软件可对接钻机控制系统，自动执行司钻确认后的最优参数指令
 
精准找到最优机械钻速区间，是旋转钻井优化、削减作业成本的关键。钻井作业并非一味追求钻速最大化：高机械钻速虽能缩短钻进至目标深度的周期，但钻速过高会引发各类钻井异常工况、破坏井眼轨迹质量，甚至限制最终可钻达的总井深。
 
钻井过程属于多参数耦合的复杂非线性系统，受钻压、钻井液性能、钻头类型等多重因素影响，想要锁定最优钻速区间难度极大。与此同时，行业目前仍以传统机械钻速预测优化手段为主：要么依靠人工分析经验数据，要么采用纯物理模型；两类方法通用性较差，难以适配多变的地层条件与施工工况。
 
ROP优化系统研发思路与核心技术原理
 
哈里伯顿将于今年下半年推出全新技术产品——机械钻速优化系统（ROP Optimizer），攻克上述行业难题。该系统搭载基于云端的机器学习水平段钻速优化算法，在贴合现场真实、安全钻井约束条件下，精准预判水平段最优机械钻速。系统依托地面转盘转速、井下马达转速、地面估算钻压等输入参数，结合历史井与实时随钻数据完成钻速预测模型训练。
 
哈里伯顿技术专家斯特凡・梅南德博士称：“传统纯解析物理钻速模型无法快速、高效地跨井自主学习。更换钻具组合、地层岩性、钻头型号后，模型都需要重新标定参数。而我们这套系统采用混合建模架构，既保留物理机理建模体系，又搭载实时机器学习模块。”
 
梅南德博士表示，机器学习能够挖掘海量钻井数据中隐藏的内在规律与复杂耦合关系，以此解决钻速预测与优化难题，但机器学习方案本身也存在短板。
 
市面上绝大多数同类系统完全脱离物理机理，仅依靠数据拟合优化机械钻速，极易忽略钻井系统核心动力学特征；并且优化算法输出的转速、钻压等参数往往未纳入现场作业约束，给出的推荐参数在实际井场不具备可操作性，甚至存在安全隐患。
 
“司钻清楚各项参数的上下限标准，比如钻压需要控制在特定区间，也熟知设备额定极限。我们的软件内置全部设备限值约束，保证输出推荐方案贴合司钻现场操作逻辑。如果软件输出参数超出设备规格，司钻会直接否决该方案。” 梅南德博士说道。
 
为将物理约束条件内置至软件底层，钻速优化算法配套振动预测模型。该模型可计算共振转盘转速 —— 即钻头工作频率与自身固有机械频率重合时对应的转速，以此规避振动风险；并将该临界阈值作为模型硬性约束，确保推荐转盘转速始终处于安全作业区间。
 
梅南德博士表示：“研发这套机械钻速优化系统的核心目标之一，就是规避钻头井下故障，保证钻头与地层有效啮合。每款钻头都对应精准的切削深度区间，我们必须维持良好的钻头地层啮合状态。同时为抑制振动，我们依靠该振动模型筛选适配转速，避开共振频率。”
 
图1 哈里伯顿机械钻速优化系统可在严守现场施工约束条件、最大限度降低井下故障风险的前提下，自动求解旋转钻井最优机械钻速。系统先调取与当前井地层、工况高度匹配的邻井数据完成建模预测，再向司钻输出最优钻速参考方案；同时通过 WITSML 数据协议或钻机本地采集通道获取本井实时实钻数据，持续精细化迭代修正模型。
 
软件整套作业流程首先调取邻井数据，筛选在地层、井眼轨迹、底部钻具组合、钻头、螺杆马达规格上与当前井工况最接近的邻井作为基准，用于对比验证优化模型性能；同时通过WITSML协议或钻机直采获取本井实时钻井数据，持续微调优化模型运行效果。
 
振动预测成像模型结合井眼轨迹、钻井参数、钻具组合规格，输出可规避振动的地面转盘转速；该转速数据输入钻速优化算法后，算法会在预设钻井参数约束范围内求解最优机械钻速。机械钻速优化系统按照用户预设进尺间隔（例如每钻进10英尺），输出当前井深前方待钻段的最优钻速推荐值。
 
整套系统部署在云端服务器，哈里伯顿自研专属中间件作为桥梁，打通云端平台与钻机设备。优化参数推荐值通过中间件传输至钻机控制系统，自动钻井单元可自动执行设定参数。但梅南德博士说明，系统配备人工强制接管功能，司钻可在任意时刻从软件手中收回设备操控权限。
 
“司钻永远掌握最高操控权，这是让司钻信任这套系统的必要前提。无论出现任何异常情况，司钻均可中断系统联动、手动处置隐患，完成处理后可自行重新开启优化系统。”
 
图2 机械钻速优化系统在内部算法中集成振动预测模型。该模型可计算任意井深处规避轴向振动（紫色曲线）、扭转振动（橙色曲线）、横向振动（红色曲线）所需的共振规避转速。本示意图中，测试井的推荐安全转速区间以绿色方框标识，测试井实际运行转速以绿色圆点标注。
 
仿真与现场试验成效及商业化规划
 
去年哈里伯顿在公司内部虚拟钻机平台完成钻速优化算法首轮测试，该虚拟平台可完整复刻真实钻机作业工况。用于训练算法的数据由多套独立物理模型生成，模拟目标井施工特征：钻头 - 地层交互模型复刻钻头切削行为，摩阻扭矩模型计算地面扭矩；另有独立物理模型分别模拟压差、排量、机械钻速与钻压变化规律。
 
本次仿真测试规则：系统每钻进1英尺采集一组钻机数据，累计采集100英尺数据便自动更新内部预测模型。
与此同时，系统每钻进10英尺向虚拟钻机推送一组参数推荐值，虚拟钻机持续执行该套参数，直至新推荐指令下发。
 
虚拟钻机测试结果表明，优化算法可同步逐步调整多项钻井参数，让钻井工况从初始状态平稳过渡至最优工况。
 
梅南德博士称：“虚拟仿真测试主要验证模型的数据响应能力，保证参数波动时计算逻辑稳定、输出结果可靠。”
 
仿真测试完成后，哈里伯顿在南得克萨斯一台钻机开展现场试验，依托机械钻速优化系统完成7000英尺水平段钻进。公司远程实时作业中心（ROC）搭建并同步监控振动预测模型与钻速优化模型；钻机实时WITSML数据回传至系统，持续更新水平段钻进参数推荐方案。
 
远程作业中心打通优化系统与钻机控制系统，系统可调控自动钻井单元的钻压、机械钻速、地面转盘转速、压差设定值。经司钻确认后，更新后的参数推荐值按固定进尺间隔下发至钻机控制系统，无需司钻额外操作即可自动执行；参数更新频率、各项参数限值均提前与油田作业方协商确定。
 
司钻可随时切回手动操控模式，本次试验中97%的钻进作业由优化系统自主管控，且司钻100%采纳系统输出的全部参数推荐方案。
 
对比同一井场、同一地层、同款钻具组合的两口邻井，该水平井段平均机械钻速提升26%。
 
目前该机械钻速优化系统正在西德克萨斯、南得克萨斯多台钻机开展新一轮现场拓展试验，哈里伯顿计划于今年下半年，在自有钻机平台正式推出该商用系统。