基于遗传算法的丛式井平台部署优化研究

张喜民

张喜民. 基于遗传算法的丛式井平台部署优化研究[J]. 石油钻探技术,2024,52(4):44-50. DOI: 10.11911/syztjs.2024080
引用本文: 张喜民. 基于遗传算法的丛式井平台部署优化研究[J]. 石油钻探技术,2024,52(4):44-50. DOI: 10.11911/syztjs.2024080
ZHANG Ximin. Optimization study of cluster well platform deployment based on genetic algorithm [J]. Petroleum Drilling Techniques, 2024, 52(4):44-50. DOI: 10.11911/syztjs.2024080
Citation: ZHANG Ximin. Optimization study of cluster well platform deployment based on genetic algorithm [J]. Petroleum Drilling Techniques, 2024, 52(4):44-50. DOI: 10.11911/syztjs.2024080

基于遗传算法的丛式井平台部署优化研究

基金项目: 油气资源与工程全国重点实验室开放基金“页岩油储层井壁失稳机理及对策技术研究”(编号:PRE/open-2307)资助。
详细信息
    作者简介:

    张喜民(1982—),男,山东冠县人,2005年毕业于长江大学石油工程专业,2016年获长江大学石油钻井工艺专业硕士学位,高级工程师,主要从事石油工程技术研究与管理工作。E-mail: hhzjzxm@126.com

  • 中图分类号: TE32+9

Optimization Study of Cluster Well Platform Deployment Based on Genetic Algorithm

  • 摘要:

    丛式井钻井平台位置优化是油田开发前需要关注的重要问题,在应用枚举法、动态聚类法等方法进行平台位置优化时,要依靠经验或方法本身存在一定局限性。为此,以横向靶前位移最小和总投资费用最小为目标,建立了钻完井费用模型、采油工程费用模型、地面建设费用模型和维护费用模型的平台总投资规划模型,采用双权值法对平台位置和靶点坐标进行优化分配,并基于Python语言的遗传算法进行平台位置规划部署。应用大庆油田某区块44个靶点的坐标数据,进行了平台位置优化设计,结果表明,以横向靶前位移最小为优选目标的平台总投资规划模型,可以快速地优化钻井平台位置,给出平台位置范围和靶点分配,并可以根据不同地形选取合适的平台位置和靶点坐标,人为因素影响较小,可以很好地解决丛式井平台部署问题,对其他区块平台部署有很好的借鉴意义。

    Abstract:

    The location optimization of cluster well drilling platforms is an important issue that needs to be focused on before oilfield development. Relying on experience or methods themselves has certain limitations when the enumeration method and dynamic clustering method are used to optimize platform location. To this end, the total platform investment planning model was established with the goal of minimum lateral displacement in front of target points and minimum total investment cost, including the drilling and completion cost model, production engineering cost model, surface construction cost model, and maintenance cost model. The platform location and target point coordinates were optimally allocated by using double weight method. A genetic algorithm based on Python language was used to plan the platform location deployment. The coordinate data of 44 target points in a block of Daqing Oilfield was used for platform location optimization design. The results show that the total platform investment planning model with the minimum lateral displacement in front of target points as the optimal objective can optimize the location of the drilling platform quickly, provide the platform location range, and allocate the target points. It can also select the appropriate platform location and target point coordinates according to different terrains with less influence by human factors, and can solve the problem of cluster well platform deployment. It has a good reference for platform deployment of other blocks.

  • 随着石油资源勘探开发的不断拓展和深入,钻进山前高陡构造、大倾角地层过程中易发生井斜,直接影响井身质量和钻井速度。钻井过程中的防斜打直一直是钻井工程中的主要难题之一[1],传统的钟摆钻具组合和满眼钻具组合技术均采用轻压吊打方式,钻速均较为缓慢;随着导向钻井技术的快速发展与应用,垂直钻井技术在传统的防斜打快理论和技术基础上也取得了较大进展。偏轴钻具、柔性钻井、螺杆钻具等在现场逐渐进行了一些应用,但这些技术均属于动力学防斜打直范畴,没有抗地层造斜力的功能,对于高陡构造和强造斜地层,井斜控制效果难以得到保证[2-5]。自动垂直钻井系统作为一种有效的防斜打直前沿技术[6-8],在博孜区块得到了广泛应用,但针对砾岩地层钻具抗振、盐膏层防卡钻和深井及应用高密度钻井液井信号传输困难等技术问题,尚有一些不足。为了提高自动垂直钻井系统的工作稳定性,达到防斜打直的目的,笔者开展了自动垂直钻井系统组合水力加压器的应用、电路板减振优化等方面的探索;针对自动垂直钻井系统钻进过程中的托压等问题,提出了根据不同地质特征,采取优化系统推靠翼尺寸及推靠力等技术措施,现场应用后防斜打直效果较好。

    博孜区块位于塔里木盆地库车坳陷克拉苏构造带克深断裂构造带,属于典型的山前高陡构造,地层倾角大,自然造斜能力强[1-2]。该区块的上部地层岩性多为砾岩,第四系到新近系库车组、康村组,再到吉迪克组上部均以小砾岩、砂砾岩为主,可钻性差,蹩跳钻严重;吉迪克组下部主要为泥岩,之后广泛分布古近系库姆格列木群膏盐岩和膏泥岩,地层容易缩径,提高了钻井复杂风险。根据该区块的地质特征,采用自动垂直钻井技术进行防斜打直主要存在以下技术难点。

    自动垂直钻井系统钻进砾岩地层时蹩跳钻严重,振动幅度较大,频繁的大幅振动容易造成系统内部零配件疲劳、偏磨。博孜区块一些井前期应用垂直钻井系统钻进时,轴向振动最大达到15gg为重力加速度,下同),周向振动最大达10g,多次出现因内部零配件疲劳断裂而造成的系统动密封失效等情况,一旦动密封失效,钻井液进入系统内部,电子电路就容易短路,整个垂直钻井系统就不再工作;另外,高频振动也容易造成电动机转动不畅等问题,垂直钻井系统由其内部液压泵提供液压能推靠井壁,产生纠斜的侧向力,而系统的电动机转动不畅,直接影响液压泵的泵效,从而也影响系统用于纠斜的侧向力。因此,博孜区块上部地层使用自动垂直钻井技术时,为了达到防斜打直的目的,首先要提高自动垂直钻井系统在砾岩地层的机械抗振性能。

    自动垂直钻井系统一般包括井下闭环控制系统、供电及信号上传系统[2],2个系统中均有大量的集成电路,高频振动对电路的抗振性能提出了极大挑战。从博孜区块前期的应用情况看,因为强烈振动导致的电路短路、断路,引起信号上传、井下测量失效,是造成整个系统失效的一个主要原因。可见,电子元器件及其线路的抗振性能是制约使用自动垂直钻井系统防斜打直的关键因素。

    钻进砾岩地层时经常出现推靠翼磨损严重、甚至推靠翼落井的情况,特别是动态式垂直钻井系统的执行机构跟钻柱一起旋转,系统工作时振动大,推靠翼磨损严重[9]。由于推靠翼磨损和活塞密封遭到破坏,不能产生足够的压降,导致井斜失控。相对而言,钻进砾岩地层时,垂直钻井系统采用滑动推靠模式具有一定的优势,其推靠翼能够牢牢支撑井壁,工作更平稳[9],防斜打直效果更好。

    博孜区块深井、超深井钻井过程中,为了解决井眼失稳、盐膏层阻卡等问题和满足平衡高压盐水层压力的要求[10],常采用高密度油基钻井液,这对信号的发生及传输造成较大的困难[11]。如BZ15井,采用密度2.18 kg/L的油基钻井液,下钻至井底(井深4 374 m)后测试系统无信号,起钻至浅层进行测试,信号又恢复。信号上传系统失效直接导致自动垂直钻井系统不能实时监测井下动态,如井斜、系统导向压力等。

    自动垂直钻井系统的托压、挂卡问题主要表现在泥页岩的吸水膨胀、盐膏层的蠕动等方面。博孜区块上部地层多为砾岩,托压现象不明显,但在钻进岩性变化的井段(如软硬交错等夹层、不等厚互层或下部泥岩段、盐膏层)时,容易出现托压现象,起下钻也易挂卡。这一方面会影响机械钻速;另一方面也容易引起井下故障,较大的提拉力、下压载荷很容易造成系统零配件疲劳与失效。特别是应用滑动式垂直钻井系统过程中,推靠翼始终牢牢支撑井壁[9],纠斜效果更好,但相对更容易出现托压、挂卡等复杂情况。

    在分析塔里木博孜区块超深井应用自动垂直钻井技术防斜打直面临技术难点的基础上,提出保证自动垂直钻进系统防斜打直效果的技术对策。从自动垂直钻井系统外界减振及自身抗振性能入手,解决钻进博孜区块上部砾岩时,钻具振动大、纠斜难的问题;通过优化脉冲发生器控制阀的性能,克服深井、超深井脉冲信号传输的难题;根据不同层位的地质特性,优选纠斜执行机构推靠翼的尺寸及推靠力,从而在确保防斜打直的同时,缓解复杂地层或工况下的托压、挂卡问题。

    钻进地质条件恶劣的地层(如砾岩地层)时,整个钻具会随着钻头上下跳动而同步上下振动,从而在钻具中产生较大的应力波,容易造成自动垂直钻井系统内部机械及电子零配件损伤失效;另外,频繁的振动也会导致系统的推靠翼不能有效推靠井壁,无法产生有效的纠斜侧向力。鉴于此,进行了自动垂直钻井系统组合水力加压器的应用研究,利用水力加压器的活塞吸收钻头产生的上下跳动,将刚性加压变为液力柔性加压,最大程度地吸收振动和钻头的冲击,达到减振、释放钻压的目的[12-13],从而提高自动垂直钻井系统的整体性能,形成稳定有效的推靠力,达到防斜打直的目的。

    自动垂直钻井系统电路板的工作性能是确保防斜打直的关键,供电系统、测量系统和信号上传系统任何一个环节出现故障,均有可能造成整个系统失效。

    常规安装工艺中,电路板直接用螺钉与短节电路板仓紧固,钻井过程中井下振动极易使电路板上的电子元器件松动,直接影响电路板的正常工作,甚至破坏电路板的结构,造成电路板报废。为此,对电路板进行了减振优化,采用减振橡胶柱等减振材料与短节电路板仓壁接触。发生井下振动时,振动首先传导至减振橡胶柱上,减振橡胶柱发生弹性变形,吸收部分振动能量,从而减轻井下振动对电路板的影响(见图1)。

    图  1  电路板减振优化
    Figure  1.  Damping optimization of circuit board

    自动垂直钻井技术防斜打直的核心是井斜控制及动态监测,需要信号上传系统能够实时监测井下动态。对超深井和使用高密度钻井液的井而言,脉冲信号的发生与传输困难,地面设备有时难以监测,主要表现在3方面:1)相比低密度钻井液,高密度钻井液对控制阀阀芯的冲击力更大,导致阀芯启动时需要更高的起始力,当控制阀启动力不能克服钻井液冲击力时,信号不能发生(见图2);2)随着井深增加,脉冲信号受钻井液性能、空气包的影响,存在不同程度的衰减;3)脉冲信号受外界干扰,如钻井泵工作状态不平衡、钻井液中存在气泡,也会影响脉冲信号的传输[14-16]。鉴于此,一方面可通过优选控制阀磁性材料,提高控制阀的起始力,确保脉冲信号的发生;另一方面,可改变脉冲阀与限流环的组合方式,提高脉冲信号抗衰减、抗干扰的能力。

    图  2  正脉冲发生器控制阀的结构
    Figure  2.  Structural diagram of positive pulse generator control valve

    山前高陡构造广泛应用自动垂直钻井技术,相比于其他传统防斜技术,其优势主要在于释放钻压、提高机械钻速,自身能够提供纠斜侧向力、主动纠斜。然而,滑动式垂直钻井系统的壳体不随钻具一起旋转,推靠翼牢固支撑井壁,不可避免地会存在一定程度的托压,虽能达到防斜打直的目的,但会降低机械钻速,增大井下复杂风险。

    针对上述情况,根据不同层位的地质特征和邻井调研情况,优化了自动垂直钻井系统推靠翼的尺寸和推靠力。钻进博孜区块上部砾岩地层时,钻具振动大、防斜打直难度大,可适当增大推靠翼的尺寸和推靠力,确保能形成有效的纠斜侧向力;钻进软泥岩、盐膏岩等容易缩径地层时,可适当减小推靠翼与井壁的接触面积,减小推靠力,从而降低托压、压差卡钻等井下故障的发生概率。另外,优选合适尺寸的稳定器,其尺寸一般比井眼小2~3 mm,以确保倒划眼时推靠翼的安全。

    BZ1501井是位于塔里木盆地库车坳陷克拉苏构造带克深断裂构造带博孜区块的一口评价井,一开井段0~1 000 m,设计采用ϕ444.5 mm钻头钻进,第四系地层倾角大,地层岩性主要为中厚砾岩,可钻性差。0~198 m井段使用常规钟摆钻具组合钻进,井斜角0.6°,钻井过程中跳钻严重、机械钻速低。针对以上情况,采用BH-VDT5000垂直钻井系统组合水力加压器进行钻进,对电路板进行了减振优化,增大了推靠翼的尺寸和推靠力,以确保推靠翼支撑井壁,形成有效的侧向纠斜力,达到防斜打直的目的。

    分别在BZ1501井198~417和565~1 000 m井段应用了BH-VDT5000垂直钻井系统组合水力加压器。第一趟钻入井井斜角0.6°,钻进30 m后井斜角迅速降为0.1°,该趟钻进尺219 m,工作循环时间96 h,后因更换钻头起钻。417~565 m井段采用常规钟摆钻具钻进,井斜角增至1.1°,井斜控制效果较差。更换为垂直钻井系统后,井斜角迅速降为0.2°,至一开中完起钻,该趟钻进尺435 m,工作循环时间185 h,相比常规钟摆钻具,整个钻进过程中蹩跳钻明显减轻,系统性能稳定。

    BZ1501井一开两趟钻采用了BH-VDT5000垂直钻井系统,井斜角均控制在0.2°以内,累计进尺654 m,累计工作循环时间281 h,平均机械钻速2.43 m/h,起钻前系统工作正常,整个过程中基本无托压、挂卡情况。与该井采用常规钟摆钻具钻进相比,防斜打直效果明显。与前期BZ18井应用BH-VDT5000垂直钻井系统相比,系统寿命更长、工作更稳定。

    BZ1501井两趟钻的X轴振动基本集中在1.5g~2.5g,而BZ18井有大量的3.0g~4.0g及以上的振动。整体看,在地层岩性相近、钻进参数差别不大的情况下,BH-VDT5000垂直钻井系统组合水力加压器进行施工,在一定程度上减小了振动。

    BZ1501井采用自动垂直钻井系统两趟钻完成一开施工,系统出井前工作正常;而BZ18井使用了9趟钻,其中5次因为系统故障起钻(见表1)。分析认为,主要是因为振动造成的电路故障,其次为推靠翼的尺寸不合适,造成钻进托压,提拉力、下压载荷过大,导致系统动密封失效。

    表  1  BH-VDT5000垂直钻井系统应用对比
    Table  1.  Application Comparison of BH-VDT5000 vertical drilling system
    井号井眼直径/mm地层岩性钻压/kN累计进尺/m下钻次数系统故障次数平均机械钻速/(m·h−1
    BZ1501444.5Q、N2k砾岩120~180654.00202.43
    BZ18444.5Q、N2k砾岩160~220812.00951.44
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    1)自动垂直钻井系统与水力加压器组合,对电路板进行减振优化,提高了自动垂直钻井系统的抗振性能,缓解了振动对其的影响,从而延长工作寿命,实现了防斜打直。

    2)博孜区块砾岩地层应用滑动式垂直钻井系统时,纠斜执行机构不随钻具转动,能够形成更有效的侧向纠斜力,防斜打直效果较好。

    3)滑动式垂直钻井系统能够在保证防斜打直的前提下,根据地层的岩性缓解其钻进复杂地层及复杂工况下的托压情况。但对于盐膏层、软泥岩等易缩径地层,需要提前准确预判,其实际应用效果还需进一步验证。

    4)建议继续开展“工程地质一体化”应用探索,拓展滑动式垂直钻井系统在不同岩性地层的适用性。

  • 图  1   基于遗传算法的钻井平台优选流程

    Figure  1.   Optimization process of drilling platform based on genetic algorithm

    图  2   大庆油田某区块44个靶点的坐标

    Figure  2.   44 target point coordinates of a certain block in Daqing Oilfield

    图  3   不同长度水平段下丛式井平台各项工程费用计算结果

    Figure  3.   Calculation results of various engineering costs for cluster well platforms with different horizontal segment lengths

    图  4   不同长度水平段下平台数量优化设计方案

    Figure  4.   Optimization design scheme for the number of platforms corresponding with different horizontal segment lengths

    图  5   基于遗传算法和枚举法的投资费用计算结果

    Figure  5.   Calculation results of investment costs based ongenetic algorithm and enumeration method

    表  1   基于遗传算法的平台坐标范围及靶点分配优化结果

    Table  1   Optimization results of platform coordinate range and target point allocation based on genetic algorithm

    平台序号平台坐标范围分配该平台的靶点序号
    x/my/m
    P121678901216792075102635510284414,20,21,23,25,27,30,44
    P221679830216801845102248510364615,16,22,25,27,29,30,31,33,44
    P32167996821680520510252251037151,2,8,9,11,12,13,15,16,35,38,39
    P42168052021682122509823950990675,10,17,18,19,24,26,28,42,43
    P52168249221682570509994650999713,4,5,6,7,36,37,40,41
    P621682783509546732,34
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    表  2   基于枚举法的平台位置与靶点隶属关系优选结果

    Table  2   Optimization results of platform location and target point membership relationship based on enumeration method

    平台序号分配该平台的靶点序号
    P114,21,23
    P220,25,27,29,30,31,33,44
    P31,2,8,9,11,12,13,15,16,22,35,38,39
    P45,17,42
    P512,18,19,24,26,28,43
    P63,4,6,7,36,37,40,41
    P732,34
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-05-12
  • 修回日期:  2024-06-29
  • 录用日期:  2024-07-15
  • 网络出版日期:  2024-07-15
  • 刊出日期:  2024-08-25

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