長期以來，盡可能快地進行鉆井作業(yè)一直是衡量作業(yè)表現(xiàn)的關(guān)鍵指標(biāo)之一。如果一個鉆井承包商和一名作業(yè)方能夠提前一小時甚至幾分鐘完成油井的鉆探工作，那么這口油井就會被認為是成功的。然而，隨著該行業(yè)所鉆探油井的地質(zhì)條件變得更加復(fù)雜，多區(qū)域開發(fā)和平臺式鉆井應(yīng)用變得愈發(fā)普遍，并且在資金更為緊張的經(jīng)濟環(huán)境下生產(chǎn)時間安排也更加緊湊，井眼位置的精準(zhǔn)度正成為衡量成功與否的一個同樣重要的指標(biāo)。數(shù)字化和自動化工具幫助該行業(yè)提高了鉆井作業(yè)以及資產(chǎn)開發(fā)與管理其他領(lǐng)域的效率。
人工智能和數(shù)字技術(shù)提高了行業(yè)在最佳地質(zhì)條件下精確定位井眼的能力，同時還減少了天數(shù)和深度特別是在油井定位精度方面，數(shù)字化資源正助力各公司縮小定向井井筒軌跡周圍的不確定性范圍，降低井筒碰撞風(fēng)險，并使鉆井人員和作業(yè)方能夠避免井下出現(xiàn)代價高昂的錯誤。斯倫貝謝油井建設(shè)部門的數(shù)字化地下領(lǐng)域負責(zé)人丘克斯?阿克佩尼表示：“當(dāng)我們談到優(yōu)化井筒時，我們說的是幾個要素的融合：實時軌跡的精度、執(zhí)行情況以及對油藏特征的了解。”他說：“當(dāng)能夠?qū)崿F(xiàn)這些要素的技術(shù)相互整合時，我們就能兼收并蓄，兩全其美。歸根結(jié)底，這正是我們努力的方向。必須清楚地認識到，鉆井、油藏評估、地質(zhì)學(xué)和地球物理學(xué)等不同學(xué)科的技術(shù)正在融合。我們把這些技術(shù)整合在一起，以確保客戶能最大程度地提升資產(chǎn)性能。”然而，即便該行業(yè)致力于降低井筒定位的不確定性，快速完井的需求依然存在。作業(yè)方仍在尋求縮短鉆井時間，并在此過程中降低成本。
自動化和數(shù)字化技術(shù)有助于同時實現(xiàn)這兩個目標(biāo)——即使有時用于優(yōu)化定位精度的系統(tǒng)會以犧牲機械鉆速（ROP）為代價，但它們?nèi)钥赏ㄟ^減少非生產(chǎn)時間（NPT）和總井下作業(yè)天數(shù)，幫助作業(yè)方將井下作業(yè)時間降至最短。這些效率的提升能為每口油井節(jié)省大量成本。休斯敦石油公司產(chǎn)品管理總監(jiān)托德?福克斯說：“歸根結(jié)底，我們知道對客戶來說最重要的是時間。時間就是金錢。縮短達到一定深度所需的天數(shù)，減少在井眼彎曲段花費的時間，并且能夠?qū)⑻坠芟轮辆住Ｋ裕覀兊目蛻舴浅Ｇ宄粫晃蹲非笏矔r機械鉆速。他們追求的是使油井達到一定深度所需的天數(shù)最少。我們的很多合同都包含業(yè)績考核要素，因此我們與客戶緊密配合，使用能夠幫助將達到一定深度所需天數(shù)減至最少的技術(shù)。”鉆井人員和服務(wù)提供商都一致認為，在優(yōu)化井筒方面，人仍將發(fā)揮重要作用，提供寶貴的見解。
自動化系統(tǒng)可以進行那些常常會導(dǎo)致人為失誤的重復(fù)性計算和測量，但人們依然掌握著這樣的經(jīng)驗知識：在特定地質(zhì)條件下，底部鉆具組合（BHA）可能會有怎樣的表現(xiàn)，或者在遇到特定異常情況時該如何應(yīng)對。將這些知識融入到自動化程度日益提高的井下環(huán)境中，將有助于鉆出更精準(zhǔn)的井筒。MS定向鉆井公司的定向協(xié)調(diào)員亞歷克斯·根森說：“每個系統(tǒng)都不一樣，但如果你試圖讓任何事情實現(xiàn)自動化，就需要制定規(guī)則。要是你的規(guī)則不合理，那么系統(tǒng)就不知道該怎么做。自動化系統(tǒng)無法預(yù)測在500英尺外會出現(xiàn)什么情況。它還達不到那種具有直覺的程度。輸入的是無用信息，輸出的也必然是無用信息。定向鉆井工人憑借經(jīng)驗?zāi)茴A(yù)見到某些事情可能會發(fā)生，即便從數(shù)據(jù)上看說不通，而且他們知道該采取怎樣的行動。”
利用自動化整合不同學(xué)科領(lǐng)域
阿克佩尼先生將當(dāng)前優(yōu)化井筒定位所面臨的挑戰(zhàn)描述為實現(xiàn)“實時地融合軌跡精度、作業(yè)執(zhí)行以及對油藏特征的理解”。在過去幾年里，SLB一直專注于最大限度地發(fā)揮數(shù)字化和自動化能力，以幫助行業(yè)更好地了解特定油田的地質(zhì)情況，并盡量減少在井筒定位方面對人工干預(yù)的需求，從而為作業(yè)方節(jié)省時間和成本。這些努力的核心是該公司在2022年推出的Neuro自主解決方案系列。該系列中的首個系統(tǒng)——自主定向鉆井系統(tǒng)，運用了建立在地面和井下自動化工作流程中的人工智能算法，能夠自行確定導(dǎo)向順序。Neuro鉆井自主解決方案由四個獨立的子系統(tǒng)組成：一個地下情況分析顧問系統(tǒng)，它對地下數(shù)據(jù)進行解讀，從而生成油藏的全面可視化圖像；一個定向鉆井顧問系統(tǒng)，它利用地下情況分析顧問系統(tǒng)的解讀結(jié)果，為井筒推薦最佳軌跡；一個智能井下系統(tǒng)；以及一個地面咨詢系統(tǒng)。在鉆井過程中，這四個子系統(tǒng)相互結(jié)合，實現(xiàn)定向控制的自動化。
阿克佩尼先生說：“我們這樣做是為了更好地了解地質(zhì)結(jié)構(gòu)。我們利用機器學(xué)習(xí)來進行模型訓(xùn)練，這意味著，當(dāng)我們運用物理方法來識別不同的地質(zhì)層時，我們的全局模型以及為特定油井所使用的局部模型，將幫助我們在解讀過程中得出最高水平的準(zhǔn)確度和精確度。這是一個讓我們對油藏測繪和解讀充滿最大信心的系統(tǒng)，它有助于提高我們井筒定位的準(zhǔn)確性。”在使用旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)（RSS）時，智能井下系統(tǒng)和地面咨詢系統(tǒng)特別有用。傳統(tǒng)上，使用旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)進行鉆井需要人工操作，其中包括反復(fù)執(zhí)行指令序列來控制井眼彎曲軌跡。這個指令序列通常包含定向鉆井人員在地面進行的多次干預(yù)操作以及關(guān)于導(dǎo)向力、工具面方位和測量數(shù)據(jù)的下行鏈路傳輸。然后，工具數(shù)據(jù)會反饋到地面，以便對指令進行調(diào)整。阿克佩尼先生表示，這個過程，也被稱為控制循環(huán)時間，可能需要幾分鐘才能完成。
通過在Neuro自主定向鉆井系統(tǒng)中實現(xiàn)下行鏈路的自動化，這個過程可以瞬間完成。他說：“下行能力傳輸實際上就是信息傳遞。當(dāng)你實現(xiàn)了它的自動化，信息會在需要的時候自行觸發(fā)，而且系統(tǒng)知道何時需要在油井方向上對指令做出改變，以及改變到何種程度、持續(xù)多長時間。下行鏈路傳輸將車載計算機與井下工具連接起來，為我們在確定軌跡位置時提供了更高維度的精度。”自動下行能力的另一個好處是，它減少了鉆井過程中所需的下行數(shù)量。例如，中東的一家運營商在2022年使用Neuro系統(tǒng)自動鉆了一口井，井斜度為22°至90°，井身曲線段為2500英尺，水平段為5400英尺。Neuro系統(tǒng)最大限度地減少了滿足所有主要目標(biāo)所需的下行命令的數(shù)量。對于這口井，作業(yè)者鉆了61/8-in。從測量深度9417到總深度14828英尺的水平段，平均每258英尺發(fā)送一個下行鏈路。與未使用該技術(shù)的鄰井相比，下行鏈路之間的平均長度增加了36%。
此外，Neuro系統(tǒng)將井底下行所需時間減少了80%以上，使整口井的總時間僅為10分鐘。去年，SLB在Neuro解決方案系列中增加了自主地質(zhì)導(dǎo)向功能，這是一種閉環(huán)系統(tǒng)，能夠?qū)崟r整合和解讀地下信息，以自動引導(dǎo)鉆頭穿過油藏的“最佳位置”，即油藏中產(chǎn)量最高的層位。在常規(guī)的地質(zhì)導(dǎo)向作業(yè)中，地質(zhì)學(xué)家手動解釋地下數(shù)據(jù)以確定井目標(biāo)，更新井計劃和井眼軌跡，并將此計劃傳達給定向鉆工。Neuro系統(tǒng)可以自行完成所有這些工作，有效地消除了人為干預(yù)地質(zhì)導(dǎo)向的需要，減少了完成地質(zhì)導(dǎo)向軌跡改變所需的時間。去年，在厄瓜多爾，SLB在ShayaEcuador的一口陸上井中部署了Neuro自主地質(zhì)導(dǎo)向系統(tǒng)，鉆出了2392英尺的水平段。在這次作業(yè)中，Neuro系統(tǒng)完成了25次自動地質(zhì)導(dǎo)向軌跡變化，每次解釋和決策周期平均耗時22秒。
導(dǎo)向鉆頭
盡管在休斯敦石油公司優(yōu)化井筒定位的工作中，自動化也占據(jù)著重要地位，但該公司認識到，人的主觀判斷同樣不可忽視。福克斯先生指出，自動化系統(tǒng)仍無法完全取代鉆井工人的直覺和洞察力。福克斯先生說：“歸根結(jié)底，沒有什么能替代經(jīng)驗豐富的人對某些關(guān)鍵點的判斷，因為一旦我們判斷失誤，代價將極為高昂。在油井作業(yè)的不同階段，不同的技術(shù)需要人工進行適度干預(yù)，而在某些階段則需要更多的人為操作。我們?nèi)匀粺o法完全洞察井下的所有地質(zhì)情況，而這種不確定性依然難以克服。”該公司的鉆頭導(dǎo)向系統(tǒng)（BGS）旨在在井筒作業(yè)中實現(xiàn)人工洞察力與機器洞察力之間的平衡。BGS是一種認知計算系統(tǒng)，能夠針對傳統(tǒng)的彎式馬達定向鉆具組合做出導(dǎo)向決策。福克斯先生說：“鉆頭導(dǎo)向系統(tǒng)是邊緣計算與遠程云計算的結(jié)合，以便做出最優(yōu)決策。它會進行所有的數(shù)學(xué)運算，并分析每一種不同的井筒軌跡，從而得出結(jié)論：實際上，從各方面來看，某一種井筒軌跡是最合理的。一旦達到特定深度，它就會指示你進行滑動操作，讓特定的工具面保持一定的英尺數(shù)。”該系統(tǒng)將隨鉆測量（MWD）供應(yīng)商獲取的定向測量數(shù)據(jù)錄入電子數(shù)據(jù)記錄儀（EDR），并生成一種數(shù)據(jù)傳輸流，可通過兩種方式之一將其傳送給鉆機。一種方式是在井場部署一臺計算機和通信設(shè)備，然后將其接入所需的WITS0數(shù)據(jù)傳輸流，并通過為休斯敦石油公司平板電腦設(shè)置的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)顯示輸出結(jié)果。另一種選擇是通過WITSML協(xié)議從電子數(shù)據(jù)記錄器供應(yīng)商處將數(shù)據(jù)傳輸至H&P遠程指揮中心，信息在那里被輸入到一個專用集線器中。
數(shù)據(jù)被傳送到鉆機后，會先進行分析，然后輸出計算結(jié)果，這些結(jié)果會通過瀏覽器選項卡再傳回電子數(shù)據(jù)記錄器，并顯示在儀表板上，同時給出后續(xù)的導(dǎo)向或旋轉(zhuǎn)指令。隨后，BGS內(nèi)的人工智能和機器學(xué)習(xí)算法會計算出能以最短時間到達目標(biāo)的井眼軌跡。BGS可與休斯敦石油公司的自動滑動軟件配合使用，以實現(xiàn)對地面設(shè)備和可轉(zhuǎn)向泥漿馬達的自動化控制。不過，福克斯先生表示，即便有了這種自動化功能，BGS的設(shè)計初衷是作為對操作人員和定向服務(wù)供應(yīng)商的輔助工具，而不是在整個過程中完全取代他們。一方面，操作人員可以選擇不將自動滑動軟件與BGS配合使用，這樣一來，該系統(tǒng)更像是為手動操控底部鉆具組合（BHA）的人員提供建議的工具。
該系統(tǒng)仍然需要油井計劃、測量數(shù)據(jù)以及鄰井?dāng)?shù)據(jù)——這些信息與定向服務(wù)供應(yīng)商和操作人員在不使用該系統(tǒng)的情況下執(zhí)行油井作業(yè)時所交換的信息相同。然而，即使操作人員選擇使用自動滑動軟件，休斯敦石油公司的工作人員和操作人員仍需選擇各種參數(shù)并輸入到BGS中，例如操作人員希望保持的距離或鉆井窗口范圍、最大狗腿度、測量頻率、目標(biāo)上方或滑動時的高低點，以及根據(jù)地質(zhì)條件確定的任何“禁止滑動區(qū)域”。然后，休斯敦石油公司可以將多個目標(biāo)輸入到BGS中，并根據(jù)不斷變化的鉆井條件進行調(diào)整，自動滑動軟件能夠?qū)崟r執(zhí)行這些調(diào)整。福克斯先生表示，這種將人為因素納入自動化流程的靈活性，對于應(yīng)對鉆井過程中出現(xiàn)的意外異常情況非常有價值。
“當(dāng)遇到類似意外斷層這樣的情況時，鄰井?dāng)?shù)據(jù)可能并未顯示出它的存在。地質(zhì)學(xué)家可能也沒有意識到它的存在，但你卻發(fā)現(xiàn)了這個意外斷層，這可能就需要對油井計劃進行調(diào)整。這個斷層可能會意外地流出水來，從而引發(fā)一些問題。知道有經(jīng)驗豐富的人員在關(guān)注數(shù)據(jù)，并在需要時讓你參與進來，共同研究解決方案，無論是調(diào)整油井計劃還是繼續(xù)向前鉆探，這都是極其寶貴的。”事實證明，無論是否使用自動滑動軟件，BGS在幫助作業(yè)方節(jié)省時間和成本以達到目標(biāo)方面都非常有用。在伊格爾福特頁巖區(qū)，有一位作業(yè)方在一個井場上使用了BGS，該井場上的八口油井彼此相距不到1英里，且?guī)缀跬瑫r進行鉆探，它們的巖性、井眼軌跡幾何形狀和BHA都幾乎相同。并非該井場上的每口油井都使用了BGS。
該系統(tǒng)僅用于四口地質(zhì)情況復(fù)雜且水平段較長的油井——未使用BGS的油井平均水平段長度為5300英尺，而使用BGS的油井水平段平均長度為6600英尺。與未使用BGS的油井相比，使用了BGS的油井在鉆井時間、精度和彎曲度方面取得了明顯更好的效果。使用BGS的油井在79%的時間內(nèi)都能保持在油井計劃軌跡5英尺范圍內(nèi)，而未使用BGS的油井這一比例僅為44%。此外，使用BGS的油井因隨鉆測量（MWD）設(shè)備或泥漿馬達故障導(dǎo)致的非生產(chǎn)時間（NPT）為零，而未使用BGS的油井中，與MWD設(shè)備和泥漿馬達相關(guān)的非生產(chǎn)時間占比達13%。這使得使用BGS的油井每口井的鉆井時間總體節(jié)省了28小時，據(jù)休斯敦石油公司計算，這相當(dāng)于每口井節(jié)省了約7萬美元的成本。一家大型作業(yè)方還將BGS與自動滑動軟件以及休斯頓公司的另一套系統(tǒng)——鉆井掃描（DrillScan）軟件配合使用，以幫助降低在海恩斯維爾頁巖區(qū)鉆探一口具有挑戰(zhàn)性的油井時出現(xiàn)非計劃起下鉆的風(fēng)險。特別是，該作業(yè)方對在井場上使用手動滑動方式鉆完前兩口油井后發(fā)現(xiàn)的高扭矩和高摩阻問題感到擔(dān)憂。
DrillScan軟件顯示，前兩口油井因井眼彎曲度高而導(dǎo)致摩擦系數(shù)大。基于這一信息，休斯敦石油公司的工作人員建議作業(yè)方將彎曲段的狗腿度從10°/100英尺降至8°/100英尺。在鉆井過程中，BGS收集數(shù)據(jù)，以做出更高效的滑動決策，并通過自動滑動軟件自動執(zhí)行這些決策。與第一口和第二口油井相比，使用BGS/AutoSlide（自動滑動）/DrillScan軟件組合鉆出的第三口和第四口油井，平均井底鉆井時間從196小時減少到139小時。據(jù)H&P計算，這57小時的節(jié)省相當(dāng)于每口井減少了約14萬美元的成本。雖然BGS最初是為彎式馬達鉆井應(yīng)用開發(fā)的，并未針對旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)（RSS）工具進行配置，但福克斯先生表示，該公司已開始對遠程RSS下行鏈路進行現(xiàn)場測試。他說：“這項新功能從本質(zhì)上來說將減少鉆井工人可能出現(xiàn)的錯誤。它讓那些旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向系統(tǒng)（RSS）供應(yīng)商能夠充滿信心地發(fā)送下行鏈路指令，因為他們知道這一過程無需人工干預(yù)。當(dāng)他們將編碼信息發(fā)送至工具時，指令會得到完美執(zhí)行，而且無論他們身處世界何處，都能收到反饋確認信息。”
充分利用數(shù)字化工具
Patterson-UTI通過旗下的一家公司——SuperiorQC，簡稱SQC，在其自動化定向鉆井控制應(yīng)用程序中采用了一種基于云的故障檢測、隔離和恢復(fù)（FDIR）系統(tǒng)。該系統(tǒng)運用機器學(xué)習(xí)算法來提供實時校正，從而最大限度地增加與目標(biāo)生產(chǎn)層位的接觸。SQC還提供HiFiNav測量管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以估算旋轉(zhuǎn)趨勢和泥漿馬達輸出功率；以及HiFiGuidance鉆頭導(dǎo)向系統(tǒng)，該系統(tǒng)將這些估算值輸入機器學(xué)習(xí)算法中，以計算出井筒的最佳形狀和軌跡。HiFiNav系統(tǒng)會實時不斷地調(diào)整其估算值，并將這些值傳送給HiFiGuidance系統(tǒng)，從而能夠針對給定的井段進行優(yōu)化的超前預(yù)測和作業(yè)規(guī)劃安排。對于使用這些系統(tǒng)的定向鉆井工人來說，在執(zhí)行油井計劃以及使底部鉆具組合（BHA）到達目標(biāo)位置方面，自動化程度的提高帶來了巨大的好處。Patterson-UTI的另一家子公司——MS定向鉆井公司的根森先生表示，像SQC或其他數(shù)據(jù)聚合軟件供應(yīng)商所提供的這類能夠?qū)撛谂鲎诧L(fēng)險發(fā)出警報的系統(tǒng)，在大型井場的鉆井作業(yè)中尤其有價值。
根森先生說：“對于那些在一個井場上部署了多臺鉆機的大型作業(yè)方來說，會出現(xiàn)兩臺鉆機緊鄰著同時進行鉆井作業(yè)的情況，我們希望這類軟件能夠?qū)崟r向人們發(fā)出警報，告訴我們兩口井的井眼軌跡正朝著彼此的方向延伸。它們之間相距多遠呢？我們是否需要擔(dān)心呢？”他提到了HiFiGuidance系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用標(biāo)準(zhǔn)的隨鉆測量（MWD）測量數(shù)據(jù)，結(jié)合HiFiNav系統(tǒng)提供的實時旋轉(zhuǎn)趨勢和泥漿馬達輸出功率估算值，以15英尺為增量來計算井筒的形狀和軌跡。根森先生說：“有些公司會在鉆完一定井段后進行批量校正，有些公司可能會在每次測量后就進行校正，而不是在測量完10000英尺后才校正。這可能會產(chǎn)生影響，因為在那段井段長度內(nèi)，井眼位置可能會發(fā)生很大變化——通常在25英尺到150英尺之間。使用SQC的系統(tǒng)，你只需將測量數(shù)據(jù)發(fā)送給他們，他們就會立即把校正后的測量數(shù)據(jù)反饋給你，不管結(jié)果如何。從我們的角度來看，這并不會耗費太多時間。我們把數(shù)據(jù)發(fā)給他們，他們很快就反饋回來了。”然而，他表示，盡管這些自動化系統(tǒng)是實現(xiàn)更精確井筒的關(guān)鍵驅(qū)動因素，但它們并非完美無缺。
例如，存在缺乏直觀的用戶界面（UI）的問題，用戶界面就是鉆井工人查看系統(tǒng)所處理的所有數(shù)據(jù)的屏幕。根森先生說：“這些界面只是數(shù)據(jù)聚合器。你能看到時間分配情況、底部鉆具組合（BHA）的信息、性能報告，并且可以基于所有這些數(shù)據(jù)進行進一步分析。它只是把所有東西集中在一個地方。這減少了流程中的步驟，并且在某些情況下可能會有所幫助，比如有人沒有發(fā)現(xiàn)問題，在沒有相關(guān)信息的情況下就接受了目標(biāo)更改。但從定向鉆井的角度來看，嚴格來說并沒有真正的人工智能。你輸入自己認為可能會發(fā)生的情況的參數(shù)，然后基于這些參數(shù)得到相應(yīng)的結(jié)果。”根森先生說，他希望看到自動化系統(tǒng)的用戶界面在鉆井過程中能實時納入更多的歷史數(shù)據(jù)。
這主要圍繞著自動化系統(tǒng)作為終極數(shù)據(jù)處理器的基本功能。雖然這些系統(tǒng)能夠解讀數(shù)據(jù)，并就最佳軌跡向定向鉆井工人提供建議，但實時提供歷史背景信息，會減輕定向鉆井工人在識別異常情況或發(fā)現(xiàn)井筒軌跡可能需要偏離系統(tǒng)生成的計劃時，完全依賴自身過往經(jīng)驗的壓力。“我希望看到更像是彈出式提示的東西，比如在這個深度，使用這種底部鉆具組合（BHA）時我們是這么做的，或者我們當(dāng)時看到了這樣的機械鉆速（ROP）。如果你知道自己要找什么，你可以去查找這些信息，但這會花費時間。我認為借助人工智能這些信息可以自動呈現(xiàn)。有些系統(tǒng)會利用歷史數(shù)據(jù)為你提供鉆井參數(shù)和預(yù)期機械鉆速的指導(dǎo)，但通常情況下，那些數(shù)據(jù)是由軟件供應(yīng)商加載的數(shù)據(jù)文件，且只有已知的鄰井?dāng)?shù)據(jù)集，一般不會包含在特定區(qū)域內(nèi)所鉆的每一口井的數(shù)據(jù)。”
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