□张洪宝 蒋琳琳

    产品介绍

    分析决策技术是智能钻井系统三大核心单元之一。钻井过程中，基于一体化云平台，结合区域邻井大数据，实时分析井下和地面采集数据，动态预测钻头前方工程地质风险，在钻井参数优化、井筒风险防控、随钻轨迹调控场景实现了L2级“咨询模式”下的智能决策，为中国石化智能钻井系统提供了“中控大脑”。

    实践应用

    6月10日，涪陵页岩气田焦页44-Z5HF井正在进行三开作业，技术人员紧盯电脑显示器，实时关注钻井参数变化，每隔一段时间拿起对讲机指导司钻调整钻井参数，顺利钻达设计井深8517米，创陆上页岩气井水平段长5442米亚洲纪录。

    通过智能钻井分析决策技术，动态接入10类63种井场数据，自动关联区域已钻井大数据，依靠100多种专业模型、AI算法，智能分析数千米井下的钻具工作状态，及时提醒井下复杂情况，动态推荐最优钻井参数，将钻井施工决策从“经验驱动”转变成“数据+模型”驱动。

    随着油气钻探领域向深层、非常规等复杂领域进军，传统以经验为主的决策方式难以满足复杂地质环境和工程条件下的决策需求。随着井场数字化水平的提升、人工智能和大数据技术为代表的新一代信息技术的快速发展，“数据+模型”驱动的钻井决策为钻井工程降本增效提供了新的手段。

    工程院经过十余年攻关研究，开发了智能钻井分析决策技术和配套软件，该技术基于一体化云平台实现了智能钻井三大场景智能决策：钻井参数优化、井筒风险预测、轨迹导向与控制。

    钻井参数优化方面，深度融合大数据处理、人工智能、经典工程模型，采用经典计算模型与AI深度融合的钻井参数优化方法，考虑地面设备能力、井筒流动状态、钻具运动状态、岩石破碎机理等4类23种因素约束条件，以机械钻速最高、机械比能最低为目标，动态推荐最优钻井参数，钻头前方30米机械钻速预测准确率大于80%。

    井筒风险预警方面，建立了地质与工程因素耦合的潜在风险量化识别预测模型，开发了自适应多AI融合算法，建立了基于时序数据趋势分析的井漏监测预警流程，实现了“漏、喷、塌、卡”等井下复杂情况的早期预警，预警准确率高于85%。

    随钻地质导向方面，融合地震信息、完钻信息和随钻数据，可实时分析和预测目标地层，实现实时测量井下信息、自动地质建模、自动导航等功能，自动生成和执行控制指令。现场应用表明，井周地层预测分辨率小于0.5米。

    2021年以来，该技术累计应用150口井，平均机械钻速提高17.44%以上，优质储层钻遇率超95%，为中国石化智能钻井系统建设提供了“中控大脑”。

    “下一步，研发团队将面向降本增效需求和智能钻井发展趋势，攻关L3级半自主控制模式下的智能决策关键技术，为油气田增储上产提供智能保障，支撑中国石化智能钻井技术发展。”工程院副院长、项目负责人王敏生介绍。

    应用评价

    江汉油田监督技术中心经理 周忠亚：

    数字化、智能化技术可以深度挖掘非常规油气大数据资源中的工业价值，在钻井风险预报、井下复杂防控和钻井提速优化方面较传统技术优势明显，在涪陵页岩气田科学钻井模式建设中发挥了重要作用。

    华北油气钻井工程技术研究院钻井所所长 张 辉：

    应用智能钻井系统，在东胜气田J58-8H井实现二开一趟钻进尺3169米，创鄂北气田一趟钻最长进尺纪录，为鄂北气田钻井提速提效提供了支持；支持大牛地神木区带神木1HF井刷新8项工程纪录，工区首次实现30天内钻成一口深层煤层气水平井。