和机械比能的历史大数据散点图。可通过历史大数据利用极值搜索算法进行最优钻速评价指数的范围选取。
具体的，极值搜索方法使用的是多变量理论的极值搜索方法，在规定的一个搜索范围中，设定一个数值为样点极值，然后与这个搜索窗中的所有数值依次进行比较；当搜索极大值时，该样点极值大于所有的样本值，则这个样点极值就是极大值，若在比较过程中有一样本值大于所设定的样本极值，则把这个样本值设定为第二个样本极值，并重复上述步骤；当搜索极小值时，该样点极值小于所有的样本值，则这个样点极值就是极小值，若在比较过程中有一样本值小于所设定的样本极值，则把这个样本值设定为第二个样本极值，并重复上述步骤。
具体的，采用的滤波方法是卡尔曼滤波，并利用动态阀值方法进行有效信息的拾取，根据综合钻井经验设定不同工艺情况下的阀值，比较n时刻的采样值和不同阀值的大小，如果在阀值范围内，说明数据有效，进行提取记录；如果采样值不在任何已经设定好的阀值内，认为发生可随机干扰，并认为采样值为非法值，予以删除。
如图5所示，本发明实施例还提供了一种基于井下工程参数数据处理和评价系统，其核心点在于，包括：井下工程参数获取模块(7)，具体包括：通过近钻传感器(5)来获取钻头的钻压、扭矩及加速度；信号调理模块(8)，将近钻传感器(5)获取得信号进行滤波和有效信息处理；数据分析模块(9)，在寄存器(3)中对这些参数进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；钻头适应性评价反馈模块(10)，用于对钻头(6)性能各项指数进行评价，并根据上述所预测计算各项井下工程参数变化范围，在地面终端(1)对钻头(6)钻进过程中进行实时评价。
具体的，井下工程参数获取所需的传感器为：拉压传感器；扭矩传感器；加速度传感器。
本发明相对于现有技术至少具有以下优点：
提高了钻井安全性；本系统是实时对钻井过程中井下参数进行评价分析，可以及时的监测钻头的钻压、转速、扭矩、排量等参数及其异常各类工程事故，实现安全作业；提高了钻井的效率并降低了钻井的成本；经过井下工程参数评价分析，可以合理的选择起下钻的时间，对节约钻井时间有着很大的作用；经过及时的掌握井下的工况，也可以避免钻头的频繁更换，从而降低了钻井成本，并提高了钻井的效率；获取的钻井信息量大，提高了钻探的可控制性和可检测性；本系统的控制器和寄存器可以对大数据进行实时处理，直接指导钻头的运动。
本发明中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种基于井下工程参数的评价数据处理方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S1：在实际钻井过程中，通过近钻传感器(5)实时采集钻头(6)的钻压、扭矩、排量以及加速度特征参数；
步骤S2：对采集的钻压、扭矩、排量、加速度参数通过控制中心(4)进行滤波和有效信息的拾取后存入寄存器(3)中；
步骤S3：寄存器(3)对钻压、扭矩、排量、加速度进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；
步骤S4：将步骤S3得到的钻头(6)适应性评价模型，通过泥浆脉冲传输方式，传输到地面终端(1)；
步骤S5：把前0-60分钟分成不同的时间段来收集钻头(6)适应性评价模型中的参数，建立不同时段各种参数的散点图，作为历史大数据散点图；
步骤S6:结合历史大数据散点图，并根据区块统计数据以及井上测得的钻速，判断钻速是否处于钻速最佳范围之内，若处于最佳钻速范围之内，则对控制中心(4)发出“Y”命令控制钻头(6)运动；若未处于最佳钻速范围之内，则对控制中心(4)发出“N”命令终止钻头(6)运动，并调整参数重复步骤。
2.根据权利要求1所述的一种基于井下工程参数数据处理方法，其特征在于：在步骤S3中寄存器(3)取每5-20个数值为一个区间，并取这5-20个数值的平均值作为极值搜索算法的样本值。
3.根据权利要求1中所述的基于井下工程参数数据处理方法，其特征在于：在步骤S3中极值搜索方法使用的是多变量理论的极值搜索方法。
4.根据权利要求3中所述的一种基于井下工程参数数据处理方法，其特征在于：多变量理论极值搜索方法，在规定的一个搜索范围中，设定一个数值为样点极值，然后与搜索窗中的所有数值依次进行比较，若该样本值大于或小于所有的样本值，则样点极值就是极大值或极小值，若在比较过程中有一样本值大于或小于所设定的样本极值，则把该样本值设定为第二个样本极值，并重复上述步骤。
5.根据权利要求1中所述的一种基于井下工程参数数据处理方法，其特征在于：在步骤S3中钻头(6)适应性评价模型，具体包括：钻头(6)钻进效率评价模型(公式1)；钻头(6)造斜能力评价模型(公式2)；钻头(6)破碎比功评价模型(公式3)；钻头(6)钻进稳定性评价模型(公式4)；
kd为侵入能力系数；t0为初始时间；t为终止时间；v0为钻头(6)在t0时刻的速度；ax为轴向加速度，；N为转速；WOB为钻压；
kt为侵入能力系数；m为钻头(6)质量；
Ce为破碎比功；d为钻头(6)外径；
γs为横向不平衡力系数；Ft为横向力载荷；Ft为轴向力载荷。
6.根据权利要求1中所述的基于井下工程参数数据处理方法，其特征在于：转速N通过周向加速度ax幅频特性得到钻头(6)旋转频率P，并通过频率计算得到转速(公式5)；
N＝60P 公式5
P为钻头(6)旋转频率。
7.根据权利要求1中所述的基于井下工程参数数据处理方法，其特征在于：在步骤S5中把0～60分钟数据为3～5组，且数据采样频率100～1000Hz。
8.一种基于井下工程参数数据处理系统，其特征在于，包括：
井下工程参数获取模块(7)，具体包括：通过近钻传感器(5)来获取钻头的钻压、扭矩及加速度；信号调理模块(8)，将近钻传感器(5)获取得信号进行滤波和有效信息处理；数据分析模块(9)，在寄存器(3)中对这些参数进行筛选取平均值，并利用极值搜索算法建立实时最优钻头(6)适应性评价模型；钻头适应性评价反馈模块(10)，用于对钻头(6)性能各项指数进行评价，并根据上述所预测计算各项井下工程参数变化范围，在地面终端(1)对钻头(6)钻进过程中进行实时评价。
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