PDC钻头的合理使用

PDC钻头在各油田大量推广使用，PDC钻头的合理使用问题也非常突出。因此，本文开展地层可钻性评价与PDC钻头合理使用方法研究具有重要的理论意义和应用价值。本文以地层可钻性评价为基础，紧密围绕PDC钻头合理使用问题进行了深入系统研究，取得了以下主要效果：研究了岩石的孔隙结构分形特征、岩石颗粒粒度分形特征及其与岩石可钻性之间的关系。结果标明：岩石孔隙分形维数与岩石可钻性之间的相关性较差，岩石颗粒粒度分形维数与岩石可钻性关系密切，其可作为反映岩石破碎难易程度的特征量。岩石颗粒粒度分形维数与岩石抗压强度、岩石硬度、岩石可钻性级值、岩石内摩擦角之间的定量关系模型。应用支持向量机理论，提出了一种对钻头下部未钻开地层的可钻性进行预测的新方法—地层可钻性时序支持向量机预测方法。与时序神经网络预测方法相比，该方法具有预测精度高、推广预测能力强等优点。根据地震资料和测井资料的实质一致性，相似构造选择的基础上，建立了野猫井岩石可钻性钻前预测神经网络模型，并进行了实例验证。综合考虑地层非均质性、可钻性和研磨性等多种岩石力学特性，应用模糊优选理论，建立了地层岩石力学性质相似层位的模糊优选模型。相似层位优选的基础上，建立了一种既考虑地层多种岩石力学性质又考虑钻头使用情况的PDC钻头通用选型方法。该方法以PDC钻头使用资料数据库为基础，既可以对已钻区块进行钻头选型，也可以对新探区、新层位进行选型，具有普遍适用性。根据机件的线性累积损伤理论，建立了综合考虑地层研磨性变化和钻井操作参数变化的PDC钻头剩余新度预测模型。以录井资料为基础，根据BP神经网络原理，建立了岩性实时识别、钻头磨损状态实时判断双重神经网络模型。上述模型为PDC钻头合理使用寿命预测及合理确定起钻时间提供了理论依据。应用多目标优化理论，建立了PDC钻头钻进参数多目标优化模型，并提出了应用改进的基于实数编码的遗传算法求解该模型的方法。目前的每米钻井利息最低模型只是本模型的一种特例。岩石可钻性。