收稿日期:2016-06-08
基金项目:国家科技重大专项(2011ZX05005-006-001)
作者简介:吴超(1976-),男,高级工程师,博士,研究方向为井壁稳定分析、钻井工程优化设计。 E-mail:wuchao9138@163. com。
摇 摇文章编号:1673鄄5005(2017)03鄄0084鄄08摇 摇 摇 doi:10.3969/ j. issn.1673鄄5005.2017.03.010
一地质力学特征评价新方法在导向
钻井优化中的应用
吴摇超1,2,王摇磊1,2,金摇衍3,陈小锋1,2,刘建华1,2
(1.页岩油气富集机理与有效开发国家重点实验室,北京100101; 2.中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院,
北京100101; 3.中国石油大学石油工程学院,北京102249)
摘要:针对常规导向钻井技术在适用范围、预测能力与运行成本等方面的局限性,在考察岩石物理及力学参数和地
球物理信息之间定量关系的基础上,将地震反演、地质统计、地震属性分析、岩石力学方法与钻井工程实际需求密切
结合,提出地质力学特征评价新方法,基于其对导向钻井系统进行优化。新技术以常规地震和测井资料为基础,充
分结合钻井、录井等实钻信息,钻前建立地质力学初始模型用于钻井设计,钻进过程中参考实钻资料随钻修正并更
新钻前模型用于钻井工艺实时优化,其关键环节是准确预测钻头前方待钻地层的强度、地应力、孔隙压力、坍塌压
力、破裂压力等力学参数。以井壁稳定预测及其工程运用为重点,论述导向钻井优化中岩石力学理论和地球物理算
法结合运用的思路与技术流程,将该方法在西南、西北复杂探区进行应用。现场应用表明,优化的导向钻井系统可
以达到理想的参数预测精度与工艺优化效果,指导安全、优质、快速、低成本钻井的能力得到了提高。
关键词:导向钻井;优化;地质力学特征;井壁稳定;随钻修正
中图分类号:TE 21摇 摇 摇文献标志码:A
引用格式:吴超,王磊,金衍,等.地质力学特征评价新方法在导向钻井优化中的应用[J].中国石油大学学报(自然科
学版),2017,41(3):84鄄91.
WU Chao, WANG Lei, JIN Yan, et al. Application of a new evaluation method for geomechanical characterisation in optimizing
steerable drilling technology[J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science),2017,41(3):84鄄91.
Application of a new evaluation method for geomechanical
characterisation in optimizing steerable drilling technology
WU Chao1,2, WANG Lei1,2, JIN Yan3, CHEN Xiaofeng1,2, LIU Jianhua1,2
(1. State Key Laboratory of Shale Oil and Gas Enrichment Mechanisms and Effective Development,
Beijing 100101, China;
2. SINOPEC Research Institute of Petroleum Engineering, Beijing 100101, China;
3. College of Petroleum Engineering in China University of Petroleum, Beijing 102249, China)
Abstract: In consideration of the limitations of the conventional steerable drilling technology in terms of its application
scope, forecasting ability and operation cost, a new evaluation method for geomechanical characterisation was proposed to op鄄
timize the steerable drilling system. The evaluation method is based on the quantitative relationships between the physical and
mechanical parameters of rocks and the geophysical information, combining with seismic inversion, geological statistics, seis鄄
mic attribute analysis, rock mechanics and the actual requirement of drilling engineering. The key of the optimized steerable
drilling technology is to accurately predict the rock strength, in鄄situ stress, pore pressure, collapse pressure and fracture
pressure of the formation based on conventional seismic and well logging data and by making full use of drilling and well log
data obtained in real鄄time drilling process. Before drilling, an initial geomechanical model can be developed for drilling de鄄
sign, and during the drilling process, the initial model will be corrected and updated for real鄄time optimization of drilling
2017年摇第41卷摇 摇 摇 摇 摇 摇中国石油大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Vol.41摇 No.3
摇第3期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Journal of China University of Petroleum摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Jun.2017
technology measures. Emphasizing on the borehole stability prediction and its engineering application, this paper describes
the ideas and operation process of the combination of rock mechanics theory and geophysical algorithm in the optimization of
steerable drilling technology. It also presents the application of the optimized steerable drilling technology in complex explora鄄
tion regions of southwestern and northwestern areas of China. The field application results show that the proposed technology
can provide precise predictions of various drilling parameters and achieve effective optimization of the drilling process, and its
capability for guiding safe, high quality, fast and low cost drilling has been improved.
Keywords: steerable drilling; optimization; geomechanical characterisation; borehole stability; model correction while drill鄄
ing
摇 摇油气钻探面临的地质环境日趋复杂,应用导向
钻井技术可以全面采集并评价工程与地质信息,为
顺利实施钻井施工提供指导。当前常用的地质导向
钻井和旋转导向钻井技术主要依据随钻测井或随钻
测量信息,结合先进的井下通信与控制系统,井眼轨
迹控制能力强,可提高钻井成功率和采收率[1鄄2]。由
于费用高,上述技术多用于目的层与定向段,不能全
面评价钻井工艺优化所需的地质力学特征,且无法
预测钻头前方未钻井段的地层参数。随钻地震技术
多年的试验应用情况表明其可以提高导向钻井效
果[3],但施工与运算成本制约了其工程运用的普遍
性。基于地震和测井资料的井壁围岩力学特性与稳
定性预测评价研究近期取得一定进展,但在运算稳
定性和实钻操作能力等方面仍须完善[4鄄7],还未形成
有效服务于导向钻井的技术体系。笔者针对上述问
题,以改进完善地质力学建模方法为重点,对导向钻
井技术进行优化,以提高其随钻操作性能、适应性与
使用效益。
1摇导向钻井技术优化概述
与传统导向钻井技术不同,优化后的导向钻井
技术不依赖于费用昂贵的随钻测井、随钻地震及井
下信息控制硬件系统,它以常规地震与测井资料为
基础,辅以钻井、录井等实钻数据,综合运用地球物
理和岩石力学方法进行地层特性评价。该技术的核
心是对钻头前方待钻地层的工程地质与岩石力学特
征(简称地质力学特征)进行随钻精细评价,为钻井
工艺实时优化提供支撑,以降低施工成本、提高钻井
效益。该技术可适用于从直井到水平井的各种井
型、从非目的层到目的层的各套地层、从钻前到实钻
的各个阶段。须指出,该技术虽然基于常规地球物
理资料,在技术及信息条件允许时亦可参考使用
SWD与LWD资料,这将进一步提高地质力学参数
预测精度及工艺优化效果。
明确地层的工程地质和岩石力学特征是进行井
身结构及钻井参数优化、钻井液体系性能优选的基
础,对导向钻井技术优化的要求是精细、及时地描述
待钻地层的岩矿、构造、流体等工程地质特征以及弹
塑性、研磨性、硬度、强度、可钻性、地应力、孔隙压
力、坍塌压力、破裂压力、漏失压力等力学特征。基
于上述描述成果,预报可能发生的井漏、卡钻、溢流
等复杂故障,并及时采取合理工程措施对各类风险
进行规避和防范。在钻前阶段,基于地震信息,根据
完钻井资料建立初始地质力学模型,为钻井工程设
计提供合理依据;在实钻过程中,充分利用钻井、录
井等资料,通过实时定量计算与分析对钻前建立的
地质力学模型进行随钻修正和更新,在此基础上随
钻优化施工工艺以有效应对可能出现的钻井风险。
除了上述地质和力学参数,导向钻井技术还涉及多
种工程参数,涵盖信息极为丰富,由于井壁稳定状态
是决定钻井风险的重要因素,所以准确描述钻头前
方待钻地层的强度、应力和压力特征是导向钻井技
术有效应用的关键环节,因此本文中将重点介绍井
壁稳定预测在导向钻井技术优化中的运用情况。
2摇导向钻井优化中地震反演的运用
2郾 1摇理论基础
根据井壁稳定力学理论,孔隙压力、岩石强度、
地应力是影响井壁稳定状态的关键基础参数,可根
据波速和密度这两个参数直接或间接计算得到[8鄄9]。
地震勘探原理表明,地震记录表示为地震子波和地
层反射系数的褶积,反射系数由波速和密度决定,而
速度与密度之间亦存在明显的定量相关性。同时岩
石物理试验成果证明,纵波速度与孔隙压力之间存
在定量关系[8],即
vp =C0+C1(滓v-琢pp)+C2exp[C3(滓v-琢pp)]. (1)
式中,vp为纵波速度,km· s-1;滓v为上覆地层压力,
MPa;琢为有效应力系数;pp为地层孔隙压力,MPa;
C0、C1、C2和C3为模型经验参数。
综合各类关系,可将地震记录表示为以孔隙压
力为自变量的非线性函数,即S =f(pp),其中,S表
示地震记录,f(· )表示非线性函数。根据非线性最
·58·第41卷摇第3期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇吴摇超,等:地质力学特征评价新方法在导向钻井优化中的应用
优化原理,在已知地震信息的情况下可以根据这种
函数关系运用最小二乘法直接反演孔隙压力,迭代
计算过程为
Pp,t+1 =Pp,t-[A(Pp,t)TA(Pp,t)+
酌2t I]-1A(Pp,t)T[S(Pp,t)-S0]. (2)
式中,Pp,t为第t次迭代得到的孔隙压力解向量;t为
迭代计算次数;酌t为逐次计算的阻尼因子;A(Pp,t)
为非线性函数偏导数矩阵;I为单位矩阵;S0为原始
叠后地震记录向量;S(Pp,t)为基于第t次压力迭代
解计算的合成地震记录向量。
当迭代得到的合成地震记录达指定精度时完成
最优化求解过程[10鄄12]。通过上述过程可根据地震
数据直接反演孔隙压力,与传统方法相比,该方法无
须先反演波阻抗再预测孔隙压力,计算步骤的减少
可消除累积误差。地应力、岩石强度的反演过程与
上述孔隙压力地震反演类似,因此可通过地震反演
进行井壁稳定性预测。
2郾 2摇操作方案与应用实例
基于上述理论,设计现场应用操作方案:
(1)基于工区内完钻井的测井、钻井、测试等数
据求取完钻井的井壁稳定力学参数。
(2)以三维地震资料为基础、测井数据为约束,
根据上述非线性最小二乘法反演得到孔隙压力、地
应力、岩石强度数据体,从中提取待钻井的数据,计
算其地层坍塌压力和破裂压力,分析井壁稳定状态,
用于钻井地质与工程设计。
(3)在实际钻井施工过程中,及时收集分析钻
进中新得到的录井、钻井、测井、测试等信息,将其用
于:淤修正时深转换模型;于确定钻头及井眼轨迹在
地震剖面上的实时位置;盂更新迭代计算所需的初
始数据模型;榆修正地震子波;虞根据钻井参数变
化、复杂故障情况修正压力数据。
(4)实钻中通过分析录井资料确定当前钻遇的
地质层系,根据工程需要选取钻头前方一定深度的
某待钻井段,提取覆盖该井段的地震数据,利用上述
实时更新的资料再进行小规模的反演计算。
(5)基于实钻反演得到的孔隙压力、地应力、岩
石强度数据,进一步预测钻头前方地层的坍塌压力
和破裂压力,根据压力特征预报待钻井段中可能出
现的复杂故障。
元坝气田钻井地质环境极为复杂,其探井井深
普遍约7000 m,上部泥岩地层不稳定,垮塌与井漏
频发;中部砂岩地层致密性强,气层压力极高,溢流
风险大,机械钻速很低;下部海相地层压力值分布不
均,钻井工艺优化难度大。在元坝气田中南部N井
区开展导向钻井技术优化试验,以该区11套地质层
组为基础,根据工程需要进一步划分为近30套次级
层段。按照上述操作方案分别进行钻前反演和多次
实钻反演,利用实钻反演的结果对钻前建立的井壁
稳定模型进行修正完善,图1为经过多次实钻修正
后得到的N井区孔隙压力、坍塌压力和破裂压力数
据体三维成像效果,图2为从中提取的元坝N-5井
全井段地层三压力曲线(图1与图2中的压力数值
已折算为当量钻井液密度的形式)。
图1摇经多次实钻反演修正后建立的元坝N井区地层三压力数据体
Fig.1摇 Data volumes of three formation pressures of N block in Yuanba gas field
obtained by multiple real鄄time inversions and corrections
·68·中国石油大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 2017年6月
摇 摇为验证算法的可靠性,表1中将该井现场得到
的压力实测值与随钻预测值进行对比,可以看到各
测试深度点的预测精度均超过90%。通过对地层
压力体系的细致分析,在N-5井的施工中对其井身
结构进行一定程度的随钻优化,二开椎33郾 97 cm套
管加深至约3300 m,封隔沙溪庙组低承压层,三开
椎27郾 31 cm套管加深至5 200 m,完全封隔自流井、
须家河及雷口坡组顶部高压地层,由于实钻预测该
井嘉陵江组并未发育异常高压,因此未下入椎19郾 37
cm套管专封该层。此外,根据压力预测结果优化了
钻井液密度及钻井水力参数,最终N-5井的纯钻时
效与同区邻井相比提高33郾 30%,全井平均机械钻
速同比提高20郾 65%。以上情况均表明优化的导向
钻井技术可有效应用于超深复杂探井。
图2摇元坝N-5井经多次实钻反演修正后
形成的地层三压力曲线
Fig.2摇 Three formation pressures of well N鄄5 in
Yuanba gas field constructed by multiple
inversions and corrections
表1摇元坝N-5井预测和实测压力数据对比
Table 1摇 Comparison of predicted and measured data of
well N鄄5 in Yuanba gas field
对比项目深度/m实测值/MPa预测值/MPa预测精度/%
孔隙压力
3940 75郾 65 72郾 89 96郾 35
4755 88郾 92 92郾 72 95郾 72
6917 75郾 40 80郾 93 92郾 66
破裂压力5177 128郾 39 120郾 62 93郾 956423 150郾 94 144郾 52 95郾 74
3摇导向钻井优化中地质统计的运用
3郾 1摇理论基础
地质统计理论认为地下空间区域各点处的地质
变量之间具有相关性,这种空间结构性可以表征该
变量在地层空间内的连续分布和各向异性,同时将
任一点处某类区域化地质变量都看作随机变量,这
种随机性用以表达地质参数观测过程中的误差和随
机因素[13鄄14]。孔隙压力、地应力、岩石强度作为井
壁稳定力学计算中的关键参数,具备区域化变量的
特征,井壁稳定分析实践表明,以上参数基本符合正
态分布特征[7],其分布密度为
fG(Z)= 12仔滓
p
exp -(Z-滋p)
2
2滓2
é
?
êê ù
?
úú
p
. (3)
式中,Z为孔隙压力、地应力、岩石强度等岩石力学
参数,MPa;滋p和滓2p分别为岩石力学随机变量的均
值和方差。可引入地质统计方法处理地层三压力预
测问题,而针对随钻预测的要求,整合地震信息的克
里金算法是合适的选择。它将测井解释得到的完钻
井孔隙压力、地应力、岩石强度作为主变量,将地震
数据作为次级变量,通过分析主变量和次级变量之
间的空间相关性,将次级变量信息整合到主变量的
预测结果中。以贝叶斯克里金方法为例,设Z(x)和
R(x)代表目标空间内的主变量和次级变量,地下空
间内任意点处的主变量预测结果为
Z (x0) = 移
N
i = 1
[姿i(Z(xi) - 滋R(xi))] + 滋R(x0).
(4)
式中, Z (x0)为空间内任意点x0处的岩石力学参
数预测值,MPa;x1、x2、… 、xN为空间内一系列观测
点;Z(x1)、Z(x2)、… 、Z(xN)为相应观测点上的力
学参数观测值,MPa;滋R(x)为次级变量的均值函数;
姿i为克里金系数。地质统计建模涉及的具体运算
及分析过程可参阅文献[15]和[16]。
3郾 2摇操作方案与应用举例
地质统计方法运用于导向钻井优化时,具体操
作方法和2郾 2节有一定相似性,与其不同之处为:淤
钻前利用测井解释成果和地震资料进行数据分析,
建立分层段的应力、压力、强度变差函数模型;于实
钻中还要根据实时信息随钻修正时深转换模型与各
类变差函数模型,并更新克里金方程组及系数;盂钻
进过程中通过分析录井资料判断钻头所处地质层
系,从地质统计模型中选择对应当前钻遇地层的模
型,从中提取参数,求解钻头前方待钻井段的应力、
压力、强度,并进一步预测其井壁稳定性。地质统计
算法运用于导向钻井技术时,较之于地震反演运算
更加快捷,预测精度则略逊于后者。
涪陵页岩气田前期完钻井储层埋深一般在
2300 ~ 2 500 m,水平井完钻井深一般在4 000 ~
4800 m。位于定向段和水平段的韩家店组、小河坝
组及龙马溪组易坍塌掉块、漏失现象普遍;龙马溪组
储层孔隙压力分布状态复杂,井控压力较大。根据
上述问题,在焦页NE平台试验应用了优化的导向
钻井技术,目标层段为复杂故障较多的志留系。在
·78·第41卷摇第3期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇吴摇超,等:地质力学特征评价新方法在导向钻井优化中的应用
对该平台NE-2HF井的韩家店组、小河坝组及龙马
溪组分别进行地质统计分析建模的基础上,随钻预
测该井的岩石强度参数、地应力、地层三压力数据
(由于本区裂缝性地层发育,所以预测了地层漏失
压力)。图3为NE-2井的地应力与地层三压力曲
线(其中1847 m以浅为直井段,1 847 ~ 2 558 m为
定向段,2558 m以深为水平段),将随钻多次预测得
到的应力与压力数据进行了合并。
图3摇经多次随钻修正后得到的NE-2HF井
志留系井段地层三压力预测曲线
Fig.3摇 In鄄situ stress and three formation pressure
curves of the Silurian of well NE鄄2HF obtained
by multiple corrections
由图3可知,该井2100 m附近出现窄密度窗口
区,实际钻进至2077 m和2110 m发生两次小规模
井漏。由于钻进至该井段前准确预测了其地层压力
状态,据此实时优化了钻井液密度等参数;并决定在
2315 m结束二开钻进,下套管封固不稳定地层,漏
失和垮塌等潜在风险得到了控制。通过在NE-2HF
井全井段应用导向钻井技术,并基于随钻预测结果
进行施工参数实时优化,该井平均机械钻速达6郾 35
m/ h,同比前期完钻邻井提高了18郾 97%。现场和实
验室测试结果显示,龙马溪组下段储层最大水平地
应力、最小水平地应力、上覆地层压力、孔隙压力、漏
失压力实际值分别为2郾 75、2郾 05、2郾 43、1郾 40和
2郾 13,通过将其与图3及图4中对应深度的预测值
进行对比,预测精度分别为97%、 96郾 68%、
98郾 78%、96郾 33%和93郾 81%。以上均证明岩石力
学方法和地质统计理论结合运用的可行性。
4摇导向钻井优化中地震属性分析的运
用
4郾 1摇理论基础
前文已述及波速、密度是预测井壁稳定性的关
键数据,而地震记录可通过反射系数与子波的褶积
运算得到,反射系数则根据波速和密度求取,因此地
层孔隙压力、坍塌压力、破裂压力和地震记录之间存
在一定的非线性映射关系,即
S=w r=w F1(籽,v)= F2(p). (5)
式中,S为地震记录;w为地震子波;r为反射系数;籽
为密度,g· cm-3;v为波速,km· s-1;p为地层三压
力,MPa;代表褶积运算;F1(· )和F2(· )为非线
性函数。根据式(5)可使用适当的非线性数学方法
通过地震数据求取地层三压力,地震属性分析法即
是运用智能计算技术完成这一求解过程。
地震属性是经过数学变换从原始地震记录中导
出的有关地震波几何形态、运动学特征、动力学特征
和统计学性质的定量参数[17鄄20]。由于地震属性对
地层的构造、岩性、物性以及流体成分等特征更加敏
感,相比于原始地震记录其更适宜于建立地震信息
和井壁稳定参数之间的非线性映射关系模型。前期
研究已尝试通过地震属性先后预测声波、密度测井
数据与井壁稳定力学参数[21],而根据式(5),利用属
性直接预测地层三压力应能取得更好效果。首先识
别已钻井段孔隙压力、坍塌压力、破裂压力与地震属
性的非线性映射关系,根据此关系得到待钻井地层
三压力预测值,对于该问题,神经网络是可行的求解
工具。通过反复试用各类神经网络算法,发现小波
神经网络运算效果最好,其具有较高的学习速度、较
强的逼近与容错能力[22]。具体采用如下算法进行
小波神经网络建模:
(1)将小波的伸缩因子ak、平移因子bk和网络
权值棕1k、棕2kj(上标表示权值类别)赋以随机值(其
中,j=1,2,… ,n,n为地震属性个数;k =1,2,… ,l,l
为网络中小波基函数个数),实现网络参数的初始
化。
(2)将已钻井分层段的地震属性及对应的地层
三压力检测值作为网络的学习样本对输入。
(3)选取某种合适的小波函数,则当前网络输
出为
p忆i = 移
k
棕1kf0,k 移
j
(棕2kjAji - bk) / a[ ]k . (6)
式中,Aji为地震属性;p忆i为地层三压力的网络输出
·88·中国石油大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 2017年6月
值,MPa;i=1,2,… ,m,m为样本对个数;f0(· )为小
波函数。
(4)设能量函数为网络输出值与压力检测值之
差的平方,利用梯度下降法逐次计算网络因子和权
值的瞬时梯度向量。
(5)基于误差反向传播算法修改网络参数ak、
bk、棕1k和棕2kj。
重复进行以上步骤至输出误差满足指定要求,
即完成网络学习建模过程。
4郾 2摇操作方案与应用实例
地震属性分析方法主要应用于单井预测,较少
用于三维建模。该方法钻前收集的资料类型和前两
种方法类似,主要区别在于要求钻前针对完钻井资
料分层建立地层三压力和地震属性关系的神经网络
模型。实钻过程中主要须及时修正时深转换模型,
通过录井信息确定钻遇层位,从已建立的分层网络
系统中选取对应当前钻遇层位的网络模型,根据工
程需要将钻头前方一定深度待钻井段的地震属性输
入选定模型,即可输出待钻井段的孔隙压力、坍塌压
力和破裂压力。
将提出的方法应用于塔里木盆地西南部QK探
区,工区内的Q6井为待钻目标井,将其邻井Q5井
作为参照井。两井从浅至深所钻遇的地层依次为第
四系、新近系、古近系、二叠系、石炭系和泥盆系,进
一步细分成15套次级层组。通过试算比较,确定在
该工区包括瞬时频率、频谱的二阶矩、自相关函数的
主极值面积、关联维、R/ S分数维、Lyapunov指数和
Kolmogorov熵在内的属性组合对于地层三压力最敏
感。在对Q5井地震属性和压力数据分层建模的基
础上,对Q6井的井壁稳定性进行随钻预测,图4为
用来预测Q6井石炭系三压力的地震属性组合。最
终可分层预测得到Q6井地层三压力曲线(图5,将
图4摇用于神经网络预测的Q6井石炭系地震属性组合
Fig.4摇 Seismic attributes combination for neural network
prediction of the Carboniferous of well Q6
各次预测结果合并处理),并将预测成果用于实时
指导钻井液密度及其他性能优化。完钻后统计结果
表明,Q6井平均井径扩大率低于6%,与同一工区
内前期完钻的Q5井相比,该井溢流、漏失、卡钻等
复杂故障时效显著减少了43郾 55%,这证明地震属
性预测方法用于导向钻井系统优化有效可行。
图5摇经多次随钻预测得到的Q6井地层三压力曲线
Fig.5摇 Three formation pressure curves of well
Q6 by multiple real鄄time predictions
5摇结摇论
(1)地质力学特征评价方法的改进与完善是优
化导向钻井技术的重点,该方法综合利用常规的地
震、测井、录井、钻井等资料,准确、全面地预测井壁
的工程地质和岩石力学参数,根据其合理优化工艺
措施以控制潜在的钻井风险。新技术适于各类井型
的全套钻遇层段,预测精度有效满足工程需求,具有
较强的随钻操作性能和较低的使用成本。
(2)根据地震数据和地层强度、应力、压力参数
之间的定量关系,在优化导向钻井技术时有针对性
地引入地震反演、地质统计与地震属性算法,其中地
震反演法精度较高,但计算量稍大,地质统计法适用
于定向井、水平井实钻快速预测,地震属性法适合用
于直井随钻精细评价。
(3)导向钻井优化的关键是提高井壁稳定性预
测的精度和实时性,通常包括钻前建模与实钻修正
两个模块,钻前建立工区岩石力学参数模型,用于工
程设计;实钻过程中实时更新完善时深关系等建模
工具,针对钻头前方的未钻井段,对钻前所建初始模
型进行随钻修正,并将其用于施工工艺实钻优化。
参考文献:
[1]摇张晨光,吴千里,王孝亮,等.塔里木深井薄油层旋转
地质导向钻井技术应用[J].石油勘探与开发,2013,
40(6):747鄄751.
ZHANG Chenguang, WU Qianli, WANG Xiaoliang, et
al. Application of rotary geosteering drilling in deep and
thin reservoirs of Tarim Basin[J]. Petroleum Exploration
and Development, 2013,40(6):747鄄751.
·98·第41卷摇第3期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇吴摇超,等:地质力学特征评价新方法在导向钻井优化中的应用
[2]摇姜伟,蒋世全,付鑫生,等.旋转导向钻井技术应用研
究及其进展[J].天然气工业,2013,33(4):75鄄79.
JIANG Wei, JIANG Shiquan, FU Xinsheng, et al. Ap鄄
plication of rotary steering drilling technology and its re鄄
search progress[J]. Natural Gas Industry, 2013,33(4):
75鄄79.
[3]摇黄伟传,葛洪魁,吴何珍,等.地震干涉处理方法在随
钻地震资料处理中的应用[J].石油地球物理勘探,
2012,47(1):32鄄36.
HUANG Weichuan, GE Hongkui, WU Hezhen, et al.
The application of seismic interferometry in SWD data
processing[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2012,47
(1):32鄄36.
[4]摇吴超,刘建华,张东清,等.基于地震波阻抗的预探井
随钻井壁稳定预测[J].石油勘探与开发,2015,42
(3):390鄄395.
WU Chao, LIU Jianhua, ZHANG Dongqing, et al. A
prediction of borehole stability while drilling preliminary
prospecting wells based on seismic impedance[J]. Petro鄄
leum Exploration and Development, 2015,42(3):390鄄
395.
[5]摇 WU C, CHEN M, JIN Y. A prediction method of bore鄄
hole stability based on seismic attribute technology[J].
Journal of Petroleum Science and Engineering, 2009,65
(3/4):208鄄216.
[6]摇吴超,刘建华,张东清,等.基于地震属性技术的井壁
稳定随钻预测新方法[J].岩土工程学报,2015,37
(10):1810鄄1817.
WU Chao, LIU Jianhua, ZHANG Dongqing, et al. Pre鄄
dicting borehole stability while drilling based on nonlinear
inversion[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineer鄄
ing, 2015,37(10):1810鄄1817.
[7]摇吴超,臧艳彬,张东清,等.定向井随钻井壁稳定预测
方法及其应用[J].石油学报,2015,36(10):1290鄄
1298.
WU Chao, ZANG Yanbin, ZHANG Dongqing, et al. A
method of borehole stability prediction while drilling di鄄
rectional wells and its application[J]. Acta Petrolei Sini鄄
ca, 2015,36(10):1290鄄1298.
[8]摇陈勉,金衍,张广清.石油工程岩石力学[M].北京:科
学出版社,2008.
[9] 摇魏凯,管志川,廖华林,等.井壁失稳风险评价方法
[J].中国石油大学学报(自然科学版),2013,37(2):
62鄄66.
WEI Kai, GUAN Zhichuan, LIAO Hualin, et al. As鄄
sessment method of borehole instability risk[J]. Journal
of China University of Petroleum(Edition of Natural Sci鄄
ence), 2013,37(2):62鄄66.
[10]摇 ADLER F, BAINA R, SOUDANI M A, et al. Nonlin鄄
ear 3D tomographic least鄄squares inversion of residual
moveout in Kirchhoff prestack鄄depth鄄migration common鄄
image gathers[J]. Geophysics, 2008,73(5):13鄄23.
[11]摇 PEREZ D O, VELIS D R, SACCHI M D. High鄄resolu鄄
tion prestack seismic inversion using a hybrid FISTA
least鄄squares strategy[J]. Geophysics, 2013,78(5):
185鄄195.
[12]摇郭振波,田坤,李振春,等.利用非线性最优化方法构
建近似常Q黏弹模型[J].中国石油大学学报(自然
科学版),2014,38(2):52鄄58.
GUO Zhenbo, TIAN Kun, LI Zhenchun, et al. Con鄄
structing nearly constant鄄Q viscoelastic model using the
nonlinear optimization method[J]. Journal of China U鄄
niversity of Petroleum ( Edition of Natural Science),
2014,38(2):52鄄58.
[13]摇张文彪,段太忠,刘志强,等.深水浊积水道多点地质
统计模拟:以安哥拉Plutonio油田为例[J].石油勘探
与开发,2016,43(3):403鄄410.
ZHANG Wenbiao, DUAN Taizhong, LIU Zhiqiang, et
al. Application of multi鄄point geostatistics in deep鄄water
turbidity channel simulation: a case study of Plutonio
oilfield in Angola[J]. Petroleum Exploration and Devel鄄
opment, 2016,43(3):403鄄410.
[14]摇张繁昌,肖张波,印兴耀.地震数据约束下的贝叶斯
随机反演[J].石油地球物理勘探,2014,49(1):176鄄
182.
ZHANG Fanchang, XIAO Zhangbo, YIN Xingyao.
Bayesian stochastic inversion constrained by seismic data
[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2014,49(1):176鄄
182.
[15]摇吴胜和.储层表征与建模[M].北京:石油工业出版
社,2010.
[16]摇刘钰铭,侯加根,胡向阳,等.塔河油田古岩溶储集体
三维建模[J].中国石油大学学报(自然科学版),
2012,36(2):34鄄38.
LIU Yuming, HOU Jiagen, HU Xiangyang, et al. 3D
modeling paleokarst reservoir in Tahe Oilfield[J]. Jour鄄
nal of China University of Petroleum(Edition of Natural
Science), 2012,36(2):34鄄38.
[17]摇张阳,邱隆伟,李际,等.基于模糊C均值地震属性聚
类的沉积相分析[J].中国石油大学学报(自然科学
版),2015,39(4):53鄄61.
ZHANG Yang, QIU Longwei, LI Ji, et al. Sedimentary
facies analysis based on cluster of seismic attributes by
fuzzy C鄄means algorithm[J]. Journal of China Universi鄄
ty of Petroleum(Edition of Natural Science), 2015,39
(4):53鄄61.
·09·中国石油大学学报(自然科学版)摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 2017年6月
[18]摇肖佃师,卢双舫,王海生,等.三角洲外前缘薄砂体地
震综合预测方法[J].中国石油大学学报(自然科学
版),2015,39(4):62鄄69.
XIAO Dianshi, LU Shuangfang, WANG Haisheng, et
al. Comprehensive prediction method of seismic to thin
sandstone reservoir in delta鄄frontal[J]. Journal of China
University of Petroleum(Edition of Natural Science),
2015,39(4):62鄄69.
[19]摇 NEVES F A, ZAHRNI M S, BREMKAMP S W. Detec鄄
tion of potential fractures and small faults using seismic
attributes[J]. The Leading Edge, 2004,23(9):903鄄
906.
[20]摇 TALKHESTANI A A. Prediction of effective porosity from
seismic attributes using locally linear model tree algorithm
[J]. Geophysical Prospecting, 2015,63(3):680鄄693.
[21]摇吴超,陈勉,金衍.基于地震属性技术的井壁稳定随
钻预测新方法[J].中国石油大学学报(自然科学
版),2007,31(6):141鄄146.
WU Chao, CHEN Mian, JIN Yan. A new method of
predicting borehole stability while drilling based on seis鄄
mic attribute technology[J]. Journal of China University
of Petroleum (Edition of Natural Science), 2007,31
(6):141鄄146.
[22]摇彭琦,张茹,谢和平,等.基于AE时间序列的岩爆预
测模型[J].岩土力学,2009,30(5):1436鄄1440.
PENG Qi, ZHANG Ru, XIE Heping, et al. Prediction
model for rockburst based on acoustic emission time se鄄
ries[J]. Rock and Soil Mechanics, 2009,30(5):1436鄄
1440.
(编辑摇李志芬)
·19·第41卷摇第3期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇吴摇超,等:地质力学特征评价新方法在导向钻井优化中的应用
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