Cementing Technologies for Ultra-Deepwater Development Wells in Block X of the South China Sea
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摘要:
随着海洋深水及超深水油气资源勘探开发的深入,复杂的地层环境给固井作业带来了更为严峻的挑战。在超深水低温、高压且可能含有天然气水合物的环境中,常规水泥浆难以满足固井作业的安全需求。为了实现长期有效的固井效果,开发了适用于超深水开发井的固井技术。该技术包括一种适用于超深水低温环境的低水化热水泥浆,与常规水泥浆相比,该水泥浆的水化放热量降低了23%以上,有效降低了天然气水合物分解的风险,且对水泥的强度无影响。建立了海洋超深水井筒传热模型,在迭代求解该模型的基础上,开发了海洋超深水井底循环温度(BHCT)模拟预测软件,并利用研制的BHCT井下测量工具验证了海洋超深水井筒传热模型的准确性。同时,研发了一种具有良好乳化和润湿反转效果的高效油基冲洗液,提高了油基滤饼的冲洗效率。南海X区块的11口开发井应用了超深水开发井固井技术,固井施工顺利,固井质量优良。研究和现场应用表明,超深水开发井的固井技术解决了超深水低温、高压且可能含有天然气水合物环境的固井技术难点,可以为超深水油气资源的开发提供技术支持。
Abstract:As the exploration and development of deepwater and ultra-deepwater oil and gas resources in the ocean proceed, the complex stratigraphic environment has brought more severe challenges to cementing operations. In an environment of ultra-deep water with low temperature, high pressure, and possibly natural gas hydrates, conventional cement slurry is difficult to meet the safety requirements of cementing operations. In order to achieve long-term and effective cementing, a set of cementing technologies applicable to ultra-deepwater development wells was developed, including a cement slurry with low heat of hydration suitable for ultra-deepwater and low-temperature environments. Compared with conventional cement slurry, the heat release of hydration of this cement slurry is reduced by more than 23%, effectively reducing the risk of hydrate decomposition and causing no effect on the strength of cement. In addition, a heat transfer model for marine ultra-deepwater wellbores was established. Based on the iterative solution of this model, a simulation and prediction software for marine ultra-deepwater bottom hole circulating temperature (BHCT) was developed, and the accuracy of the heat transfer model for marine ultra-deepwater wellbores was verified through the developed BHCT downhole measurement tools. Meanwhile, a highly efficient oil-based flushing fluid with good emulsification and wetting reversal effects was developed, which improved the flushing efficiency of oil-based filter cakes. The 11 development wells in Block X of the South China Sea have adopted the cementing technologies for ultra-deepwater development wells. The cementing construction went smoothly, and the cementing quality was excellent. Research and field applications show that the cementing technologies for ultra-deepwater development wells can solve the technical difficulties of cementing in the low-temperature, high-pressure, and possibly hydrate-containing environment of ultra-deep water, providing technical support for the development of ultra-deepwater oil and gas resources.
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开路钻井也称无隔水管钻井,钻井时不设置隔水管系统,具有低成本、高效的优势[1]。开路钻井技术是一种安全高效的深水钻井技术,广泛应用于深水浅层钻井工程中,但浅地层存在较多的地质灾害,其中钻遇浅层气是较为突出的地质问题[2–4]。浅层气层一般连续性差、地层压力高,一旦被钻穿,气体会侵入井筒,突然释放,若控制不当,会造成井涌、井喷;喷出的流体会在海水中形成羽流持续扩散,严重时会运移至海面威胁海上平台的安全[5]。
1975年,墨西哥湾某钻井平台的某井钻至井深300 m左右时,钻遇浅层气导致了严重井喷事故,井喷流体冲上平台,摧毁了大量钻井设施[6]。2002年,Murphy Sabah石油有限公司在5口深水油气井钻井过程中监测到了浅层气的侵入,这些井水深在1 300~3 000 m,分别受到了不同程度的影响[7]。W. Flores Jr.等人[8]报道了2007年一口深水油气井发生井喷后的情况,该井水深731.52 m,钻遇浅层气发生了井喷,水下机器人监测到井喷后形成了羽流并上升了100 m左右,还发现了生成天然气水合物的现象。
深水钻井浅层气导致的井涌、井喷事故频发,大量学者针对深水钻井作业浅层气井喷致因、演化及后果评估展开了研究。P. D. Yapa等人[9]提出了深水天然气井喷后射流与羽流的拉格朗日模型,总结了井喷羽流运移需要考虑的方程。Zheng Li等人[10–11]将井喷羽流模型应用于海底石油与天然气的多组分排放。Ø. Johensen[12]基于拉格朗日模型,将气体溶解、天然气水合物相变等纳入深水井喷羽流模型,并利用海底放喷试验数据进行了验证,提高了井喷羽流模型的预测精度。2000年,挪威SINTEF应用化学公司联合21家石油公司组织开展了迄今为止规模最大的海底井喷试验“Deepspill”,试验在水深844 m释放了120 m3石油和10 000 m3天然气,采用ROV监测了井喷羽流形态及各相的浓度等,为井喷羽流研究提供了第一份综合数据集,也为后续学者研究羽流基础理论提供了非常有价值的验证数据[13]。Chen Fanghui[14]总结前人经验,考虑羽流流体动力学与热力学、水合物热力学与动力学以及气体的溶解,建立了深水天然气井喷羽流数学模型,并模拟了羽流速度场、浓度等。高永海等人[15]采用事故树分析法评估了深水井喷事故的风险,并针对不同风险制定了相应的技术措施。邓海发[16]研究了深水钻井井喷风险评估模型与风险控制,建立了井喷事故安全屏障分析模型与致因模型。黄峰[17]采用油藏数值模拟,分析了浅层气井喷时的流动规律,并对深水浅层气地质灾害进行了分级。
综上所述,目前已初步研究了深水井喷后流体的运动,但缺乏多井喷工况的综合研究,针对井喷后羽流风险评估与防控的研究更少。因此,笔者建立了井喷物理模型,开展了多工况下井喷羽流运动规律研究,提出了深水开路钻井井喷防控方法。
1. 数值模拟方法
1.1 井喷后多相羽流运动数学模型
深水开路钻井过程中井喷大多由浅层气灾害导致[6]。浅层气导致的井喷可归结为浅层气为主导、与海水等流体发生相互作用的多相流动行为[18]。在众多多相流动模型中,Mixture模型是一种被广泛应用的欧拉多相流动模型,可模拟各相以不同速度运动的多相流,并可以通过用户自定义函数(UDF)添加相变、化学反应等物化行为,因此可采用Mixture模型模拟开路钻井井喷后流体的流动过程。
1.1.1 流体运动基本控制方程
1)连续性方程。由质量守恒定律可知,单位时间流入、流出控制体积的质量流量之差,等于控制体积中流体质量的变化率,其表达式为:
∂ρm∂t+∇⋅(ρmvm)=0 (1) 式中:ρm为混合物的密度,kg/m3;
vm 为混合物的速度,m/s。ρm=n∑i=1αiρi (2) vm=n∑i=1αiρiviρm (3) 式中:n为相数量;αi为i相的体积分数;ρi为i相的密度,kg/m3;
vi 为i相的速度,m/s。2)动量方程。由动量守恒可知,体积单元中多相混合流体动量随时间的变化率等于作用在体积单元多相流体上的外力之和,其表达式为:
∂∂t(ρmvm)+∇⋅(ρmvmvm)=−∇p+∇⋅[μm(∇vm+∇vTm)]+ρmg+F−∇⋅(n∑i=1αiρivdr,ivdr,i) (4) 式中:
g 为重力加速度,m/s2;F 为体力,N;μm为混合物的黏度,mPa·s;vdr,i 为相漂移速度,m/s。vdr,i=vi−vm (5) 3)能量方程。根据能量守恒定律,考虑热传导、物质扩散及黏性扩散,得到多相混合流体的能量方程:
∂∂t∑iαiρiEi+∇⋅∑iαivi(ρiEi+p)=∇⋅(κeff∇T−∑i∑jHj,iJj,i+(ˉτeffv))+Sh (6) 其中Ei=hi−pρi+v2i2 (7) 式中:p为体系压力,Pa;Hj,i为i相中j物质的焓,J;
Jj.i 为i相中j物质的扩散通量,mol/(m²·s);κeff为有效热导率,W/(m·K);Hi为i相的显焓,J。1.1.2 天然气水合物的生成与分解模型
深水开路钻井井喷后,地层中流体会在压力差作用下侵入井筒,由于深水钻井井筒压力较高,且浅层气体温度在20~40 ℃[17],生成天然气水合物相平衡条件的概率较高,存在生成天然气水合物的风险。之后流体运移至井口,将自泥线附近喷涌至海水中。泥线处温度较低、压力较高,同样生成天然气水合物的风险比较高。现场水下ROV监测与先前学者的模拟计算都表明,深水井喷后的流体常常会夹带天然气水合物向上运移[12–13]。下面从机理层面讨论井喷流体运移过程中天然气水合物的生成与分解。
1)天然气水合物生成模型。天然气水合物的转化过程可简化为:
CH4+nhH2O↔CH4⋅nhH2O (8) 式中:nh取5.75。
当热力学条件满足天然气水合物生成的相平衡条件时,将发生天然气水合物的生成行为。天然气水合物的形成和解离速率由动力学、传热和传质等因素控制[19]。气体与水间的传质接触使其达到天然气水合物生成区域。传热决定了天然气水合物形成或分解时产生或吸收的热量,以及热量在天然气水合物生成区域的分布情况。该模型将质量和传热与天然气水合物动力学相结合,以确定天然气水合物生成速率。
a)井筒内流体天然气水合物生成模型。浅层气进入井筒运移时,井筒内呈现含自由水气主导流的多相流动体系。在该体系下,结合压力、温度、气体和自由水等物性参数,进行井筒内天然气水合物生成的预测。由M. Di Lorenzo等人[20]的气主导环路试验结果可知,动力学模型更适合于本研究中高含气率体系天然气水合物生成速率的预测。因此,选择动力学模型来预测天然气水合物的生成速率。天然气水合物的生成速率可以用气体消耗速率表示。
Rg=1MguK1eK2TsAsTsub (9) 式中:Mg为气体的平均摩尔质量,g/mol;u为标度因子,表示传热和传质阻力对天然气水合物生成速率的影响,u取0.5[20];K1和K2为动力学速率常数,K1取2.608×1016 kg/(m2·K·s),K2取−13 600 K;Ts为体系温度,K;Tsub为过冷度,K;As为气液界面面积,其包括液滴和液膜的总面积,m2。
控制体积内气液界面面积的表达式为:
As=Ad+Af (10) Z. M. Aman等人[21]开展了不同气体流速下的气主导流动环路试验,建立了控制体积内的Ad模型:
Ad=3π 2EnQlSQgD2dLd32 (11) Af=π DdL (12) 式中:Ql和Qg分别为液体和气体的体积流速,m3/s;S为液滴速度与气体速度之比;d32为Sauter平均液滴直径,m,使用Z. M. Aman等人[21]提出的模型计算。
EnEm−En=A1Dv2g(ρgρ1)1/2σ (13) 式中:D为管道内径,m;σ为表面张力,mN/m;ρg为气体密度,kg/m3;ρl为液体密度,kg/m3;vg为气体的速度,m/s;Em为最大夹带量,采用Wang Zhiyuan等人[22]的夹带模型进行计算;本研究针对深水井筒进行模拟计算,压力维持在较高水平,因此采用M. Di Lorenzo等人[20]在高压下得到的Al计算,取3.6×10−5。
b)海域羽流天然气水合物生成模型。深水开路钻井发生井喷后,井喷流体会自井筒运移至泥线附近喷出,主要以天然气气流或气泡的形式向泥线以上运移,在浮力等的作用下形成羽流。海底环境具有低温高压的特点,加之气体浓度较高,具备生成天然气水合物的先决条件。近年来,部分学者的模拟计算[12]及工程现场水下ROV的监测记录[13]表明,深水井喷后流体表面有天然气水合物生成现象,羽流会携带天然气水合物颗粒向上运移。需要针对天然气气泡水合物生成动力学,研究海洋环境中气泡羽流天然气水合物的相变行为。A. Vysniauskas等人[23]结合传质传热及天然气水合物生成动力学,定义了气泡上天然气水合物的生成速率:
dndt=Abhase−ΔEaRTse(−aTsubb)pγ (14) ΔEaR=9400±545 K−1 (15) 式中:Abh=4.554×10−27 cm3/(cm2·s·MPaγ);as=106;a=0.077 8;b=2.411;γ=2.986。
2)天然气水合物生长模型。天然气水合物的生长表现为已形成天然气水合物颗粒的体积继续增大,或气泡表面的水合物层增厚。考虑天然气水合物热力学与动力学,H. C. Kim等人[24]建立了天然气水合物的生长模型:
dndt=KfAh(pe−pg) (16) 其中pe=1.15e49.318 5−9 459Te (17) Ah=ϕ2gAsh (18) 式中:Ah为天然气水合物颗粒的总表面积,m2;pe为天然气水合物相平衡压力,MPa;Kf为天然气水合物的生长速率常数,取0.6×105 mol/(m2·MPa·s);pg为气相压力,MPa;Te为相平衡温度,K;ϕg为气体的体积分数;Ash为天然气水合物颗粒的比表面积,取3.75×105 m2/m3。
3)天然气水合物分解模型。井喷后流体喷入海水经历湍流喷射、浮力上移及对流扩散等阶段后,运移至一定高度会进入满足天然气水合物分解的热力学区域,此时气泡羽流中的天然气水合物有分解的趋势,考虑传质传热与天然气水合物分解动力学,H. C. Kim等人[24]建立了天然气水合物分解模型:
−dnhdt=kdAh(pe−pg) (19) 其中kd=k0de−ΔEaRTe (20) 式中:
k0d 为天然气水合物分解本征动力学常数,取2.56×108;kd为天然气水合物分解动力学系数,mol/(m2·Pa·s)。1.2 物理模型与网格划分
南海存在储量丰富的油气资源,然而在钻井过程中存在复杂多变的地质灾害,其中浅层气问题最为突出[25]。根据相关地质勘测资料,浅层气大都分布在泥线以下200 m的地层[26]。根据南海海域的水深特点与浅层气分布规律,设置包含海域与钻井井筒的深水开路钻井井喷模型。模拟所涵盖的井喷流量为0.7~240.0 m3/s,井筒直径为0.1~0.3 m,水深为250~
1500 m,几何模型如图1所示。笔者的研究目标主要是地层流体侵入井筒后及喷出井筒时的流动规律,因此模拟的重点在于井筒内及海域靠近喷出位置的流体域。在精细划分井筒及海底井口以上流体域的基础上,为保证计算效率,对海域两侧及海面边界位置进行了相应粗化处理。划分网格时,采用曲面网格偏置处理。网格划分采用四边形网格,网格总量约为132×104个。模型整体及井口偏置划分网格如图2所示。
在采用Fluen软件进行数值模拟时,网格的数量会直接影响模拟结果,需要进行网格无关性验证来确定模型最终的网格数量。在井筒直径为203.2 mm、井喷流量为9×104 m3/h条件下,模拟同一时刻下,网格数量分别为434 434,752 110,1 320 056,1 567 820和2 040 782个时井口附近的湍流动能与湍流耗散率,结果如图3所示。从图3可以看出,网格数量增多后湍流动能与湍流耗散率的计算精度有所提升,但当网格数量达到1 320 056后,网格数量继续增多对模拟结果几乎没有影响,因此综合考虑计算精度与效率,将物理模型网格数量设置为1 320 056个。
1.3 边界条件
1.3.1 流体参数
浅层气是低温条件下由厌氧微生物分解有机物产生的,由甲烷、二氧化碳、少量氮和其他微量气体组成。因此,喷出气体用甲烷表示,天然气水合物参数用甲烷水合物表示。模拟过程中,模型内充满海水。流体参数见表1。
表 1 流体参数Table 1. Fluid parameters流体类型 密度/(kg·m−3) 理想比热/(J·kg−1·K−1) 导热系数/(W·m−1·K−1) 黏度/(mPa·s) 海水 998.2 4182 0.600 0 1.003 天然气 真实气体状态方程 分段多项式 0.033 2 1.087×10−2 天然气水合物 940.0 分段多项式 0.620 0 56.000 1.3.2 海域及地层温压场
南海海域根据海水温度垂直分布大致分为3层:1)混合层,一般为海平面以下100 m以内;2)温跃层,在混合层以下和恒温层以上,温度随水深增深而急剧降低,温度的垂直梯度大;3)恒温层,在温跃层以下直至海底,温度一般变化很小,常在2~6 ℃。根据S. Levitus等人[27]的海水温度数据与高永海[28]建立的海水温度场,得到海水温度方程为:
{tsea=a1+a2/(1+e(h+a0)/a3)h⩾ (21) 式中:tsea为海水温度,℃;h为海水深度,m;a0=130.1,a1=2.353 94,a2=37.1,a3=402.7;ts为海水表面温度,取23℃。
南海琼东南盆地海底泥线以下地层的压力梯度为10~13 MPa/km[27],海水存在沿海平面垂直向下增大的压力梯度,即
{p_{\text{h}}} = {p_{{\text{atm}}}} + {\rho _{\text{s}}}gh (22) 式中:patm为大气压;取
0.101325 MPa;ρs为海水密度,kg/m3。1.4 基于Fluent-PBM的数值模拟方法
采用Mixture多相模型,基于压力基求解瞬态问题。开启PBM模型(群体平衡模型),并选择Discrete(离散)方式,通过Fluent用户自定义函数(UDF)来编写天然气水合物生成速率、生长速率及分解速率,实现羽流运移过程的天然气水合物相变现象。湍流模型采用Realizable κ−ε模型。开启组分输运模型,反应项采用volumetric(体积)、particle surface(颗粒表面),并开启inlet diffusion(入口扩散)、full multi component diffusion(全组分扩散),以实现井筒及放喷区域天然气水合物的反应行为。采用分离式求解器中的标准SIMPLE算法,其中压力方程采用PRESTO模型,动量方程、湍流动能耗散率和湍流方程均设为一阶迎风格式(first order upwind)。通过用户自定义函数(UDF)描述天然气水合物相变与Fluent流体运动模型的耦合,实现羽流运动过程的计算。
1.5 模型验证
为了验证模型的准确性,将其计算结果与经多次验证VDROP−J浅水井喷羽流模型的计算结果[29]进行对比,结果如图4所示。由图4可知,本文模型与VDROP−J浅水井喷羽流模型的平均误差为13.55%,可以较好地预测井喷后羽流气体的质量浓度,验证了本文模型的准确性与适用性。
2. 数值模拟结果分析
基于建立的深水开路钻井井喷数值模拟模型,考虑羽流运动形态的显著性,用发生在水深1 500 m、井筒直径为203.2 mm、井喷流量为9×104 m3/h的案例进行模拟讨论。设t=0 s为浅层气侵入井筒的时刻,模拟研究了浅层气侵入井筒以后井筒内气体和天然气水合物的体积分数(见图5)、井喷后喷入海水中流体的演化情况、井喷流体上升至海面后对海水容重的影响和不同井喷流量下气体和天然气水合物的最大上升高度以及上升至最大高度所需时间。
由图5可知:浅层气侵入井筒后,不断挤压井筒内原有的海水,顶替海水向上运移,其与海水接触并混合运移一段距离后,会生成天然气水合物;浅层气侵入井筒18 s时,侵入气体向上的运动逐渐稳定,海水不断被向上顶替,井筒内呈现天然气、海水和天然气水合物多相共存并向上运移的状态。
浅层气侵入井筒内经历一系列物化反应后,会裹挟天然气水合物向海水喷出,如图6所示。井喷发生165 s时,井筒流体中的天然气水合物率先自海底井口喷出,在喷射动能驱动下形成短喷射流,且天然气水合物流的运动轨迹与流场基本一致,说明在这一时刻射流前沿表现为低体积分数的气体裹挟天然气水合物流动。此时,井口附近天然气水合物的体积分数较大,出现聚集现象,海水的温度、压力依然满足天然气水合物稳定存在的相平衡条件。
井喷第600 s时,喷出流体前沿受喷出初始动量驱动的影响越来越小,此时流体形态发展为羽毛状,底部狭窄,顶部宽阔,演化为海水浮力主导驱动的羽流运动。流体下游运动形态比较连续,但羽流上游出现上升速度更快的区域,流体上下游出现显著的速度差异,致使上部的气泡区与下部的气柱分离。这表明深水井喷后的羽流也会发生羽流经典理论中的分馏现象[30]。在分馏行为的驱动下,羽流上游天然气水合物的体积分数相应变小。此时流体运动范围内都存在生成天然气水合物的现象,但随着流体运移高度逐渐增加,海水温度升高、压力降低,流体前沿天然气水合物的生成速率降低。
井喷第1 000 s时,后续的井喷流体已抵达羽流前沿,使上游的帽状区域进一步增大。由于高度增加,海水环境压力降低,气体的膨胀扩散加剧,羽流的横向拓展速度加快,羽流半径迅速增大。下游天然气水合物的扩散范围较之气体有所增大,这可能由于下游的流体发育较为完全,其中的部分天然气水合物颗粒在重力、海水作用力下脱离了流体的裹挟发生扩散行为,流体前沿的天然气水合物逐渐分解。
井喷第
1500 s时,羽流扩散至海平面,并在横向距离−253.90~392.40 m范围形成了气泡群,气体体积分数最大达到5%。在该气泡群的包围下,海上平台的稳定性将受到一定影响,可能会产生轻微振动现象,需要采取措施控制井喷。此时,羽流中的天然气水合物在海面以下350 m因环境压力和温度变化完全分解,不会对海上平台产生影响。研究流体运动过程时通常把单位体积内各相的总质量定义为容重[31],其可以反映该区域的浮力水平。海水容重降低时,海上平台将难以在海面稳定漂浮,甚至有倾覆的风险。井喷第1 400 s时,井喷流体初次上升至海面,此时由于海水横流作用,海面上初始的气泡区中心相对正中央的海上平台有所偏移,但海面中央的海水容重也出现了一定衰减。井喷第1 500 s时,更多气体上升至海平面,气泡区进一步扩大,海面中央钻井平台处海水容重降低了15 kg/m3,海水的容重出现波动,但海面中央平台处海水的容重始终有所降低,如图7所示。综合来看,井喷羽流虽然会因海水横流的作用,在初次接触海平面时,相对海上平台有所偏移,但后续羽流的扩散也会致使海上平台处海水的容重降低,威胁海上平台的安全。
不同井喷流量下气体与天然气水合物最大上升高度及上升至最大高度所需的时间如图8所示。由图8可知:井喷流量小于7×104 m3/h时,井喷后形成的羽流难以到达海平面;井喷流量大于9×104 m3/h时,井喷气体皆可运移至海平面,表明这2个湍流特征参数制约了井喷羽流的运移。井喷流量小于5×104 m3/h时,天然气水合物与气体最大上升高度基本相同,呈现共同运移现象;井喷流量大于5×104 m3/h时,天然气水合物不再能到达气体最大上升高度,之后最大上升高度稳定在1 150 m左右,表明海上平台一般不会直接受海水内形成天然气水合物的影响。井喷流量在0.2~5.0×104 m3/h时,羽流上升至最大高度的时间随井喷流量增大而迅速从15 000 s缩至2 050 s;井喷流量大于7×104 m3/h时,羽流上升至最大高度的时间略微缩短,但稳定在1 100 s左右。这主要由于井喷流量增大虽然会使流体的初始动能增大,但羽流运动的主导因素是浮力,随着上升高度不断增大,初始动能的影响越来越小。
3. 井喷羽流风险评估与防控
上文的模拟结果表明,在一定工况下,深水开路钻井井喷后的流体会上升至海面,威胁海上平台的安全。下面基于井喷羽流形成演化的研究结果,结合多种参数对羽流运动的影响,从无量纲数角度评估井喷后羽流的风险,对羽流风险进行定量分级,并提出相对应的防控方法。
3.1 深水开路钻井井喷羽流风险评估
羽流运动的理论研究中,一般将流体的弗劳德数作为预测上升高度等运动参数的无量纲数[32–33]。J. S. Turner[32]从羽流源的速度、喷口尺寸与重力角度推导出传统弗劳德数的修正公式:
Fr = \frac{{{v_y}}}{{\sqrt {rg'} }} (23) g' = g({\rho _{\text{a}}} - {\rho _0})/{\rho _{\text{a}}} (24) 式中:vy为喷口流体的垂直速度,m/s;r为喷口半径,m;g'为因流体喷出导致降低的重力,m/s2;ρa为环境流体的密度,kg/m3;ρ0为喷出流体的密度,kg/m3。
深水钻井井喷时,井喷流体在海水中的运动还受海水横流、海水深度等因素的影响,比常规试验中的羽流运动更为复杂,基于单一描述流体惯性力和重力相对关系的弗劳德数进行分析具有一定的局限性。因此,笔者考虑海水横流速度、海水深度、井喷流量及井筒尺寸等参数的影响,定义了描述深水开路井喷羽流运动特征的无量纲数Z,其为井喷流量与海水深度、海水横流速度、井筒直径三者的比值,可表征深水开路钻井井喷后流体运动主要参数的综合影响。
Z = \frac{Q}{{Hd{v_{{\text{s}}x}}}} (25) 式中:Q为井喷流量,m3/s;H为海水深度,m;d为井筒直径,m;vsx为海水横向速度,m/s。
以上文的深水开路钻井井喷羽流模拟为基础,计算无量纲数Fr和Z与湍流动能、羽流上升至海面后的平均容重以及上升至最大高度所需时间的关系,结果见图9—图11。从图9—图11可以看出,湍流动能、羽流上升至海面后的平均容重及上升至最大高度所需时间与无量纲数Fr和Z存在明显的相关性,湍流动能与其呈正相关,平均容重及上升至海面所需时间呈负相关。
从井喷羽流特征参数的分布规律可以看出,采用单一无量纲数难以准确预测羽流特征参数,但在无量纲数Fr和Z同时确定的情况下,可以明确该工况下的羽流各参数。因此,提出以与无量纲数Fr和Z相关的井喷羽流危害分级系数Haz划分井喷羽流风险等级。Haz与各特征参数的相关关系如图12所示,表明该系数与井喷羽流运动具有较强的关联性。
H_{\text{az}}=ZFr (26) 根据不同工况Haz的计算结果,将井喷羽流风险划分为微小、轻微、一般、危险、非常危险及灾难性等6个等级,见表2。深水开路钻井井喷羽流风险定量评估图版如图13所示。实际深水开路钻井过程中发生井喷时,可根据现场钻井工况计算出井喷羽流危害分级系数,从而迅速判断井喷危害状况,为后续采用井喷防控措施提供参考。
表 2 井喷羽流风险分级Table 2. Classification of hazards caused by blowout plumesHaz 风险等级 流体运动状态 海域扩散范围 对钻井平台的影响 0~0.5 微小 难以形成羽流,喷出后随海水横向运移 在井口附近横向运移 无 0.5~2.0 轻微 高度有限的羽流 自喷口上升一段距离后横向运移 无 2.0~5.0 一般 可在20~60 min上升至海平面的羽流 喷出后能运移至海平面,但一般会受横流影响产生较大偏移 平台附近海水容重降低幅度不超过
50 kg/m35.0~10.0 危险 可在20~60 min上升至海平面的羽流 喷出后能运移至海平面,偏移程度一般 平台处海水容重降低幅度在100 kg/m3左右,对平台的稳定性有影响 10.0~20.0 非常危险 可在20 min内上升至海平面的羽流 喷出后能运移至海平面,偏移程度较小 平台处海水容重降低幅度在300 kg/m3左右,对平台有一定冲击 >20.0 灾难性 可在20 min内上升至海平面的羽流 喷出后能运移至海平面,海域内扩散范围大,偏移程度较小 平台处海水容重降低幅度在500 kg/m3左右,平台有倾覆风险 3.2 基于风险评估模型的防控方法
根据本文对深水开路钻井井喷的风险评估及前人研究成果[34],井喷的发生及发展受到钻井液、地层性质、起下钻操作与井控措施等因素的综合影响,应从正常钻进时预防溢流的第一级安全屏障、轻微溢流至井喷阶段的第二级安全屏障以及井喷失控后的第三级安全屏障等3个维度构建防控方法。
针对正常钻进时预防溢流风险的第一级安全屏障包括以下措施:
1)技术屏障。钻进前获得地层详细的地质资料,通过技术手段分析地层内部存在的溶洞、裂缝等异常结构,并根据地质资料设计合理的钻井液密度,防止钻井液密度过低引起气侵和密度过高而导致井漏事故;利用PWD、MWD及ROV等监测系统获取钻时水力参数,实现井底异常工况的实时预警。同时,建立智能人机交互等系统,降低人为操作失误造成事故的概率[35];优化井身结构、钻具组合;起钻前循环清洁井眼。
2)组织屏障。定期组织对作业人员的培训,提高作业人员专业素养,保证工程设计、操作等准确无误,钻进过程中及时发现危险,合理处理异常情况;钻进过程中必须控制钻速在合理范围,防止当量循环密度、岩屑浓度等参数异常;起钻作业时必须有专人监测钻井液灌入与返出状态;控制起钻速度,避免抽汲;设立设备检护组织,定期维护与检修管线、设备,及时解决设备故障;定期开展钻井作业试压测试等,保证钻杆、管线等钻井设备的密封性和抗压能力。
针对轻微溢流至井喷阶段的第二级安全屏障主要包括以下措施:
1)技术屏障。采用顶部压井措施,向井筒内注入加重后的钻井液,以重新建立井底压力平衡;若井口的完整性未被破坏,可在井口处安装简易防喷器[36];若因井漏导致溢流发生,可根据情况注入堵漏剂。
2)组织屏障。提高钻井作业人员与地质工程师的交叉作业能力,保证在溢流发生时能够结合地层特点与钻井参数采取综合风险控制措施;加强人员作业监督力度,规范作业程序,提升作业人员应急处理能力。
针对井喷失控时流体运移对平台安全产生威胁后的第三级安全屏障主要包括以下措施:
1)在平台作业人员活动区域设置有毒气体含量监测仪器,以便及时检测有毒气体并发出预警信号,保障作业人员的人身安全。同时,平台必须备有足量的防毒装备。
2)在平台作业人员活动区域安装可燃气体含量监测仪器,建立精准智能的消防系统,如水喷淋系统、泡沫系统及智能灭火系统等。在钻井设备核心区域设置防爆墙,防止气体爆炸对钻井设备破坏造成的生命与财产损失。
3)设置ROV等监测装置,实时监测作业区域井喷流体速度、海水横速、平台风速等参数,发生井喷后根据流体参数预测井喷羽流运动轨迹,并计算事故风险等级。事故发生后,通过飞机、船舶、无人机等资源对井喷现场进行多维度勘察,实时把握事故进展。
4)建立逃生通道,配备足量救生衣、救生艇等救生设备,并定期检查更换,普及逃生设备的使用方法。定期进行应急逃生演练,提升作业人员在危险情况下的处理能力。
5)根据风险等级采取针对性措施。风险等级为微小或轻微时,进行关井并静态压井,采用低流速低泵压注入加重钻井液,保护设备;在井口附近喷淋天然气水合物抑制剂,防止天然气水合物的生成使事故恶化。风险等级发展为一般时,可下入控油罩,控制井喷后溢出液相流体的运移;在事故井安全距离设置救援井,对井喷失控状况进行抢救。风险等级发展为危险以上时,需要建立应急事故指挥中心,综合调度外部资源进行现场勘察,运输应急抢险物资等活动。平台立即启动消防喷淋系统,采取防毒措施,根据海水横流场等水文信息,组织作业人员向流体运移至海面方向的反向及时撤离。
4. 结 论
1)开路钻井过程中发生井喷时,在地层−井筒压力差的驱动下,浅层气会侵入井筒快速上升,并伴随天然气水合物生成过程喷入海水。流体喷出井口后会经历湍流喷射−卷吸弯曲−对流扩散的过程,发展为底部狭窄、顶部宽阔的羽流运动形态。在深水低温高压的环境下,井喷流体会与海水接触形成天然气水合物。水合物在1 150 m左右高度完全分解,不会对海平面产生影响。
2)基于井喷羽流形成演化规律,通过无量纲数分析了羽流运动参数分布规律,进而建立了井喷羽流风险定量评估模型。根据深水开路钻井井喷致因与后果,设计了井喷安全屏障系统,从预防、减缓与控制3个层面构建了深水开路钻井井喷羽流防控方法。
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表 1 不同水泥浆的常规性能
Table 1 Conventional performance of different cement slurry systems
水泥浆 密度/(kg·L−1) 稠化时间/min 自由液含量,% 滤失量/mL 抗压强度/MPa 过渡时间/
min塑性黏度/
(mPa·s)动切力/
Pa24 h 48 h 低水化热水泥浆 1.55 403 0 48 10.94 4.43 24 232 1.82 低密度水泥浆 1.55 406 0 42 11.32 4.85 18 247 2.01 注:测定24和48 h抗压强度的温度分别为30和12 ℃。 表 2 南海X区块某井的井身结构
Table 2 Casing program parameters of a well in Block X of the South China Sea
井深/m 钻杆内径/mm 钻杆外径/mm 井眼直径/mm 0~2 700 121.4 139.7 220.5 2 700~3 500 108.6 127.0 220.5 3 500~3 700 108.6 127.0 209.6 -
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1. 王建龙,李亚峰,张展豪,魏士博,周乾. 钻柱疲劳失效影响因素研究. 自动化应用. 2025(02): 81-84 . 百度学术
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