钻井施工期间，卡钻、井塌、井漏和井涌时常会出现，经常导致钻井事故。处理钻井事故不仅耗费大量非生产时间、延长钻完井周期，也会损失巨额钻井成本。一些事故看上去似乎没有什么迹象或征兆就发生了。然而，事故征兆确实存在，只不过从现场传感器采集的可用数据没有被司钻和现场作业人员察觉而已，如钩载、地面测得的钻具扭矩、立管压力、随钻压力测量、泥浆页面高度等数据。钻井事故的发生通常有一个过程，这个过程正是我们需要关注和警觉的，这个过程通常分为四个阶段，见图1 所示。
如果事故征兆能探测得更早，就可以采取积极有效的预防措施，阻止事故发生。通过实时建模的方法可以预防和侦测钻井事故。运用实时校准的建模方法可以在最早时刻探测可能完整的模型，模型的输入包括以下信息：井底钻具组合（BHA）信息，包括井底钻具组合和钻铤组件的长度、内径、外径和重量；钻头喷嘴尺寸；钻杆和加重钻杆的长度、内径、外径和重量。地层压力窗口信息包括地层破裂压力梯度；地层压力测试（如果能够获得，应包含地层完整性测试FIT、地层漏失压力测试LOT、延伸的漏失压力测试XLOT）；地层孔隙压力梯度；地层坍塌压力梯度；模块化地层动态压力测试MDT或重复地层压力测试RFT。

        此外还包括地热状况、井眼轨迹信息（测量深度、方位与井斜）、套管结构信息（套管数据、悬停深度和长度；隔水管长度、内径、外径）、裸眼井径和长度。钻井液属性包括油基泥浆或水基泥浆；基油类型和相关的泥浆液面计数表；完整的泥浆报告，包括流变学特性、屈服点、密度和温度、油水比、固相含量、含盐类型和浓度，凝胶强度。钻机数据信息包括游车重量、钻台高度、海上钻井所处水深、气隙、钻井日报表等。由于实时建模是一个瞬态计算，实时数据流捕获的钻井操作必须用来驱动模型。这些数据源（输入参数）包括游车高度、转盘或顶驱转速、泵流速，但不仅限于此。随着这些数据输入进模型，模型可以提供以上所述输出值的连续计算，如虚拟钩载、虚拟泥浆池液面、虚拟地面扭矩、虚拟立管压力等数据，这些输出值能用来与实时数据相比较，并能提供那些全井所有深度没有布置传感器位置点的数据计算，如泥浆密度、岩屑位置、当量循环密度、当量静态密度。
 
        模型校正
        如果所有的模型参数能正确得知，建模的数据应当与实时传感器数据相匹配，不幸的是，在实时探测事件征兆时，许多预钻井模型的参数不知道是否充分正确，井下钻具的实际重量、内径、外径都源自于工程数据表，而并不能反映出井下实际配置的钻具设备。滑动和旋转摩阻、水力摩阻等参数只能估算，而并不能准确得知。
有幸的是，这些未知参数可以通过进行实时校正的方法来确定。第一步是确定钻井作业进程中的特定工况，这是用来校正特定参数的理想选择，如旋转提离井底的钻具可以一定程度上消除滑动摩阻，这样可以基本确定钻具和井底钻具组合的真实线性重量，这种重量的校正以及许多其它模型参数的校正，如因循环及钻杆内、外（环空）压降引起的上提力可以自动和实时地校正。
      捕获一个基于实时建模的校正、监测和征兆探测过程，请注意，当参数被校正时，模型数据和传感器数据几乎重叠，实时建模能提供一个地面扭矩、钩载、泥浆池液面、随钻压力测量（PWD）和立管压力的参考基线，模型数据与任何传感器实测数据之间的偏差可以被看作是工况恶化的一个征兆或迹象。对于没有采用现场实时连续校正的基本模型参数，预钻扭矩与摩阻、水力学建模工具是不适用的，该例是一个基于当前工况自动校正模型参数的计算系统。
 
        随钻工程计算
        我们已经看到模型数据与实测数据之间的比较可以提供当前井下工况可能正在恶化的直觉信息，例如：一个实际立管压力高于校正的虚拟立管压力的现象可能是井眼净化差的一个征兆，这可能会最终导致井眼阻塞。同样的情形也可能会由一个钩载传感器的测量数据识别到，此刻的钩载测量数据会小于模型的钩载数据，这可能由于环空阻塞，引起井下压力一个小的增量，导致上提钻具钩载增大，如井筒内的活塞效应。
        依据模型数据与实际传感器数据比较的方法可以进行多种计算，比较得出的偏差可以用来自动计算井下异常状况连续直观的物理征兆，连续计算的数据可以包括下列征兆：立管压力偏差、滑动摩阻、旋转摩阻、自由旋转重量偏差、泥浆池液面偏差、井眼净化指数。这6个征兆可以实时提供给钻井队，减少传感指示器的数量能让司钻将精力集中在更重要的数据信息上，而不会导致信息过载，让司钻精力难以集中。（未完待续）