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采用更高效的钻井设计

在具体实施的第二阶段中共
钻了 14 口井，并采取了不同的方
法。考虑到钻机的额定容量，决

定开发专注于更高效钻井的设计，
而不是仅仅关注钻头的攻击性。
通过优化一定功率输入情况下的

ROP，将能够提供更一致的性能，
并减少钻机时间。由于这一理念
的改变，本阶段钻井选择了两种
图 1：第 1 阶段记录的 ROP 散点图
5 刀翼 16 毫米 PDC 齿的钻头设

或缺失值。可视化数据以帮助检 库。该信息已与公司人员、司钻 计。
测变量之间的相关关系。最后， 和钻机经理共享，以便可以随时 耗费了一定的时间从钻机
传感器收集 Pason 数据，以确
将数据拆分为培训和评估集。 获取信息。
定数据质量以及为了提高性能而
应用从第 1 阶段分析中创建 在具体实施的第一阶段中共
需要向现场呈现哪些数据轨迹。
的数据集，开发了一个模型，该 钻了 19 口井。在 充分了解钻井
在查看数据时，空值会影响数据
模型确定了在给定深度 / 地层下 和地质灾害的情况下，该项目于
的分析和可视化方式，这导致开
运行的最佳参数，并将该信息转 2019 年 6 月启动。在对邻井情况
发了一种在处理之前清理帕森 39
发给司钻，以便进行必要的调整。 进行分析的基础上，钻头选择包
（Pason）数据的方法。
然后将油井数据反馈到数据库中， 括 4 和 5 刀翼结构，19mm PDC
在 重 述 数 据 时， 绘 制 这 些
供后续油井使用。 齿，以通过这些预期的软地层时
参数可以确定性能良好的区域和
该项目最大的成果之一是找 实现最大的机械钻速（ROP）。
需要额外关注的区域。目标是确
到了一种获取、处理和可视化大 在钻完前 19 口井后，显然需要重
定钻井最佳点，这是通过绘制
数据（传统业务系统和物联网、 新考虑钻井过程。虽然在一些井
WOB（ 钻 压）×RPM（ 转 速）
非结构化和实时）的方法，这有 （+100m/hr） 中 实 现 了 较 高 的
×ROP（机械钻速）来实现的。
助于理解钻井参数和机械钻速 机械钻速，但性能不一致，在深
然后可以量化高 ROP 的集群，并
（ROP）之间的关系。这使得能 度、进尺数和机械钻速之间没有
与钻机操作人员共享。据观察，
够提高项目的钻井性能，并降低 相关性。
具有更紧密高性能集群的油井通
意外事件的风险，即井眼堵塞或 如下面的图 1 所示，ROP 范
常会缩短总体钻井时间。
扭曲。 围为 52–112m/hr。有理由认为， 该信息在钻井团队中共享，
在训练和评估机器学习算法 为了实现项目的经济目标，需要 以便在将结果分发给现场以供反

后，还发现了其他结果。采用现 提供更一致和能够重复的钻井性 馈之前，对结果进行微调和评论。
场最佳钻井参数创建了一个数据 能。 让钻井人员参与优化过程可以更