PDC鉆頭數(shù)字化選型技術(shù)及軟件開(kāi)發(fā)

任海濤 王新東 張昕 楊迎新 蘇濤 王柏輝 周廣靜

基金項(xiàng)目：中國(guó)石油集團(tuán)西部鉆探工程有限公司科學(xué)研究與技術(shù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目“鉆頭數(shù)字化”（2022XZ401）。

任海濤，王新東，張昕，等.PDC鉆頭數(shù)字化選型技術(shù)及軟件開(kāi)發(fā)9-16

Ren Haitao，Wang Xindong，Zhang Xin，et al.Digital selection technology and software development of PDC bit9-16

鉆井過(guò)程中產(chǎn)生大量與地層、鉆頭相關(guān)的工程數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)選鉆頭能用于指導(dǎo)鉆頭的選型、設(shè)計(jì)和使用，可使鉆頭的選用從依賴廠家和經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)向依據(jù)科學(xué)的結(jié)構(gòu)特征分析和大數(shù)據(jù)優(yōu)選。通過(guò)開(kāi)展PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化方法研究，建立基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的鉆頭結(jié)構(gòu)特征推薦與選型技術(shù)，形成以數(shù)據(jù)提取與效能分析、鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化，以及鉆頭結(jié)構(gòu)特征重構(gòu)選型3項(xiàng)內(nèi)容為核心的基本步驟和分析策略，在此基礎(chǔ)上建立了一套PDC鉆頭數(shù)字化選型技術(shù)和配套軟件。較常規(guī)鉆頭進(jìn)尺與鉆速對(duì)比分析選型方法，該技術(shù)重點(diǎn)考慮了結(jié)構(gòu)特征對(duì)鉆頭使用效能的影響，體現(xiàn)了實(shí)鉆工程數(shù)據(jù)對(duì)鉆頭選型的指導(dǎo)作用。應(yīng)用該技術(shù)與軟件開(kāi)展了準(zhǔn)噶爾盆地某區(qū)塊PDC鉆頭選型，并進(jìn)行實(shí)鉆驗(yàn)證。應(yīng)用結(jié)果表明，選用的鉆頭鉆進(jìn)中鉆速和進(jìn)尺顯著提升，縮短了鉆井周期。研究技術(shù)與成果有利于提升鉆井服務(wù)技術(shù)水平，可為油氣田數(shù)字化、智能化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

PDC鉆頭；鉆頭選型；結(jié)構(gòu)特征；數(shù)字化；鉆井提速；軟件開(kāi)發(fā)

TE921

A

002

Digital Selection Technology and Software Development of PDC Bit

Ren Haitao1，2? Wang Xindong3? Zhang Xin3? Yang Yingxin1，2? Su Tao3? Wang Baihui3? Zhou Guangjing4

（1.School of Mechanical Engineering，Southwest Petroleum University；2.Sichuan Drilling Rock Breaking and Bit Engineering Technology Research Center；3.Engineering Technology Research Institute of XDEC；4.Pipe and Well Control Technology Service Company of XDEC）

A large amount of engineering data related to formation and bit is generated in the course of drilling.Using big data analysis technology to optimize bit can be used to guide the selection，design and use of bit，thus shifting the selection of bit from relying on manufacturers and experience to relying on scientific structural feature analysis and big data optimization.In the paper，by means of conducting digital method study on the structural features of PDC bit，a statistical data analysis based bit structure feature recommendation and selection technology was established，forming a basic step and analysis strategy centered on data extraction and efficiency analysis，bit structure feature digitization and bit structure feature reconstruction selection.Then，a set of PDC bit digital selection technology and supporting software were established.Compared with the conventional comparative analysis selection method of bit footage and ROP，this technology focuses on the influence of structural feature on the operation efficiency of bit，reflecting the guiding role of real drilling engineering data in bit selection.The technology and software were used to select PDC bit for a block in the Junggar Basin，and were applied in real drilling.The application results show that the selected bit has obviously improved the ROP and footage in drilling，thus shortening the drilling cycle.The research technology and results are favorable for improving the drilling service technology level，and lay a foundation for the digital and intelligent development of oil and gas fields.

PDC bit;bit selection；structural feature；digital；ROP improving；software development

0? 引? 言

深地、深海、非常規(guī)等復(fù)雜領(lǐng)域難鉆地層中的油氣資源是我國(guó)能源的重要接替。以上領(lǐng)域的鉆井成本在石油勘探開(kāi)發(fā)總投資中占比范圍高達(dá)55%～80%，這其中約80%的鉆井費(fèi)用是花費(fèi)在僅占總進(jìn)尺20%的難鉆地層中。而鉆井過(guò)程中鉆頭的選擇與使用直接影響到鉆井速度、井身質(zhì)量以及鉆井安全的保障［1-6］。

鉆井過(guò)程中產(chǎn)生的大量與地層、鉆頭相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠?yàn)槔么髷?shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)選鉆頭及鉆井提速提供重要的技術(shù)支撐［7-10］。目前美國(guó)Smith公司的DBOS系統(tǒng)，Hughes公司的ROCKY系統(tǒng)，REED公司的TerraSCOPE系統(tǒng)等軟件技術(shù)能夠?qū)@頭的使用資料，鄰井的測(cè)井、錄井資料結(jié)合起來(lái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)鉆頭的設(shè)計(jì)和使用，其應(yīng)用相對(duì)成熟［11-16］。國(guó)內(nèi)也開(kāi)展了相關(guān)研究。董宗正等［17］通過(guò)結(jié)合三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量數(shù)據(jù)與PDC鉆頭幾何結(jié)構(gòu)特性，建立了布齒法相角、側(cè)傾角等分析計(jì)算模型，解決了測(cè)量數(shù)據(jù)輸入、模型算法實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)可視化等問(wèn)題。錢浩東等［18］通過(guò)EISS系統(tǒng)，在井筒工程中找到大量與地層和鉆頭相關(guān)的數(shù)據(jù)，以利用井筒工程地質(zhì)一體化數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行鉆頭選型與優(yōu)選。陳建婷［19］利用長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，對(duì)電力負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)誤差小于5%，該方法在鉆頭選型方面也有不錯(cuò)的應(yīng)用前景。劉景濤等［20-21］通過(guò)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，建立了基于測(cè)井資料的火成巖地層抗鉆特性參數(shù)預(yù)測(cè)模型，繪制了順北二疊系火成巖地層抗鉆特征剖面，并據(jù)此開(kāi)展了鉆頭選型和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用。況雨春等［22］利用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)技術(shù)，通過(guò)對(duì)PDC鉆頭在井底的三維流場(chǎng)數(shù)值模擬，研究了流體在井底的流動(dòng)特性及井底凈化機(jī)理，并優(yōu)化了PDC鉆頭的水力結(jié)構(gòu)。綜上所述，國(guó)內(nèi)外在基于測(cè)井資料解釋和基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等方面，發(fā)展出了巖石力學(xué)參數(shù)法、數(shù)字化仿真分析法和鉆頭使用效果評(píng)價(jià)法等眾多鉆頭選型理論和軟件手段，上述方法在工程應(yīng)用實(shí)踐中也取得了較好的效果［23-28］。

本文在現(xiàn)有鉆井?dāng)?shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上，建立一套包含鉆頭信息、地層類別、鉆井參數(shù)等綜合信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)挖掘地層條件、鉆頭特征、鉆井參數(shù)等與鉆頭鉆進(jìn)效能的內(nèi)在聯(lián)系，開(kāi)發(fā)出一套能夠分析評(píng)價(jià)地層可鉆性，并結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)進(jìn)行PDC鉆頭優(yōu)選和使用情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的軟件系統(tǒng)。從而使鉆頭的應(yīng)用從以依賴廠家和經(jīng)驗(yàn)為主，轉(zhuǎn)向依據(jù)科學(xué)的地層可鉆性分析和大數(shù)據(jù)優(yōu)選為主。此舉可提升鉆探建井服務(wù)的技術(shù)水平，特別是提升鉆井提速中鉆頭優(yōu)選和個(gè)性化設(shè)計(jì)的科學(xué)性。這不僅有利于提升我國(guó)鉆井服務(wù)技術(shù)水平，也符合油田數(shù)字化、智能化發(fā)展的需要［29-31］。

任海濤，等：PDC鉆頭數(shù)字化選型技術(shù)及軟件開(kāi)發(fā)

1? 鉆頭數(shù)字化選型軟件開(kāi)發(fā)原理

1.1? 軟件結(jié)構(gòu)框架

基于大數(shù)據(jù)分析的鉆頭數(shù)字化選型系統(tǒng)軟件（簡(jiǎn)稱BDES系統(tǒng)）主要包括3部分結(jié)構(gòu)。

第一部分為鉆井工程與地質(zhì)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)主要為地層巖石可鉆性分析評(píng)價(jià)和基于大數(shù)據(jù)綜合評(píng)判的鉆頭優(yōu)選提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋的內(nèi)容包括井位及井身結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、巖性及測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)、鉆頭特征及使用數(shù)據(jù)、動(dòng)力鉆具及提速工具數(shù)據(jù)、鉆井工程參數(shù)數(shù)據(jù)5部分。數(shù)據(jù)庫(kù)的來(lái)源有3個(gè)方面：①可以通過(guò)鉆探公司的信息中心直接提取調(diào)用;②能夠以數(shù)據(jù)、文本等固定格式導(dǎo)入;③以界面交互的方式實(shí)現(xiàn)錄入。

第二部分為基于測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的地層可鉆性分析評(píng)價(jià)，其主要功能包括單井抗鉆特性分析、橫向分布規(guī)律預(yù)測(cè)2部分內(nèi)容。主要作用有3個(gè)方面：①分析掌握已鉆井地層巖石力學(xué)性質(zhì)與可鉆性；②分析區(qū)塊內(nèi)特定井深條件下的地層巖石抗鉆特性橫向變化趨勢(shì)；③預(yù)測(cè)特定井身軌跡下待鉆井地層巖石抗鉆特性。該部分內(nèi)容能夠?yàn)榛诖髷?shù)據(jù)的鉆頭選型技術(shù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

第三部分為基于大數(shù)據(jù)的鉆頭優(yōu)選評(píng)價(jià)，其主要內(nèi)容包括不同類型數(shù)據(jù)融合、關(guān)鍵數(shù)據(jù)特征提取、鉆頭關(guān)鍵結(jié)構(gòu)特征推薦等。主要作用是實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的PDC鉆頭使用效能分析，各結(jié)構(gòu)特征對(duì)鉆進(jìn)性能的顯示度分析，最終形成能針對(duì)特定井段或特定井層位進(jìn)行鉆頭類型優(yōu)選的評(píng)價(jià)。

軟件結(jié)構(gòu)框架如圖1所示。

1.2? 基本步驟及分析策略

鉆頭選型分析有2種限制性約束條件，分別是同井段選型模式和同地層選型模式，如圖2所示。同井段選型是在同一區(qū)塊內(nèi)，具有相同尺寸的井段，即鉆頭直徑尺寸相同，如針對(duì)152.4、215.9和311.2 mm等典型鉆頭尺寸井段。同地層選型是在同一區(qū)塊內(nèi)，具有相同地層地質(zhì)條件的井段，即巖石抗鉆特性類似，如新疆沙灣凹陷吐谷魯群-克拉瑪依組、百口泉組底部至烏爾禾組地層等。

在選型步驟策略上分為3方面內(nèi)容，如圖3所示，分別如下。①數(shù)據(jù)提取與效能分析。在同一區(qū)塊內(nèi)，分別以同井段選型模式或同地層選型模式向數(shù)據(jù)庫(kù)提取鉆頭類型、代碼、總進(jìn)尺、平均鉆速等數(shù)據(jù)；利用這些數(shù)據(jù)建立黃金分割效能曲線分析圖譜，在該圖上所顯示出分割曲線右上方的鉆頭代碼作為鉆頭效能分析結(jié)果，為下一步鉆頭特征提取提供依據(jù)。②鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化。依據(jù)上一步提取獲得的鉆頭代碼調(diào)取鉆頭結(jié)構(gòu)特征圖片，并進(jìn)行數(shù)字化描述，獲得特征數(shù)據(jù)，以此為依據(jù)對(duì)鉆頭特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提取每個(gè)特征對(duì)應(yīng)顯示的度高、效能狀況好的數(shù)據(jù)作為選型依據(jù)。③鉆頭結(jié)構(gòu)特征重構(gòu)選型。依據(jù)上一步獲得鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)高顯示度參量后，將PDC鉆頭進(jìn)行圖形重構(gòu)，包括刀翼類型、布齒輪廓、齒型大小、布齒密度等，輸出形成鉆頭徑向布齒圖和周向布齒圖，作為鉆頭選型的依據(jù)。

2? 鉆頭數(shù)字化選型關(guān)鍵技術(shù)

2.1? PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化技術(shù)

將PDC鉆頭各結(jié)構(gòu)特征以數(shù)字化代碼的形式呈現(xiàn)出來(lái)，即為鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化技術(shù)。PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征劃分如圖4所示。PDC鉆頭主要結(jié)構(gòu)特征包括鉆頭刀翼分布、內(nèi)錐形狀、冠頂曲線、齒型直徑等，將各主要結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行數(shù)字編碼，一組編碼即能夠代表一種典型的鉆頭結(jié)構(gòu)。

以PDC鉆頭刀翼分布類型為例，刀翼的數(shù)量直接影響鉆頭的布齒密度，因此刀翼分布類型是PDC鉆頭的重要結(jié)構(gòu)特征之一。鉆頭刀翼有長(zhǎng)刀翼和短刀翼之分：長(zhǎng)刀翼布齒自鉆頭心部一直延伸到保徑位置；短刀翼布齒自內(nèi)錐外側(cè)開(kāi)始，與鉆頭中心軸線之間有一定的流道區(qū)域。由于心部區(qū)域回轉(zhuǎn)半徑小，切削井底巖石的體積相對(duì)也小，而外部區(qū)域布齒空間大，回轉(zhuǎn)半徑也大，需要切除的巖石體積也大，為保障鉆頭攻擊性和耐磨性，需要合理地布置刀翼數(shù)量和長(zhǎng)、短刀翼組合，以獲得合理的攻擊性和均衡的耐磨性。PDC鉆頭刀翼分布類型如圖5所示。通過(guò)兩位數(shù)據(jù)表征鉆頭的刀翼分布類型，第一位表示為刀翼總數(shù)，第二位表示為心部刀翼數(shù)量，例如“53”表示為一只PDC鉆頭共有5個(gè)刀翼，其中長(zhǎng)刀翼有3個(gè)。關(guān)于刀翼分布的數(shù)字化特征代碼表示方法，如表1所示。

諸如上述表述，PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化類型共分為26類，具體特征、代碼和類型說(shuō)明如表2所示。該表涵蓋了PDC鉆頭主要結(jié)構(gòu)特征，能用于表征鉆頭的基本類型，并為鉆頭數(shù)字化選型技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。

例如，圖6所示為一只215.9 mm PDC鉆頭，該鉆頭為典型的四刀翼分布，其中長(zhǎng)刀翼數(shù)為2，主切削齒采用15.88 mm齒型，刀翼形狀為圓弧狀，保徑結(jié)構(gòu)為短保徑。該只鉆頭具體結(jié)構(gòu)特征與數(shù)字化代碼如表2所示。由表2可見(jiàn)，PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化方法共規(guī)定了刀翼類型、布齒輪廓、內(nèi)錐布齒、冠頂布齒、外錐布齒和水力結(jié)構(gòu)等6類特征對(duì)象，合計(jì)26組特征對(duì)象。每組特征對(duì)象根據(jù)結(jié)構(gòu)形式，細(xì)分為3～10種不同的幾何結(jié)構(gòu)，每種結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)不同的代碼。

2.2? 基于數(shù)據(jù)分析的鉆頭結(jié)構(gòu)特征推薦

在建立上述PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的形式，獲得具有較高鉆進(jìn)效能的PDC鉆頭所具有的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)特征分布情況，說(shuō)明該特征對(duì)鉆進(jìn)效能的提高具有較顯著的優(yōu)勢(shì)。統(tǒng)計(jì)某區(qū)塊內(nèi)以“分井段選型”模式進(jìn)行的所使用鉆頭數(shù)字化特征代碼出現(xiàn)頻次，獲取其中出現(xiàn)頻次最高的特征代碼。例如，鉆頭數(shù)字化選型分析目標(biāo)中，表2所示的代碼數(shù)字對(duì)應(yīng)特征對(duì)象中的具體特征形式所具有的特征為四刀翼類型，其中長(zhǎng)刀翼數(shù)為2，采用直線型刀翼，保徑結(jié)構(gòu)為直保徑。其他結(jié)構(gòu)特征與此類似。利用表2數(shù)據(jù)，能夠反演獲得具有這一系列結(jié)構(gòu)特征的鉆頭徑向布齒和周向布齒結(jié)構(gòu)，針對(duì)目標(biāo)井段所推薦的鉆頭結(jié)構(gòu)，如圖7所示。

recommendation of PDC bit

3? 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用案例

以準(zhǔn)噶爾盆地某區(qū)塊為例，該區(qū)塊一共完成12口井的鉆井施工，其中215.9 mm井段鉆進(jìn)地層主要為克拉瑪依組下部、百口泉組、上烏爾禾組、夏子街組至風(fēng)城組上部，總長(zhǎng)度約1 000 m。如圖8所示。其中，百口泉組下部至烏爾禾組地層以致密泥巖、砂巖砂礫巖為主，泥巖壓實(shí)嚴(yán)重。鉆井過(guò)程中，鉆頭吃入難，可鉆性極差，機(jī)械鉆速非常低；砂礫巖、含礫泥巖沖擊性強(qiáng)，鉆頭易崩損失效。

對(duì)百口泉組下部至烏爾禾組地層共使用常規(guī)PDC鉆頭29只，對(duì)有效數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，平均單只鉆頭進(jìn)尺約154 m，平均鉆速3.38 m/h，趟鉆數(shù)3～7次。

通過(guò)鉆進(jìn)效能分析，優(yōu)選獲得紅色優(yōu)化曲線上方7只鉆頭作為數(shù)字化選型分析對(duì)象，具體如圖9所示。

對(duì)上述7只鉆頭結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行數(shù)字化解析描述，取得表2所示的特征頻次統(tǒng)計(jì)結(jié)果，并對(duì)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行鉆頭布齒結(jié)構(gòu)重構(gòu)。圖7為選型特征推薦結(jié)果。依據(jù)該推薦結(jié)果，將具有表2所列結(jié)構(gòu)特征的PDC鉆頭作為選型推薦依據(jù)。根據(jù)推薦依據(jù)，推薦GT46Ks型PDC鉆頭應(yīng)用于百口泉組下部至烏爾禾組地層鉆進(jìn)。應(yīng)用結(jié)果表明，推薦的PDC鉆頭具有很強(qiáng)的侵入能力，并且鉆頭工作穩(wěn)定性好。2022年12月，該鉆頭在區(qū)塊內(nèi)SP8井現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)應(yīng)用，鉆井井段自百口泉組中下部井段4 793 m鉆進(jìn)至烏一段上部5 148 m，總進(jìn)尺452 m，純鉆時(shí)間87.80 h，平均鉆速5.15 m/h，較該地層近兩年的最高進(jìn)尺提升29.5%，平均鉆速提升17.3%，達(dá)到了良好的提速增效目標(biāo)。如圖10所示。

4? 結(jié)? 論

（1）在建立PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化方法的基礎(chǔ)上，提出了基于數(shù)據(jù)分析的鉆頭結(jié)構(gòu)特征選型技術(shù)，開(kāi)發(fā)了“鉆頭數(shù)字化分析與選型應(yīng)用”軟件系統(tǒng)，該軟件系統(tǒng)能夠充分利用鉆井工程數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)鉆頭結(jié)構(gòu)特征選型推薦。

（2）PDC鉆頭結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化技術(shù)是選型理論和軟件開(kāi)發(fā)的重要基礎(chǔ)，選型策略涵蓋數(shù)據(jù)提取與能效分析、結(jié)構(gòu)特征數(shù)字化描述、鉆頭結(jié)構(gòu)特征重構(gòu)選型3個(gè)方面。該技術(shù)與常規(guī)鉆頭進(jìn)尺與鉆速對(duì)比分析選型方法相比，重點(diǎn)考慮了結(jié)構(gòu)特征對(duì)鉆頭使用效能的影響因素，充分體現(xiàn)了實(shí)鉆工程數(shù)據(jù)對(duì)鉆頭選型的指導(dǎo)作用。

（3）應(yīng)用本技術(shù)開(kāi)展了準(zhǔn)噶爾盆地某區(qū)塊百口泉組下部至烏爾禾組地層215.9 mm井段的PDC鉆頭使用效能分析和結(jié)構(gòu)特征選型推薦，并根據(jù)推薦，選用鉆頭在區(qū)塊內(nèi)SP8井目標(biāo)層段進(jìn)行實(shí)鉆，取得了鉆速和進(jìn)尺的顯著提升，明顯縮短了SP8井的鉆井周期。應(yīng)用結(jié)果表明，PDC鉆頭數(shù)字化選型技術(shù)及軟件為加快目標(biāo)區(qū)塊油氣勘探開(kāi)發(fā)進(jìn)程提供了技術(shù)支撐。

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［31］? 肖立志.數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)石油工業(yè)綠色低碳可持續(xù)發(fā)展［J］.世界石油工業(yè)，2022，29（4）：12-20.

XIAO L Z. Digital transformation promotes the petroleum industry green， low-carbon and sustainable development［J］. World Petroleum Industry， 2022，29（4）：12-20.

第一任海濤，副研究員，生于1982年，2020年畢業(yè)于西南石油大學(xué)機(jī)械工程專業(yè)，獲工學(xué)博士學(xué)位?，F(xiàn)從事鉆井破巖與鉆頭相關(guān)教學(xué)與科研工作。地址：（610500）四川省成都市。電話：（028）83032922。email：254440593@qq.com。2023-10-23宋治國(guó)