[发明专利]建立神经网络模型、确定扭摆钻柱参数和定向钻井的方法

说明书

本发明提供了一种建立滑动定向钻井神经网络模型的方法、扭摆钻柱控制参数确定方法和定向钻井方法。建立模型方法包括：采集历史作业数据并建立数据库；基于数据库建立初始神经网络模型；训练初始神经网络模型；测试模型准确率，若准确率在预定值以上，则其为滑动定向钻井神经网络模型，若准确率小于预定值则继续训练。控制参数确定方法包括：采用上述方法建立神经网络模型，基于该模型确定钻井过程中扭摆钻柱控制参数。定向钻井方法包括在钻井过程中采用上述扭摆钻柱控制参数扭摆钻柱，改变或维持井下动力钻具工具面方向，控制井眼轨迹向目标方向延伸。本发明有益效果包括：方法简便；神经网络模型稳定可靠，有助于提高定向钻井技术的自动化水平。

技术领域

本发明涉及油气钻井工程技术领域，特别地，涉及一种建立滑动定向钻井神经网络模型的方法、滑动定向钻井过程中扭摆钻柱控制参数的确定方法和滑动定向钻井的方法。

背景技术

在非常规油气藏的开发中，所面对的最棘手问题是钻井轨迹偏离，由于地层条件复杂，实际钻井轨迹通常会偏离预设的钻井方案。滑动钻井是经典定向井或水平井轨迹控制的主要方式，可改变井眼方向、增斜和降斜。整个滑动钻井系统可以划分为井上部分与井下部分；井上部分主要包括绞车、天车、游车、顶驱、泥浆泵等，天车和游车构成滑轮组，用于钻具上提下放，顶驱由电机驱动用以旋转钻柱进而控制工具面；井下部分为钻具组合BHA(Bottom hole assembly)，从上至下主要包括钻杆、加重钻杆、钻铤、稳定器、MWD(Measurement while drilling)、井下动力钻具、钻头等，其中MWD可测量井下动力钻具的工具面角，并将数据转化为脉冲信号通过泥浆液上传至地面进行解码。

常规滑动定向钻井过程中，钻柱本身不旋转运动，而是沿着井壁轴向滑动，在实践过程中，主要是通过改变或维持井下动力钻具工具面将井眼的井斜角与方位角改变，以达到控制井眼轨迹的目的，若实钻井眼轨迹与设计井眼出现偏离问题需要进行造斜或是方位扭转时，需要人工控制顶驱或转盘旋转钻柱一定角度的方式改变或维持井下动力钻具工具面，以实现调整井眼轨迹的要求。整个滑动钻进过程中由于钻具不旋转，静摩擦力随着水平段延长在钻柱上积累出现“托压”现象，钻压不能有效传递乃至钻柱发生屈曲，导致钻井速度慢、纯钻时效低、井下管柱、工具过早损坏等一系列问题，甚至诱发卡钻等复杂事故，钻井作业风险大，而且一旦出现突发情况，则必须将钻头提离井底，重新调整工具面角，待其稳定下来之后才能继续定向钻进，十分耗时，严重制约了水平段长度的增加与定向钻井速度的提高。

为了解决这些问题，近年发展起来的一种新的基于顶驱的地面顺时针、逆时针往复交替摇摆钻柱的控制系统，即钻柱扭摆系统。该系统通过控制顶驱对钻柱施加正反向的扭转，带动钻具顺时针逆时针交替旋转，释放钻柱摩阻和扭矩，缓解因钻柱不旋转导致的“托压”现象，从而提高机械钻速，突破了滑动钻井所面临的局限性。此处理方法存在以下不足：

①实际钻井地下工况十分复杂、各种参数充满不确定性，工具面角的响应受到地层岩性、钻压大小、钻进速度等多方面因素影响，给工具面角的动态控制带来很大干扰和不确定性，难以事先选定一组合适的控制参数以满足各种复杂的井下工况，往往需要依赖司钻和定向工程师的经验反复调整，效率较低，工具面的响应速度比较慢。

②井口扭摆钻柱的扭矩设定值、运动速度、保持时间等因素对钻柱扭矩传递的影响，尚无准确的数学公式或力学模型。钻柱扭摆系统还仅仅只是一个顶驱执行机构，还不具备自动化控制功能。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的一个或多个问题。例如，本发明的目的之一在于提供一种建立滑动定向钻井神经网络模型的方法、滑动定向钻井过程中扭摆钻柱控制参数的确定方法和滑动定向钻井的方法，以提高定向钻井技术的自动化水平。