智能鉆井技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

李根生， 宋先知， 田守嶒

（油氣資源與探測(cè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（中國(guó)石油大學(xué)（北京）），北京 102249）

當(dāng)前，我國(guó)油氣勘探開(kāi)發(fā)領(lǐng)域正在由常規(guī)油氣資源向低滲透、深層超深層、海洋深水、頁(yè)巖油氣等非常規(guī)油氣資源拓展，面臨著資源劣質(zhì)化、勘探多元化、開(kāi)發(fā)復(fù)雜化、環(huán)境惡劣化等挑戰(zhàn)[1]。鉆井是油氣資源發(fā)現(xiàn)、探明和開(kāi)采的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但現(xiàn)有鉆井技術(shù)在經(jīng)濟(jì)、安全、高效、環(huán)保等方面還無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜油氣資源的開(kāi)發(fā)需求，亟需發(fā)展新一代變革性鉆井技術(shù)。智能鉆井技術(shù)是融合了大數(shù)據(jù)、人工智能、信息工程、井下控制工程學(xué)等理論與技術(shù)的一項(xiàng)變革性鉆井技術(shù)（基本組成見(jiàn)圖1），通過(guò)應(yīng)用地面自動(dòng)化鉆機(jī)、井下智能執(zhí)行機(jī)構(gòu)、智能監(jiān)控與決策技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)鉆井作業(yè)的超前探測(cè)、閉環(huán)調(diào)控、精準(zhǔn)制導(dǎo)和智能決策，能大幅提高鉆井效率和儲(chǔ)層鉆遇率，降低鉆井成本，顯著提高復(fù)雜油氣藏單井產(chǎn)量和采收率。

圖 1 智能鉆井系統(tǒng)組成示意Fig.1 Composition of intelligent drilling system

目前，國(guó)外智能鉆井技術(shù)尚處于發(fā)展初期，關(guān)鍵基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)有待突破。國(guó)內(nèi)智能鉆井技術(shù)處于起步階段，研究深度與國(guó)外相比存在一定差距。為此，在系統(tǒng)分析智能鉆井關(guān)鍵技術(shù)及裝備發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，探討了我國(guó)智能鉆井的重點(diǎn)攻關(guān)方向，以推動(dòng)智能鉆井基礎(chǔ)理論研究，完善智能鉆井技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)我國(guó)智能鉆井技術(shù)的跨越式發(fā)展。

1 智能鉆井關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀

智能鉆井關(guān)鍵技術(shù)包括井眼軌道智能優(yōu)化、鉆速智能優(yōu)化、智能導(dǎo)向鉆井、井下閉環(huán)調(diào)控、智能監(jiān)測(cè)與決策等技術(shù)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)智能鉆井關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了初步探索，并取得了一定的研究進(jìn)展。

1.1 井眼軌道智能優(yōu)化技術(shù)

井眼軌道智能優(yōu)化技術(shù)主要是基于地質(zhì)-工程多源數(shù)據(jù)，利用人工智能算法對(duì)井眼的井斜角、方位角及井深等參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)。J. Lee 等人[2]利用遺傳算法，以網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)，通過(guò)調(diào)整造斜點(diǎn)位置等，進(jìn)行了水平井井眼軌道優(yōu)化。S. Vlemmix等人[3]采用梯度搜索法，結(jié)合伴隨矩陣函數(shù)與數(shù)值模擬軟件，分析了分支井眼對(duì)油氣井產(chǎn)能的影響，采用重復(fù)迭代方法優(yōu)化分支井井眼軌道。A. N.Morales 等人[4]利用改進(jìn)的遺傳算法，以累計(jì)產(chǎn)量為目標(biāo)函數(shù)，分析了不同開(kāi)采條件下油氣井的產(chǎn)能，優(yōu)化了凝析氣藏水平井井眼軌道。Z. LYU 等人[5]以單位長(zhǎng)度井眼產(chǎn)能的最大化為目標(biāo)，利用克里金方法，建立了儲(chǔ)層權(quán)重圖，確定了儲(chǔ)層的甜點(diǎn)區(qū)域，然后采用快速行進(jìn)法優(yōu)化了三維非均質(zhì)砂巖儲(chǔ)層中多分支井的井眼軌道。總體來(lái)說(shuō)，目前國(guó)內(nèi)外井眼軌道優(yōu)化技術(shù)的智能化水平較低，未充分利用地質(zhì)-工程多源數(shù)據(jù)，尚無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜油氣藏高效開(kāi)發(fā)的需求。未來(lái)隨著鉆井信息高效傳輸和多源數(shù)據(jù)智能化處理技術(shù)的發(fā)展，有望實(shí)現(xiàn)復(fù)雜油氣鉆井的地質(zhì)-工程三維模型實(shí)時(shí)更新，據(jù)此形成更加完善的井眼軌道智能優(yōu)化技術(shù)。

1.2 鉆速智能優(yōu)化技術(shù)

鉆速智能優(yōu)化技術(shù)主要是根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的井下參數(shù)，采用大數(shù)據(jù)和智能優(yōu)化算法等手段對(duì)鉆井多目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行分析和計(jì)算，進(jìn)而優(yōu)化和調(diào)控鉆井參數(shù)，以獲取最優(yōu)機(jī)械鉆速。C. Hegde 等人[6]采用基于隨機(jī)森林算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，建立了鉆速模型、鉆頭扭矩模型和機(jī)械比能模型，將鉆壓、流量、鉆頭旋轉(zhuǎn)速度和巖石強(qiáng)度等作為輸入?yún)?shù)，利用元啟發(fā)式優(yōu)化算法對(duì)鉆井模型進(jìn)行優(yōu)化，得出了最佳鉆井參數(shù)。R. Arabjamaloei 等人[7]利用試驗(yàn)結(jié)果和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)建立了機(jī)械鉆速與鉆井參數(shù)之間的關(guān)系，設(shè)計(jì)了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鉆速預(yù)測(cè)模型，并利用遺傳算法進(jìn)一步優(yōu)化了該模型，獲取了最優(yōu)機(jī)械鉆速條件下的鉆井參數(shù)，目前已經(jīng)進(jìn)行了初步應(yīng)用。M. Bataee 等人[8]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了鉆頭轉(zhuǎn)速、鉆井液流變性、鉆壓、鉆頭齒磨損、地層特性和靜液柱壓力等參數(shù)之間的關(guān)系，通過(guò)預(yù)測(cè)的機(jī)械鉆速實(shí)時(shí)優(yōu)化鉆井參數(shù)，最終獲得了最優(yōu)機(jī)械鉆速。X. Liao 等人[9]測(cè)量和收集了轉(zhuǎn)速、巖石抗壓強(qiáng)度等618 組數(shù)據(jù)集，并將巖石抗壓強(qiáng)度作為巖石分類(lèi)的重要指標(biāo)，利用智能系統(tǒng)對(duì)3 種不同等級(jí)的巖石進(jìn)行建模，采用改進(jìn)的人工蜂群算法，在不同條件下對(duì)模型進(jìn)行了優(yōu)化，得到了最優(yōu)機(jī)械鉆速。C. Gan等人[10]針對(duì)鉆井過(guò)程中數(shù)據(jù)的不完備性、耦合性、強(qiáng)非線性等特點(diǎn)，基于改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了鉆速預(yù)測(cè)模型，為復(fù)雜地層鉆井的智能優(yōu)化控制提供了重要手段。中國(guó)石油集團(tuán)工程技術(shù)研究院通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)與梯度搜索及決策樹(shù)算法結(jié)合，研制了鉆井智能提速導(dǎo)航儀，榮獲了第45 屆美國(guó)EP 工程技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)，目前已應(yīng)用50 余井次，機(jī)械鉆速提高了18.8%～46.6%[11-12]?？傮w來(lái)說(shuō)，實(shí)時(shí)獲取井下數(shù)據(jù)、優(yōu)化分析井下參數(shù)、智能調(diào)控鉆井參數(shù)是實(shí)現(xiàn)鉆速智能優(yōu)化控制的關(guān)鍵。因此，未來(lái)需要進(jìn)一步優(yōu)選或研發(fā)出高可靠性的智能優(yōu)化算法，以保證參數(shù)調(diào)控的準(zhǔn)確性。

1.3 智能導(dǎo)向鉆井技術(shù)

智能導(dǎo)向鉆井技術(shù)主要是利用人工智能算法，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析井眼軌跡，實(shí)現(xiàn)井眼軌跡的動(dòng)態(tài)調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)沿著優(yōu)化的井眼軌道進(jìn)行靶向鉆進(jìn)的目標(biāo)。該技術(shù)為智能導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)的應(yīng)用提供了重要支撐。目前，斯倫貝謝基于一種新的靜態(tài)連續(xù)測(cè)量方法，建立了井眼軌跡智能控制算法，通過(guò)將近鉆頭連續(xù)測(cè)量數(shù)據(jù)與實(shí)際井眼軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，可以對(duì)導(dǎo)向參數(shù)進(jìn)行智能調(diào)控[13]。上海交通大學(xué)基于雙環(huán)反饋協(xié)同控制方法，提出了一種基于區(qū)間型模糊邏輯控制和一階數(shù)字低通濾波器的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，已用于旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井中三維井眼軌跡的跟蹤和控制[14]。哈里伯頓提出了一種基于旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向工具面追蹤的井眼軌跡控制技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)工具面的實(shí)時(shí)定位[15]。挪威斯塔萬(wàn)格大學(xué)采用離散隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法優(yōu)化井眼軌跡，顯著提高了儲(chǔ)層鉆遇率，同時(shí)降低了鉆井成本[16]。沙特法赫德國(guó)王石油與礦業(yè)大學(xué)研究了鉆井方向的自適應(yīng)和智能優(yōu)化控制技術(shù)，目的是開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，從而實(shí)時(shí)優(yōu)化鉆井參數(shù)，提高機(jī)械鉆速，消除井眼軌跡的偏差[17]。目前，智能導(dǎo)向鉆井技術(shù)尚未成熟，雖然部分研究成果獲得較好的試驗(yàn)效果，但是還未進(jìn)行大規(guī)模的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。

1.4 井下閉環(huán)調(diào)控技術(shù)

井下閉環(huán)調(diào)控技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能鉆井的關(guān)鍵，井下數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛婧?，地面?zhuān)家系統(tǒng)據(jù)此對(duì)井內(nèi)工況進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，然后向井下執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)出控制指令，通過(guò)信息的雙向傳輸形成閉環(huán)調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)鉆井參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化，大幅提高鉆井速度和儲(chǔ)層鉆遇率。F. Abdulgalil 等人[18]提出了基于滑動(dòng)控制方法的PID（proportion integration differentiation）模型，提高了鉆井系統(tǒng)處理非線性問(wèn)題的穩(wěn)定性。A.Huo 等人[19]將積分滑模控制方法和自適應(yīng)干擾評(píng)估模型進(jìn)行耦合，降低了計(jì)算誤差，提高了閉環(huán)調(diào)控的可靠性。J. Matheus 等人[20]建立了兩級(jí)混合閉環(huán)控制模型，提高了閉環(huán)調(diào)控的效率，其中內(nèi)部控制主要為井下工具之間的閉環(huán)調(diào)整，外部控制主要是根據(jù)內(nèi)部控制的反饋信息，由地面系統(tǒng)發(fā)出控制指令，進(jìn)一步調(diào)整內(nèi)部控制。牛海峰等人[21]建立了PID 增量型控制模型，動(dòng)態(tài)響應(yīng)更快，抗干擾能力更強(qiáng)，可以滿(mǎn)足復(fù)雜環(huán)境中井下數(shù)據(jù)快速處理和控制的要求。李遠(yuǎn)志等人[22]提出了基于電流環(huán)、速度環(huán)和位置環(huán)控制的井下執(zhí)行機(jī)構(gòu)三閉環(huán)PID 模型，可以根據(jù)導(dǎo)向調(diào)整的快速性和超調(diào)量對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行超前校正。目前井下閉環(huán)調(diào)控技術(shù)主要是基于傳統(tǒng)控制理論建立模型，存在諸多簡(jiǎn)化和假設(shè)，模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性等存在較大不足，未來(lái)需要與人工智能算法和自動(dòng)控制新理論進(jìn)行深入結(jié)合，研究鉆井工程多變量協(xié)同響應(yīng)機(jī)制，形成智能鉆井閉環(huán)控制技術(shù)。

1.5 智能監(jiān)測(cè)與決策技術(shù)

智能監(jiān)測(cè)技術(shù)可以實(shí)時(shí)獲取井下數(shù)據(jù)，用于井下復(fù)雜工況的實(shí)時(shí)診斷與預(yù)測(cè)，為智能決策提供重要數(shù)據(jù)支撐。貝克休斯開(kāi)發(fā)了基于連續(xù)管的智能監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了井深、地層壓力和溫度等參數(shù)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[23]。Marconi 公司提出了基于互聯(lián)網(wǎng)的智能鉆井監(jiān)測(cè)技術(shù)，利用其可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鉆井液在井筒內(nèi)的流動(dòng)狀態(tài)[24]。廖明燕等人[25]基于多傳感器信息融合原理，對(duì)鉆井過(guò)程中的大鉤載荷、扭矩、立管壓力、鉆速、鉆井液進(jìn)出口流量等參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，提出了不依賴(lài)精確數(shù)學(xué)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論多傳感器信息融合方法。李浩等人[26]結(jié)合油田現(xiàn)場(chǎng)鉆井條件，建立了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)信道衰落模型，優(yōu)化了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，有效提升了井下信息監(jiān)測(cè)的可靠性。

智能決策技術(shù)主要是利用鉆井過(guò)程中的地質(zhì)與工程數(shù)據(jù)，通過(guò)地面或井下智能決策系統(tǒng)進(jìn)行分析，對(duì)鉆井過(guò)程進(jìn)行智能化診斷與實(shí)時(shí)決策。貝克休斯基于多維大數(shù)據(jù)智能解釋?zhuān)軌驅(qū)︺@井關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，通過(guò)遠(yuǎn)程系統(tǒng)實(shí)時(shí)控制，從而實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)過(guò)程最優(yōu)化，已經(jīng)得到大規(guī)模推廣應(yīng)用[27]。同時(shí)，哈里伯頓和斯倫貝謝等公司相繼成立了大數(shù)據(jù)中心，對(duì)井下信息進(jìn)行實(shí)時(shí)智能分析，進(jìn)而確定最佳鉆井方案[28]。李琪等人[29]基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，形成了鉆井工程決策模型，可為鉆井全過(guò)程智能管理提供參考。高曉榮等人[30]利用實(shí)例推理技術(shù)對(duì)井下復(fù)雜工況進(jìn)行智能診斷和處理，可以快速得到最佳鉆井方案。中國(guó)石化針對(duì)西北油田的復(fù)雜地質(zhì)條件，通過(guò)優(yōu)選監(jiān)測(cè)參數(shù)和完善判斷規(guī)則，建立了溢流預(yù)警模型，有效提高了溢流事件的判別效率[31]。總體上看，我國(guó)已實(shí)現(xiàn)了部分鉆井工況的智能化監(jiān)測(cè)與診斷，但尚未形成鉆井全過(guò)程智能監(jiān)測(cè)與決策系統(tǒng)，需要進(jìn)一步結(jié)合多參數(shù)智能監(jiān)測(cè)、多源數(shù)據(jù)快速融合、云計(jì)算/邊緣計(jì)算等技術(shù)，促進(jìn)鉆井智能監(jiān)測(cè)與決策技術(shù)的快速發(fā)展。

2 智能鉆井裝備研究現(xiàn)狀

智能鉆井作業(yè)中，根據(jù)儲(chǔ)層條件與地面控制指令，需要利用智能鉆機(jī)、智能鉆桿、智能鉆頭、智能控壓鉆井系統(tǒng)和智能導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)等對(duì)鉆井參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，從而有效規(guī)避鉆井風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到形成高質(zhì)量井眼、大幅度提高鉆井速度和儲(chǔ)層鉆遇率的目的[32]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)研制出部分智能鉆井裝備，并且在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了應(yīng)用。

2.1 智能鉆機(jī)

鉆機(jī)是鉆井作業(yè)的核心裝備，為整個(gè)鉆井作業(yè)提供動(dòng)力和支撐。智能化鉆機(jī)具有高度自動(dòng)化的控制系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)鉆臺(tái)無(wú)人化操作、鉆井過(guò)程與鉆井參數(shù)的自動(dòng)化精準(zhǔn)控制，有利于大幅提高鉆井效率，降低鉆井風(fēng)險(xiǎn)和人力成本。1991 年，德國(guó)Bentec 公司為挪威Norsk Hydro 公司研制了自動(dòng)化鉆機(jī)，采用現(xiàn)代鉆井控制數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)鉆井作業(yè)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制和管理[33]，可節(jié)省20%的人力。英國(guó)Strachan and Henshaw 公司研制了一種輕型自動(dòng)化海上鉆機(jī)，采用自動(dòng)化技術(shù)及安全可控的方式，通過(guò)操作臺(tái)上的按鈕和指示器控制鉆井作業(yè)，從而大幅節(jié)省了人力，提高了作業(yè)效率[34]。2001 年，美國(guó)Phoenix Alaska Technology 公司研制了適用于美國(guó)阿拉斯加North Slope 地區(qū)鉆井的自動(dòng)化智能鉆機(jī)，其自動(dòng)化程度高，僅需1 人操作，且能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境[35]。2014 年，我國(guó)寶雞石油機(jī)械有限責(zé)任公司為研制鉆深不超過(guò)3 000 m 的小型智能鉆機(jī)，開(kāi)展了管柱自動(dòng)處理系統(tǒng)、井口自動(dòng)化工具、遠(yuǎn)程電子司鉆及其集成技術(shù)等研究工作，其井口控制系統(tǒng)-雙集成司鉆系統(tǒng)如圖2所示[36]。挪威國(guó)家石油公司基于遠(yuǎn)程控制技術(shù)，研發(fā)了無(wú)人智能鉆井平臺(tái)，鉆井專(zhuān)家在公司總部或地區(qū)中心的監(jiān)控室就可以對(duì)鉆井全過(guò)程進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控[37]。目前，智能鉆機(jī)仍停留在自動(dòng)化階段，真正實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制和智能鉆進(jìn)還需要在鉆井智能控制系統(tǒng)和智能分析系統(tǒng)等方面進(jìn)行攻關(guān)。

圖 2 我國(guó)小型智能鉆機(jī)的井口控制系統(tǒng)-雙集成司鉆系統(tǒng)Fig. 2 Wellhead control system-dual integrated driller system for small scale intelligent drilling rig in China

2.2 智能鉆桿

鉆桿是溝通井下與地面的關(guān)鍵設(shè)備。為了滿(mǎn)足智能鉆井中井下信息的高效傳輸、供電和鉆井過(guò)程閉環(huán)控制的需求，需要研發(fā)智能鉆桿[38]。

智能鉆桿實(shí)質(zhì)上是一種有纜鉆桿，把電纜嵌入鉆桿內(nèi)，以實(shí)現(xiàn)信息和電能的傳輸。它最早由美國(guó)Intelliserv 公司提出，并得到了美國(guó)能源部的支持[39]。2002 年，該公司研制了能夠高效傳輸井下數(shù)據(jù)和地面控制信號(hào)的智能鉆桿，測(cè)試數(shù)據(jù)傳輸速率高達(dá)2 Mb/s[40]。2003 年，M. J. Jellison 等人[41]研制成功了能夠高效傳輸井下數(shù)據(jù)和地面控制信號(hào)的鉆桿，該鉆桿中包含了一個(gè)嵌在高壓導(dǎo)管內(nèi)高速傳輸數(shù)據(jù)的電纜，鉆桿接頭處通過(guò)磁感應(yīng)傳輸信號(hào)。2004 年，石崇東等人[42]提出了智能鉆柱的設(shè)計(jì)方案，鉆桿內(nèi)安置用特殊絕緣材料包覆的銅導(dǎo)線，接頭采用金屬面密封連接方式。2006 年，劉選朝等人[43]設(shè)計(jì)了智能鉆柱的信息及電力傳輸系統(tǒng)，鉆柱采用有線對(duì)接方式，智能鉆柱接頭采用電力與信息同線同步傳輸?shù)姆绞健?010 年，我國(guó)海隆石油管材研究所研制了一種電導(dǎo)通鉆桿（見(jiàn)圖3），向井下傳輸電能的功率可達(dá)1 kW，適用環(huán)境溫度為180 ℃，循環(huán)泵壓不低于40 MPa[38]。NOV 公司通過(guò)智能鉆桿遙測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建了一個(gè)井下寬帶數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，不僅可以進(jìn)行井底隨鉆測(cè)量，還能實(shí)現(xiàn)全井眼隨鉆監(jiān)測(cè)[39]。貝克休斯公司研發(fā)了一種基于微型中繼器的有線智能鉆桿，微型中繼器放置在每節(jié)鉆桿和完全封裝的雙射頻諧振天線的盒子中，用于傳輸數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了2 次現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)[41]。2018 年，挪威CoreAll 公司推出了一種智能鉆桿取心工具，它可以將井下海量數(shù)據(jù)快速傳輸至地面，通過(guò)數(shù)據(jù)智能分析，優(yōu)選井下取心層位，從而提高取心品質(zhì)[44]。中國(guó)石油集團(tuán)工程技術(shù)研究院攻克了磁耦合有纜鉆桿的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，研制了一種高速信息鉆桿，其傳輸速率達(dá)到100 kb/s，具有高速、雙向、全天候傳輸信息的能力，已經(jīng)在吉林油田、大慶油田等進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)[45]。目前，國(guó)外尤其是美國(guó)，智能鉆桿已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，國(guó)內(nèi)處于技術(shù)跟蹤和試驗(yàn)階段?？傮w來(lái)講，智能鉆桿要具有傳輸速度快、傳輸信息量大的特點(diǎn)，其是實(shí)現(xiàn)智能鉆井的關(guān)鍵，具有非常廣闊的發(fā)展前景。

圖 3 我國(guó)研制的電導(dǎo)通智能鉆桿Fig. 3 Electrically conductive smart drill pipe developed by China

2.3 智能鉆頭

智能鉆頭能實(shí)時(shí)獲取和監(jiān)測(cè)井下信息及其工作狀態(tài)，并對(duì)獲取的信息進(jìn)行處理分析，再根據(jù)地層特性和井底環(huán)境自動(dòng)調(diào)整自身形態(tài)和鉆進(jìn)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)高效鉆進(jìn)[46]。1998 年，A. Leseultre 等人[47]提出了一種可感知井底環(huán)境的鉆頭，該鉆頭帶有多種傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以直接測(cè)量鉆井參數(shù)。2001 年，L. A. Sinor 等人[48]提出了一種可以調(diào)節(jié)和控制切削齒加載力和切削深度的鉆頭。2003 年，王以法[46]構(gòu)想了一種由傳感器測(cè)量部分、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)部分、電源供給部分和通訊控制部分組成的智能鉆頭。2017 年，貝克休斯公司發(fā)布了行業(yè)內(nèi)第一款自適應(yīng)鉆頭——TerrAdapt 鉆頭（見(jiàn)圖4），該鉆頭上有一個(gè)調(diào)節(jié)裝置，可以根據(jù)地層巖石的情況，自動(dòng)調(diào)節(jié)鉆頭的切削深度，避免切削齒咬入地層過(guò)深，從而可以減少鉆頭的震動(dòng)、粘滑和地層對(duì)鉆頭的沖擊，從而大幅提高鉆井速度[49]。同時(shí)，哈里伯頓公司也推出了自適應(yīng)鉆頭——CruzerTM深切削滾珠元件鉆頭，可以根據(jù)井下工況自動(dòng)調(diào)整鉆進(jìn)參數(shù)，有利于大幅降低扭矩和提高機(jī)械鉆速[50]。此外，由于該鉆頭具備較高的抗沖擊性、抗研磨性和熱機(jī)械完整性，因此也初步具備了鉆穿復(fù)雜地層的能力。國(guó)內(nèi)智能鉆頭的研究起步較晚，目前主要處于技術(shù)攻關(guān)和測(cè)試階段。未來(lái)智能鉆頭會(huì)朝著復(fù)雜環(huán)境中自動(dòng)獲取井下信息與實(shí)時(shí)智能調(diào)整鉆進(jìn)參數(shù)等方向發(fā)展。

圖 4 貝克休斯公司的TerrAdapt 智能鉆頭Fig. 4 Baker Hughes’ TerrAdapt smart bit

2.4 智能控壓鉆井系統(tǒng)

智能控壓鉆井系統(tǒng)主要根據(jù)井筒數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別井下工況，并智能調(diào)節(jié)節(jié)流閥開(kāi)度，從而實(shí)現(xiàn)鉆井過(guò)程中井內(nèi)壓力的智能控制。智能控壓鉆井系統(tǒng)有助于解決窄密度窗口地層鉆進(jìn)過(guò)程中存在的井涌、漏失、坍塌和卡鉆等井下故障，確保安全高效鉆進(jìn)[51]。斯倫貝謝公司的動(dòng)態(tài)環(huán)空壓力控制（dynamic annular pressure control, DAPC）系統(tǒng)，通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)調(diào)節(jié)回壓，能實(shí)現(xiàn)井下壓力的動(dòng)態(tài)控制[52]。威德福公司的MicrofluxTM控制系統(tǒng)，可以通過(guò)傳感器和節(jié)流控制裝置檢測(cè)鉆井液進(jìn)出口壓力的微小變化并快速改變井口回壓，從而滿(mǎn)足鉆井要求[53]。哈里伯頓公司的控制壓力鉆井（managed pressure drilling, MPD）系統(tǒng)，可通過(guò)鉆井液返出井口及回壓泵入口的流量計(jì)，實(shí)現(xiàn)鉆井液循環(huán)系統(tǒng)出入口流量差和壓力差的精確測(cè)量與分析，可有效預(yù)防井下溢漏[53]。中國(guó)石油集團(tuán)研制的精細(xì)控壓鉆井系統(tǒng)（pressure control drilling system，PCDS），集恒定井底壓力控制與微流量控制于一體，可實(shí)現(xiàn)欠/近/過(guò)平衡精細(xì)控壓鉆井，能滿(mǎn)足多種復(fù)雜地質(zhì)條件與工程需求[54-55]。威德福公司的Victus 智能控壓鉆井系統(tǒng)將全球數(shù)千口井的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，其分析系統(tǒng)可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)井底壓力并在數(shù)秒內(nèi)確定所需的井口回壓[56]。相較于傳統(tǒng)的控壓系統(tǒng)，智能控壓鉆井系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、安全性和時(shí)效性顯著提高，而這也是智能控壓鉆井系統(tǒng)的主要發(fā)展方向。

2.5 智能導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)

智能導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)主要是利用隨鉆數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取、傳輸與處理，通過(guò)井下控制元件對(duì)鉆進(jìn)方向進(jìn)行智能調(diào)控，從而提高鉆井效率和儲(chǔ)層鉆遇率。目前，該系統(tǒng)的研究仍處于起步階段，但上世紀(jì)90 年代，斯倫貝謝、貝克休斯、哈里伯頓、威德福等公司相繼推出了商業(yè)化應(yīng)用的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)。其中斯倫貝謝公司的PowerDrive 系統(tǒng)已升級(jí)至第三代，造斜率達(dá)（15°～17°）/30m，工具耐溫150 ℃[57]，不僅能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)側(cè)鉆位置，而且還實(shí)現(xiàn)了井下在線實(shí)時(shí)控制，可在井斜及方位發(fā)生偏差時(shí)進(jìn)行自動(dòng)校正或糾斜。貝克休斯公司的AutoTrak?系統(tǒng)基于對(duì)地層信息的實(shí)時(shí)獲取和評(píng)價(jià)，并結(jié)合基于連續(xù)比例控制方法的導(dǎo)向鉆井工具，顯著改善了井眼的光滑度，實(shí)現(xiàn)了更加精準(zhǔn)的靶向鉆進(jìn)，在挪威Jotun 油田的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用中，該系統(tǒng)最大機(jī)械鉆速為39 m/h，單次進(jìn)尺達(dá)到3 400 m[58]。2018 年，哈里伯頓公司發(fā)布了全球首款智能旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)iCruise（見(jiàn)圖5），該系統(tǒng)集成了先進(jìn)的傳感器、電子設(shè)備及高速處理器，具備了400 r/min 轉(zhuǎn)速和18°/30m 造斜能力，同時(shí)可以智能調(diào)控鉆井方向，大幅縮短了鉆井時(shí)間。該系統(tǒng)在北美某地區(qū)的薄油藏應(yīng)用中單次進(jìn)尺超過(guò)1 600 m，中靶率達(dá)100%[59]。2015 年，中國(guó)海油自主研發(fā)了旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)Welleader，在渤海油田成功進(jìn)行海上作業(yè)，最小靶心距2.1 m[60]?？傮w來(lái)說(shuō)，智能導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)距大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用仍有較大距離，需要在高性能智能處理器、智能導(dǎo)向工具等方面取得突破。

圖 5 哈里伯頓公司iCruise 智能旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)Fig.5 Halliburton’s iCruise intelligent rotary steering sys- te m

3 智能鉆井攻關(guān)方向

目前，全球智能鉆井技術(shù)仍處于發(fā)展初期，諸多關(guān)鍵基礎(chǔ)理論與核心技術(shù)尚待突破。其中，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家的智能鉆井技術(shù)研究已取得了一定進(jìn)展，獲得較好的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用效果，驗(yàn)證了智能鉆井技術(shù)的可行性和適應(yīng)性，國(guó)內(nèi)仍處于起步階段，智能鉆井技術(shù)整體水平與國(guó)外存在一定差距。因此，需要突破智能鉆井核心基礎(chǔ)理論，研發(fā)智能鉆井關(guān)鍵技術(shù)與裝備，形成完善的智能鉆井工程技術(shù)體系，為非常規(guī)、低滲透、深層、深水等復(fù)雜油氣資源的高效開(kāi)采提供技術(shù)支撐。

3.1 復(fù)雜地層超前探測(cè)與智能表征技術(shù)

為了實(shí)現(xiàn)鉆井風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)警和破巖參數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，大幅提高鉆井效率，需要在復(fù)雜地層地質(zhì)參數(shù)超前探測(cè)和地質(zhì)構(gòu)造智能表征方面取得突破，主要包括：研究復(fù)雜地質(zhì)、工程環(huán)境下井下智能傳感器的響應(yīng)機(jī)理，提高源頭數(shù)據(jù)質(zhì)量；建立多源數(shù)據(jù)智能井下感知傳感系統(tǒng)，形成隨鉆測(cè)錄導(dǎo)智能一體化協(xié)同作業(yè)技術(shù)；建立復(fù)雜地層巖石物理參數(shù)智能表征模型，形成地質(zhì)目標(biāo)體精細(xì)識(shí)別和超前探測(cè)技術(shù)。

3.2 復(fù)雜地層智能化破巖機(jī)理與導(dǎo)向控制技術(shù)

為了確保沿設(shè)計(jì)井眼軌道高效鉆進(jìn)，大幅提高復(fù)雜油氣儲(chǔ)層鉆遇率，需要在智能化破巖機(jī)理與智能導(dǎo)向控制方法方面進(jìn)行重點(diǎn)攻關(guān)，主要包括：開(kāi)展復(fù)雜條件下自適應(yīng)智能破巖作用機(jī)理研究，分析智能鉆頭破巖參數(shù)動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制；開(kāi)展復(fù)雜結(jié)構(gòu)井井眼軌道智能優(yōu)化與調(diào)控技術(shù)研究，建立智能鉆頭優(yōu)化設(shè)計(jì)方案；建立海量數(shù)據(jù)雙向高效傳輸智能鉆桿；研究安全精細(xì)智能控壓鉆井系統(tǒng)和高性能自適應(yīng)智能導(dǎo)向鉆井系統(tǒng)；形成智能導(dǎo)向鉆井實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)控技術(shù)。

3.3 井筒穩(wěn)定性閉環(huán)響應(yīng)機(jī)制與智能調(diào)控技術(shù)

為了及時(shí)調(diào)控和優(yōu)化智能鉆井工程參數(shù)，實(shí)現(xiàn)安全、高效、經(jīng)濟(jì)鉆井的目標(biāo)，需要進(jìn)行復(fù)雜油氣井井筒穩(wěn)定性閉環(huán)響應(yīng)機(jī)制與智能調(diào)控技術(shù)攻關(guān)，主要包括：研究地面-井筒-地層多參數(shù)閉環(huán)響應(yīng)機(jī)制，建立地面-井下鉆井工程參數(shù)閉環(huán)控制方法；形成多參數(shù)檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別與表征技術(shù)；研發(fā)環(huán)境響應(yīng)智能材料，構(gòu)建自適應(yīng)智能鉆井液體系；研究基于大數(shù)據(jù)的鉆井液性能智能化設(shè)計(jì)、評(píng)價(jià)與調(diào)控技術(shù)；建立復(fù)雜油氣井閉環(huán)調(diào)控智能管理平臺(tái)。

3.4 復(fù)雜油氣井鉆井智能監(jiān)控、診斷與決策系統(tǒng)

為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜油氣井鉆井方案的動(dòng)態(tài)智能優(yōu)化，以大幅提高單井產(chǎn)量和采收率，需要在鉆井全過(guò)程的智能監(jiān)控、診斷與決策方面取得突破，主要包括：搭建地質(zhì)-工程數(shù)據(jù)平臺(tái)；建立多源數(shù)據(jù)融合與地質(zhì)-工程模型重構(gòu)方法，形成鉆井工程實(shí)時(shí)可視化技術(shù)；研究基于分布參數(shù)模型的智能控制技術(shù)，建立多事件體（AGENT）機(jī)制下的鉆井過(guò)程全工況智能協(xié)調(diào)控制策略；形成基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的鉆井方案智能決策系統(tǒng)。

4 結(jié)束語(yǔ)

智能鉆井技術(shù)是全球前沿技術(shù)和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，反映了一個(gè)國(guó)家的油氣科技發(fā)展水平，而我國(guó)智能鉆井技術(shù)起步較晚，與國(guó)外先進(jìn)水平相比存在一定差距，亟需開(kāi)展頂層設(shè)計(jì)，制定我國(guó)智能鉆井的發(fā)展規(guī)劃與技術(shù)路線，系統(tǒng)開(kāi)展智能鉆井基礎(chǔ)理論研究與技術(shù)裝備研發(fā)。當(dāng)前，全球科技正朝著數(shù)字化、信息化、智能化方向迅速發(fā)展，我國(guó)人工智能技術(shù)的研究也進(jìn)入爆發(fā)期，部分研究處于世界前沿，這也為智能鉆井技術(shù)的快速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

由于智能鉆井技術(shù)涉及大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與新材料等關(guān)鍵基礎(chǔ)理論與技術(shù)，因此，有必要推進(jìn)多學(xué)科交叉，加強(qiáng)鉆井工程與前沿理論及技術(shù)的跨界融合。同時(shí)，也需要強(qiáng)化協(xié)同創(chuàng)新，搭建產(chǎn)學(xué)研合作平臺(tái)，完善人才培養(yǎng)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)機(jī)制，進(jìn)一步推動(dòng)智能鉆井技術(shù)的快速發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)非常規(guī)、低滲透、深層、深水等復(fù)雜油氣資源的高效勘探開(kāi)發(fā)提供技術(shù)支撐。