CN113393334B - 一种钻井参数优化推荐方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种钻井参数优化推荐方法，包括：获取目标井所在井区内的多个邻井在钻进工况下的实时录井数据；根据多个邻井的地层分层数据，结合实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，以及确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据；按照相同地层深度段，将平均机械钻速与钻井风险数据进行横向联结，而后根据目标井的地层分层数据，确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取最佳参考邻井在相应深度段的工程参数；基于目标井的地层深度段，逐层将所有工程参数进行整合，形成钻井参数优化推荐方案。本发明现场实际应用的可行性高，在安全钻进的前提下，实现针对目标井钻井过程的钻井提速。

Description

一种钻井参数优化推荐方法及系统

技术领域

本发明涉及石油工程领域，尤其是涉及一种基于邻井数据的钻井参数优化推荐方法及系统。

背景技术

随着油气勘探开发的进行，钻井工程所面临的地质情况日益复杂，大量的非均质性、不确定性、非结构性以及非数值化难题构成了钻井工程“黑箱”。复杂地质条件下，钻进效率低、复杂情况多发且居高不下的钻井成本严重影响了油气勘探开发效率。钻井参数优化就是在一定的客观条件下，通过选择合理的钻井参数组合，提高机械钻速的同时降低钻井风险，从而使钻井过程达到最优的技术和经济指标，提高油气勘探开发的质量和效率。

传统钻井参数优化算法多采用单目标优化或多目标优化，单目标优化多以单位进尺成本、机械比能、机械钻速的某一项为标准，而多目标优化则以钻井成本和钻速等综合考量作为标准。新兴的钻井参数智能优化算法则主要有模拟退火算法、遗传算法、粒子群优化算法等，其不再单纯凭借专家经验，理论上可以在一定时间内找到最优解或近似最优解。

钻井参数优化虽然具有显著的工程实用意义，但是现有的钻井参数优化方法仍存在一些问题。一方面是传统算法中选用的模型陈旧，具有较强的地域性和适用范围的局限性，同时模型涉及到的部分参数较难获取，例如：钻头磨损与钻头寿命等参数；另一方面，新型的智能算法虽然可拟补传统方法的不足，但对于各优化算法却存在算法复杂程度高、计算所需时间长以及陷入局部最优等问题。并且，不论是传统钻井参数优化方法还是新型的智能算法，都是基于目标井本井的数据进行计算优化，对于具有可反应目标井钻井规律的邻井历史数据的利用程度低，未能充分挖掘并发挥钻井区块内邻井历史数据在钻井参数优化中的价值。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种钻井参数优化推荐方法，所述方法包括：步骤一、获取目标井所在井区内的多个邻井在钻进工况下的实时录井数据；步骤二、根据所述多个邻井的地层分层数据，结合所述实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，以及确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据；步骤三、按照相同地层深度段，将所述平均机械钻速与所述钻井风险数据进行横向联结，而后根据所述目标井的地层分层数据，确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取所述最佳参考邻井在相应深度段的工程参数；步骤四、基于所述目标井的地层深度段，逐层将所有所述工程参数进行整合，形成钻井参数优化推荐方案。

优选地，在确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井步骤中，进一步包括：确定所述目标井内每个地层深度段对应的所有邻井在该深度段下的所述平均机械钻速、以及所有邻井在该深度段下是否为无风险井段；从相应地层深度段对应的所有无风险邻井井段的平均机械钻速数据中，筛选出最高平均机械钻速，并确定其所属邻井，从而将当前邻井作为针对当前地层深度段的所述最佳参考邻井。

优选地，所述步骤一，还包括：收集所述目标井所在区块内所有邻井和所述目标井的钻井参数并存储于基础数据库中，所述钻井参数包括全井下实时录井数据、所述地层分层数据和全井下钻井风险数据；从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下实时录井数据，基于此，利用预设的钻井工况识别模型，对每个邻井内不同地层深度段进行工况分析，删除各邻井内其非钻进工况的录井数据，从而筛选出每个邻井在钻进状态下的实时录井数据。

优选地，在确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据步骤中，还包括：从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下钻井风险数据和所述地层分层数据，利用所述地层分层数据，将所述全井下钻井风险数据进行分层划分；确定各个邻井内所有地层深度段对应的钻井风险数据中是否具有无风险井段标记，将具有无风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据进行保存，删除具有风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据，从而筛选出每个邻井内的用于目标井参数优化处理的实时录井数据。

优选地，所述工程参数包括钻压范围、转速范围、排量范围和预期机械钻速。

另一方面，本发明还提供了一种钻井参数优化推荐系统，所述系统包括：录井数据获取模块，其配置为获取目标井所在井区内的多个邻井在钻进工况下的实时录井数据；预处理模块，其配置为根据所述多个邻井的地层分层数据，结合所述实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，以及确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据；方案分析模块，其配置为按照相同地层深度段，将所述平均机械钻速与所述钻井风险数据进行横向联结，而后根据所述目标井的地层分层数据，确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取所述最佳参考邻井在相应深度段的工程参数；方案生成模块，其配置为基于所述目标井的地层深度段，逐层将所有所述工程参数进行整合，形成钻井参数优化推荐方案。

优选地，所述方案分析模块，包括：邻井钻速及风险确定单元，其配置为确定所述目标井内每个地层深度段对应的所有邻井在该深度段下的所述平均机械钻速、以及所有邻井在该深度段下是否为无风险井段；最佳参考邻井生成单元，其配置为从相应地层深度段对应的所有无风险邻井井段的平均机械钻速数据中，筛选出最高平均机械钻速，并确定其所属邻井，从而将当前邻井作为针对当前地层深度段的所述最佳参考邻井。

优选地，所述录井数据获取模块，包括：数据库建立单元，其配置为收集所述目标井所在区块内所有邻井和所述目标井的钻井参数并存储于基础数据库中，所述钻井参数包括全井下实时录井数据、所述地层分层数据和全井下钻井风险数据；工况过滤单元，其配置为从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下实时录井数据，基于此，利用预设的钻井工况识别模型，对每个邻井内不同地层深度段进行工况分析，删除各邻井内其非钻进工况的录井数据，从而筛选出每个邻井在钻进状态下的实时录井数据。

优选地，所述录井数据获取模块，还包括：风险数据划分单元，其配置为从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下钻井风险数据和所述地层分层数据，利用所述地层分层数据，将所述全井下钻井风险数据进行分层划分；风险过滤单元，其配置为确定各个邻井内所有地层深度段对应的钻井风险数据中是否具有无风险井段标记，将具有无风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据进行保存，删除具有风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据，从而筛选出每个邻井内的用于目标井参数优化处理的实时录井数据。

优选地，所述工程参数包括钻压范围、转速范围、排量范围和预期机械钻速。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

本发明公开了一种钻井参数优化推荐方法及系统。该方法及系统规避了传统钻井参数优化方法中函数模型拟合解析复杂、地域性过强、模型参数不易量化获取等问题，充分利用了邻井的大量历史数据，基于分析发掘的区块内钻井数据基本规律，仅使用易获取的可定量参数，便实现对目标井钻井参数的优化，现场实际应用的可行性高，在安全钻进的前提下，实现针对目标井钻井过程的钻井提速。另外，本发明还可以帮助钻井工程师充分挖掘区块内邻井钻井数据价值，快速形成目标井钻井参数优化方案，提高目标井机械钻速，提高勘探开发效率并降低成本，使用简单且适用性强，在保证优化效果的基础上大大简化传统方法的流程和工作量。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本申请实施例的钻井参数优化推荐方法的步骤图。

图2是本申请实施例的钻井参数优化推荐方法的具体流程图。

图3是本申请实施例的钻井参数优化推荐系统的模块框图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

随着油气勘探开发的进行，钻井工程所面临的地质情况日益复杂，大量的非均质性、不确定性、非结构性以及非数值化难题构成了钻井工程“黑箱”。复杂地质条件下，钻进效率低、复杂情况多发且居高不下的钻井成本严重影响了油气勘探开发效率。钻井参数优化就是在一定的客观条件下，通过选择合理的钻井参数组合，提高机械钻速的同时降低钻井风险，从而使钻井过程达到最优的技术和经济指标，提高油气勘探开发的质量和效率。

传统钻井参数优化算法多采用单目标优化或多目标优化，单目标优化多以单位进尺成本、机械比能、机械钻速的某一项为标准，而多目标优化则以钻井成本和钻速等综合考量作为标准。新兴的钻井参数智能优化算法则主要有模拟退火算法、遗传算法、粒子群优化算法等，其不再单纯凭借专家经验，理论上可以在一定时间内找到最优解或近似最优解。

钻井参数优化虽然具有显著的工程实用意义，但是现有的钻井参数优化方法仍存在一些问题。一方面是传统算法中选用的模型陈旧，具有较强的地域性和适用范围的局限性，同时模型涉及到的部分参数较难获取，例如：钻头磨损与钻头寿命等参数；另一方面，新型的智能算法虽然可拟补传统方法的不足，但对于各优化算法却存在算法复杂程度高、计算所需时间长以及陷入局部最优等问题。并且，不论是传统钻井参数优化方法还是新型的智能算法，都是基于目标井本井的数据进行计算优化，对于具有可反应目标井钻井规律的邻井历史数据的利用程度低，未能充分挖掘并发挥钻井区块内邻井历史数据在钻井参数优化中的价值。

由于钻井提速历来是钻井工程的核心问题，随着油气勘探开发向深层复杂油气藏和非常规储层迈进，现有技术迫切需要简单可靠、经济且适应性强的工具装备和技术方法。但目前为止，钻井装置、设备、工具的发展进入瓶颈期，短期内难以取得大幅突破来实现钻井速度的提升。

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种利用邻井历史钻井数据来对目标井本井的钻井参数进行优化推荐的方法及系统。本方法及系统首先需要搜集目标井所属油田区块内所有邻井的实时录井，通过工况识别模型识别出所有的钻进状态后，提取出各邻井钻进状态下不同地层深度的实时录井数据、及相应的风险案例数据，通过计算邻井各地层层位的平均机械钻速，按照目标井地层，逐层筛选出各地层最高钻速的邻井对应的工程参数，拼接后作为优化的钻井施工参数推荐给目标井，以使得目标井在钻井过程中可参考这些钻井施工参数来实施钻井作业。

这样，本发明通过挖掘区块内邻井的历史数据，对于目标井的钻井参数进行优化推荐，在安全钻进的前提下实现钻井提速，提高勘探开发效率并降低成本，从而随着大数据技术的发展，提供基于海量历史数据的钻参优化方法，可为钻速提升提供显著帮助。

图1是本申请实施例的钻井参数优化推荐方法的步骤图。参考图1，下面对本发明实施例所述的钻井参数优化推荐方法进行说明。首先，步骤S110获取目标井所在油田区域内的多个邻井在钻进状态下的实时录井数据，而后将进入到步骤S120中。在本发明实施例中，邻井是指待优化目标井所属油田区域内除目标井之外的所有已经完成钻井施工的井。在步骤S110中，需要先确定出目标井所属油田区域内的所有已经完成钻井施工的井，将这些井作为目标井的邻井，从而获取每口邻井在钻进工况下的实时录井数据。

步骤S120根据多个邻井的地层分层数据，结合步骤S110获得的所有邻井在钻进工况下的实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，而后确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据，从而进入到步骤S130中。由于邻井为已完成钻井施工的历史井，因此，在完成相应邻井的钻井施工后，便得到了针对该邻井的所有钻井参数。其中，钻井参数包括但不限于：全井下实时录井数据、地层分层数据、全井下钻井风险数据、地质数据、钻井设计数据、完井报告、以及钻井风险处理方案数据等内容。全井下实时录井数据为井下所有地层深度范围段对应的实时录井数据。地层分层数据为当前(邻)井的井下每个地层深度范围段的地层编号及相应的深度范围。全井下钻井风险数据为井下所有地层深度范围段对应的钻井风险数据。每个地层深度段的钻井风险数据至少包括该深度段是否为风险井段的风险井段标记信息。进一步，对于风险井段来说，地层深度段的钻井风险数据除了包括该井段为风险井段的风险井段标记信息，还包括：风险类别、发生层位和深度范围。对于无风险井段来说，地层深度段的钻井风险数据只包括：该井段为无风险井段的风险井段标记信息。

步骤S130按照相同地层深度段，将步骤S120得到的每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速与步骤S120得到的每个邻井内不同地层深度段所对应的钻井风险数据进行横向联结，而后根据目标井的地层分层数据，逐层确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取最佳参考邻井在相应深度段的工程参数信息。具体的，由于在步骤S120中已经计算出了每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，因此，对于每口邻井来说，都能够计算出井下每个地层深度段对应的平均机械钻速。又由于在步骤S120中也已经确定出了每个邻井内不同地层深度段的钻井风险数据，因此，对于每口邻井来说，都能够获取到井下每个地层深度段对应的钻井风险数据。这样，在步骤S130中，需要先将所有邻井内相同地层深度段的平均机械钻速和钻井风险数据对应起来，建立当前地层深度范围段、每个邻井在当前深度范围段下对应的平均计算钻速和每个邻井在当前深度范围段下对应的钻井风险数据的映射关系，由此，每个地层深度范围段都具有相对应的映射关系。而后，根据每个地层深度范围段的映射关系，基于目标井的地层划分数据，逐层确定目标井内每个地层深度范围段的最佳参考邻井。

由于对于每个地层深度范围段来说，都对应有所有邻井在该深度段下的平均钻速数据、以及所有邻井在该深度段下的钻井风险数据，将这两类数据进行针对同一类数据的横向对比，确定出在所有邻井中，哪一邻井在这一深度段下的平均钻速数据最适合作为目标井在该深度段下的钻井施工参数。此时，这一邻井便为用于优化目标井下该深度段钻井参数的最佳参考邻井。进一步，最佳参考邻井在该深度段下对应的工程参数，可作为目标井在该深度范围下的钻井施工工程参数的推荐方案。其中，工程参数至少包括：钻压范围、转速范围、排量范围和预期机械钻速。

在基于目标井井下各地层深度范围段，逐层确定出每个深度段的最佳工程参数后，进入到步骤S140中。步骤S140基于当前目标井的地层深度范围段，逐层将所有工程参数进行整合，形成为针对目标井的钻井参数优化推荐方案。由于钻井参数优化推荐方案是参考所有邻井钻井参数后，得到的最适合作用于目标井的工程参数，使得针对目标井的钻井施工参数严格符合当前油田区域的钻井施工规律，在对目标井进行钻井施工前，便获得了准确度较高的工程施工推荐参数，大大提高了钻井施工效率。

图2是本申请实施例的钻井参数优化推荐方法的具体流程图。下面结合图1和图2，对本发明所述的钻井参数优化推荐方法进行详细说明。如图2所示，首先，步骤S201收集目标井所在油田区块内所有邻井的钻井参数和目标井的钻井参数，而后进入到步骤S202中。步骤S202将步骤S201收集到的所有钻井参数存储于基础数据库中，从而进入到步骤S203。

步骤S203从基础数据库中提取所有邻井的全井下实时录井数据和所有邻井对应的地层分层数据，并利用地层分层数据将相应邻井的全井下实时录井数据进行分段划分处理，针对每个邻井，都得到相应邻井内每个地层深度段范围的实时录井数据，从而进入到步骤S204中。需要说明的是，由于本发明实施例中的目标井和邻井位于地层地质结构一致性较强的同一油田区块内，故无论是目标井的地层分层数据还是各个邻井的地层分层数据，每组地层分层数据内同一地层编号的深度范围都大致相一致。

步骤S204根据步骤S203得到的所有邻井的(经过分段划分处理的)全井下实时录井数据，利用预设的钻井工况识别模型，对每个邻井内不同地层深度范围段进行工况分析，而后进入到步骤S205中。需要说明的是，在针对某一口井进行钻井录井过程中，对于某一地层深度范围段来说，需要在钻头遍历该深度段的每个深度位置时，都要记录每个时刻下的录井数据，进一步，基于钻井工艺技术，在经历每个深度位置时，也需要经历不同钻井时刻对应的相应钻井工况(其中钻井工况包括但不限于：钻进、起钻、下钻、划眼和循环等工况)。由于在钻井参数优化方案中只需要参考有价值的钻进工况下的实时录井数据，而无需获取非钻井工况下的录井数据，因此，在步骤S204中需要针对每个邻井，分别对每个地层深度范围段进行工况分析，得到每个邻井的工况分析结果(每个邻井对应有相应的工况分析结果，工况分析结果包括：当前邻井内每个地层深度范围段对应的所有钻井时刻对应的实际工况、以及每个实际工况下记录的实时录井数据)。具体地，在步骤S204中，针对每个邻井都需要进行如下工况分析处理：根据当前邻井内每个地层深度范围段的实时录井数据，确定针对该地层深度范围进行钻井时所经过的所有工况，并筛选出每个工况对应的实时录井数据。

其中，钻井工况识别模型是利用现有的可根据实时录井数据来识别钻井工况的方法构建而成的，由于工况识别方法是一种较为成熟的技术，本发明对此不作具体限定，本领域技术人员可根据实际需求进行方法设计。

步骤S205根据各邻井的工况分析结果，删除各邻井内其非钻进工况的录井数据，仅保存所有邻井内每个邻井对应的全井下实时录井数据中的钻进工况下的实时录井数据，从而筛选出每个邻井在钻进状态下的实时录井数据，完成邻井录井数据优化处理，从而过滤了与优化钻井参数无关的非钻进工况下的实时录井数据，而后，进入到步骤S206中。

步骤S206根据经过步骤S205的邻井录井数据优化处理后得到的每个邻井在钻进状态下的实时录井数据，基于此，计算每个邻井内不同地层深度范围段的平均机械钻速数据，而后进入到步骤S207中。其中，在步骤S206中，对于同一邻井来说，从每个地层深度段的实时录井数据中，提取出相应深度段内所包含的钻进工况中的所有钻井时刻记录的机械钻速数据，计算相应深度段的平均机械钻速数据。

步骤S207从基础数据库中提取所有邻井的全井下钻井风险数据和所有邻井对应的地层分层数据，利用地层分层数据，将相应邻井的全井下钻井风险数据进行分层划分处理，针对每个邻井，都得到相应邻井内每个地层深度段范围的钻井风险数据，从而进入到步骤S208中。步骤S208根据每个地层深度的工况分析结果，确定各个邻井内所有地层深度段(“地层深度段”也称为：井段)对应的钻井风险数据中是否具有无风险井段标记，将具有无风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据(此处的实时录井数据为经过邻井录井数据优化处理的)进行保存，删除具有风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据，从而筛选出每个邻井内不同地层深度范围段的可用于目标井参数优化处理的钻井风险数据及相应的实时录井数据。这样，通过上述步骤S207～S208对实时录井数据进一步进行了风险过滤，筛选出了可用于目标井参数优化处理的钻井风险数据及相应的实时录井数据，从而进入到步骤S209中。

步骤S209按照相同地层深度段，将步骤S206得到的每个邻井内不同地层深度范围段的平均机械钻速数据与步骤S208得到的每个邻井内不同地层深度范围段的可用于目标井参数优化处理的钻井风险数据进行横向联结，确定目标井内每个地层深度段对应的所有邻井在该深度段下的平均机械钻速、以及所有邻井在该深度段下是否为无风险井段，而后，进入到步骤S210中。

步骤S210基于步骤S209所确定的结果，按照目标井的地层深度范围段，逐层从相应地层深度段对应的所有邻井在该深度段为无风险井段时的平均机械钻速数据中，筛选出最高平均机械钻速，从而将当前最高平均机械钻速所属的邻井(来源邻井)作为针对当前地层深度段的最佳参考邻井、以及将当前最高平均机械钻速作为目标井当前地层深度段的预期机械钻速。在针对目标井内某一地层深度范围段的最高平均机械钻速筛选过程中，需要先将所有邻井在该深度范围段的钻井风险数据进行横向对比，由于所有邻井在该深度范围段的风险类型有可能为无风险井段也有可能为有风险井段，因此，需要先将有利于最佳参考邻井的无风险井段筛选出来。也就是说，需要先将所有邻井在该地层深度范围段为无风险井段的邻井筛选出来。而后，基于筛选出来的在该地层深度范围段为无风险井段的邻井，在将这些邻井在当前地层深度范围段下的平均机械钻速进行横向对比，筛选出最高的平均机械钻速，从而将当前最高平均机械钻速所属的邻井确定为最佳参考邻井，从而进入到步骤S211中。

步骤S211基于步骤S210所述的针对最佳参考邻井的筛选结果，按照目标井的地层深度范围段，逐层提取每个地层深度范围段对应的最佳参考邻井在相应地层深度段的工程参数。在步骤S211中，对于目标井各地层，基于筛选出的该层平均机械钻速最高的邻井，从该邻井在当前地层的钻进工况下的实时录井数据中提取相应的工程参数范围，而后进入到步骤S212中。

步骤S212基于当前目标井的地层深度范围段，逐层将所有工程参数进行整合，形成为针对目标井的钻井参数优化推荐方案。在步骤S212中，将目标井地层名称(地层编号)、各地层深度范围、钻压范围、转速范围、排量范围、预期机械钻速、来源邻井等数据进行整合，形成目标井钻井参数优化推荐方案，参见表1。表1为钻井参数优化推荐方案的一个示例。

表1钻井参数优化推荐方案的一个示例

本发明通过挖掘同一油田区块内各邻井的历史数据，基于地层划分和机械钻速对比分析，提取邻井无风险钻进下录井参数变化范围，对于目标井的钻井参数进行优化推荐，在安全钻进的前提下，实现针对目标井钻井过程的钻井提速。该方法无需建立传统钻井参数优化方法的函数模型与复杂算法，使用的数据均是易获取的量化参数，使用简单且适用性强，在保证优化效果的基础上大大简化传统方法的流程和工作量。

另一方面，本发明基于上述钻井参数优化推荐方法，还提出了一种钻井参数优化推荐系统。图3是本申请实施例的钻井参数优化推荐系统的模块框图。如图3所示，本发明所述的钻井参数优化推荐系统，包括：录井数据获取模块31、预处理模块32、方案分析模块33和方案生成模块34。其中，录井数据获取模块31按照上述步骤S110所述的方法实施，配置为获取目标井所在井区内的多个邻井在钻进工况下的实时录井数据。预处理模块32按照上述步骤S120所述的方法实施，配置为根据多个邻井的地层分层数据，结合实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，以及确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据。方案分析模块33按照上述步骤S130所述的方法实施，配置为按照相同地层深度段，将预处理模块32输出的每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速与每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据进行横向联结，而后根据目标井的地层分层数据，确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取最佳参考邻井在相应深度段的工程参数。方案生成模块34按照上述步骤S140所述的方法实施，配置为基于目标井的地层深度段，逐层将所有工程参数进行整合，形成钻井参数优化推荐方案。

进一步，方案分析模块33，包括：邻井钻速及风险确定单元331和最佳参考邻井生成单元332。其中，邻井钻速及风险确定单元331配置为确定目标井内每个地层深度段对应的所有邻井在该深度段下的平均机械钻速、以及所有邻井在该深度段下是否为无风险井段。最佳参考邻井生成单元332配置为从相应地层深度段对应的所有无风险邻井井段的平均机械钻速数据中，筛选出最高平均机械钻速，并确定其所属邻井，从而将当前邻井作为针对当前地层深度段的最佳参考邻井。

进一步，录井数据获取模块31，包括：数据库建立单元311、录井数据划分单元312、工况过滤单元313、风险数据划分单元314和风险过滤单元315。其中，数据库建立单元311配置为收集目标井所在区块内所有邻井和目标井的钻井参数并存储于基础数据库中。所述钻井参数包括：全井下实时录井数据、地层分层数据和全井下钻井风险数据。录井数据划分单元312配置为从基础数据库中提取所有邻井的全井下实时录井数据和地层分层数据，利用当前地层分层数据，将全井下实时录井数据进行分层划分处理。工况过滤单元313配置为从基础数据库中提取所有邻井的全井下实时录井数据，基于此，利用预设的钻井工况识别模型，对每个邻井内不同地层深度段进行工况分析，删除各邻井内其非钻进工况的录井数据，从而筛选出每个邻井在钻进状态下的实时录井数据。

进一步，风险数据划分单元314配置为从基础数据库中提取所有邻井的全井下钻井风险数据和地层分层数据，利用当前地层分层数据，将全井下钻井风险数据进行分层划分处理。风险过滤单元315配置为确定各个邻井内所有地层深度段对应的钻井风险数据中是否具有无风险井段标记，将具有无风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据进行保存，删除具有风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据，从而筛选出每个邻井内的用于目标井参数优化处理的钻井风险数据及相应的实时录井数据。

进一步，上述工程参数包括但不限于钻压范围、转速范围、排量范围和预期机械钻速。

举例来说，本发明实施例中所述的钻井参数优化推荐方法及系统在西北油田11区目标井X井进行应用，具体实施流程如下：

(1)搜集西北油田11区内176口历史井的钻井参数，录入基础数据库，基础数据库中包括但不限于针对历史井在内的实时录井数据、地质数据、钻井设计数据、完井报告、钻井风险数据和风险处理方案数据，以及针对目标井的地质数据等内容；

(2)基础数据库构建完成之后，部署并运行本发明的系统，对11区内目标井X井进行钻井参数优化推荐；

(3)X井钻井队按照本发明系统推荐的优化方案内的参数进行钻井施工作业，记录实时录井数据并计算各地层层系的机械钻速，与基于区块内176口邻井得到的预期机械钻速进行效果对比。

最终的结果对比显示，X井全井平均机械钻速高于区块内176口邻井，比全井机械钻速最高的邻井提速12.3％，比全井机械钻速最低的邻井提速45％，证明本发明提出的基于邻井数据的钻井参数优化推荐方法及系统可靠有效。

本发明公开了一种基于邻井钻井数据的钻井参数优化推荐方法及系统。该方法及系统基于目标井所在区块内海量邻井数据，应用工况识别模型分析实时录井数据，并提取出所有邻井钻进状态下的录井数据；结合邻井地层分层数据计算各井在各层的平均机械钻速，结合邻井钻进过程中的风险数据，对于发生钻井风险的邻井，删除其发生风险层段的钻井数据，保存邻井分层数据、机械钻速与无风险情况下的钻进录井数据；结合目标井的地层分层数据，按照目标井地层，逐层挑选机械钻速最高的邻井数据，提取其钻进工程参数形成目标井钻井参数优化方案的方法和系统。

本发明规避了传统钻井参数优化方法中函数模型拟合解析复杂、地域性过强、模型参数不易量化获取等问题，充分利用了邻井的大量历史数据，基于分析发掘的区块内钻井数据基本规律，仅使用易获取的可定量参数，便实现对目标井钻井参数的优化，现场实际应用的可行性高，在安全钻进的前提下，实现针对目标井钻井过程的钻井提速。另外，本发明还可以帮助钻井工程师充分挖掘区块内邻井钻井数据价值，快速形成目标井钻井参数优化方案，提高目标井机械钻速，提高勘探开发效率并降低成本，使用简单且适用性强，在保证优化效果的基础上大大简化传统方法的流程和工作量。

虽然本发明所披露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种钻井参数优化推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一、获取目标井所在井区内的多个邻井在钻进工况下的实时录井数据；

步骤二、根据所述多个邻井的地层分层数据，结合所述实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，以及确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据；

步骤三、按照相同地层深度段，将所述平均机械钻速与所述钻井风险数据进行横向联结，而后根据所述目标井的地层分层数据，确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取所述最佳参考邻井在相应深度段的工程参数；

步骤四、基于所述目标井的地层深度段，逐层将所有所述工程参数进行整合，形成钻井参数优化推荐方案，其中，在确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井步骤中，包括：

确定所述目标井内每个地层深度段对应的所有邻井在该深度段下的所述平均机械钻速、以及所有邻井在该深度段下是否为无风险井段；

从相应地层深度段对应的所有无风险邻井井段的平均机械钻速数据中，筛选出最高平均机械钻速，并确定其所属邻井，从而将当前邻井作为针对当前地层深度段的所述最佳参考邻井。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一包括：

收集所述目标井所在区块内所有邻井和所述目标井的钻井参数并存储于基础数据库中，所述钻井参数包括全井下实时录井数据、所述地层分层数据和全井下钻井风险数据；

从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下实时录井数据，基于此，利用预设的钻井工况识别模型，对每个邻井内不同地层深度段进行工况分析，删除各邻井内其非钻进工况的录井数据，从而筛选出每个邻井在钻进状态下的实时录井数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据步骤中，还包括：

从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下钻井风险数据和所述地层分层数据，利用所述地层分层数据，将所述全井下钻井风险数据进行分层划分；

确定各个邻井内所有地层深度段对应的钻井风险数据中是否具有无风险井段标记，将具有无风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据进行保存，删除具有风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据，从而筛选出每个邻井内的用于目标井参数优化处理的实时录井数据。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，所述工程参数包括钻压范围、转速范围、排量范围和预期机械钻速。

5.一种钻井参数优化推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

录井数据获取模块，其配置为获取目标井所在井区内的多个邻井在钻进工况下的实时录井数据；

预处理模块，其配置为根据所述多个邻井的地层分层数据，结合所述实时录井数据，计算每个邻井内不同地层深度段的平均机械钻速，以及确定每个邻井内不同地层深度段对应的钻井风险数据；

方案分析模块，其配置为按照相同地层深度段，将所述平均机械钻速与所述钻井风险数据进行横向联结，而后根据所述目标井的地层分层数据，确定每个目标井深度段对应的最佳参考邻井，并提取所述最佳参考邻井在相应深度段的工程参数；

方案生成模块，其配置为基于所述目标井的地层深度段，逐层将所有所述工程参数进行整合，形成钻井参数优化推荐方案，其中，所述方案分析模块包括：

邻井钻速及风险确定单元，其配置为确定所述目标井内每个地层深度段对应的所有邻井在该深度段下的所述平均机械钻速、以及所有邻井在该深度段下是否为无风险井段；

最佳参考邻井生成单元，其配置为从相应地层深度段对应的所有无风险邻井井段的平均机械钻速数据中，筛选出最高平均机械钻速，并确定其所属邻井，从而将当前邻井作为针对当前地层深度段的所述最佳参考邻井。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述录井数据获取模块，包括：

数据库建立单元，其配置为收集所述目标井所在区块内所有邻井和所述目标井的钻井参数并存储于基础数据库中，所述钻井参数包括全井下实时录井数据、所述地层分层数据和全井下钻井风险数据；

工况过滤单元，其配置为从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下实时录井数据，基于此，利用预设的钻井工况识别模型，对每个邻井内不同地层深度段进行工况分析，删除各邻井内其非钻进工况的录井数据，从而筛选出每个邻井在钻进状态下的实时录井数据。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述录井数据获取模块，还包括：

风险数据划分单元，其配置为从所述基础数据库中提取所有邻井的所述全井下钻井风险数据和所述地层分层数据，利用所述地层分层数据，将所述全井下钻井风险数据进行分层划分；

风险过滤单元，其配置为确定各个邻井内所有地层深度段对应的钻井风险数据中是否具有无风险井段标记，将具有无风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据进行保存，删除具有风险井段标记所对应的地层深度段的实时录井数据，从而筛选出每个邻井内的用于目标井参数优化处理的实时录井数据。

8.根据权利要求5～7中任一项所述的系统，其特征在于，所述工程参数包括钻压范围、转速范围、排量范围和预期机械钻速。