Page 107 - 《精细化工》2020年第11期
P. 107
第 11 期 潘 一,等: 智能钻井液的化学体系及辅助系统研究进展 ·2253·
低了 90% [49] 。 机构、公司等都已开始对钻井液智能化的研究,并
2017 年 4 月,石化盈科同华为联手推出针对石 取得初步成果。但智能钻井液技术是一类综合性较
化行业的智能制造平台,以提供集中的数据管理方 强的研究领域,涉及的学科较多,需要各方加强协
法,并支持多个应用程序之间的数据共享集成,以 作、各学科共同参与,不断为智能化钻井液技术提
促使行业高效发展 [50] 。2018 年 11 月,中石油发布 供新的研究思路。
了中国油气行业第一个智能云平台,使得中石油实
[51]
现了上游业务在数字化方面的重大转型升级 ,同时也 参考文献:
[1] AGWU O E, AKPABIO J U, ALABI S B, et al. Artificial intelligence
为钻井液智能系统的建设提供了技术基础。2018 年
techniques and their applications in drilling fluid engineering: A
12 月,中国石油大学(北京)成立了人工智能学院, review[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2018, 167:
标志着人工智能正式入驻石油高校,并于 2019 年 9 300-315.
月与中国石油集团工程技术研究院有限公司签订协 [2] ZAMANI A, BATAEE M, HAMDI Z, et al. Application of smart
nano-WBM material for filtrate loss recovery in wellbores with tight
议,成立智能钻完井研究中心,进一步促进科研、 spots problem: An empirical study[J]. Journal of Petroleum
教育、产业深度融合 [52] 。2019 年 2 月 25 日,中国 Exploration and Production Technology, 2019, 9(1): 669-674.
石油集团工程技术研究院有限公司与沙特阿美国家 [3] MANSOUR A K, EZEAKACHA C, TALEGHANI A D, et al. Smart
lost circulation materials for productive zones[C]//SPE Annual
石油公司签订“智能化钻井技术研究与应用”科研
Technical Conference and Exhibition Paper Collection, 2017: 1-17.
合作项目,这是中国石油首次获得沙特国家石油公 [4] MANSOUR A K, TALEGHANI A D. Smart loss circulation
司的科研合作类项目,同时标志着中国科研机构首 materials for drilling highly fractured zones [C]//SPE IADC Middle
次进入国际顶级智能钻井研发市场 [53] 。 East Drilling Technology Conference and Exhibition, 2018: 1-9.
[5] AHMED A, ELKATATNY S, ALI A, et al. Comparative analysis of
在未来,随着石油行业的智能化,数字化油田、 artificial intelligence techniques for formation pressure prediction
智能钻井等技术也将会进一步发展。 while drilling[J]. Arabian Journal of Geosciences, 2019, 12(18): 592.
[6] AGWU O E, AKPABIO J U, ALABI S B, et al. Settling velocity of
4 结语 drill cuttings in drilling fluids: A review of experimental, numerical
simulations and artificial intelligence studies[J]. Powder Technology,
2018, 399: 728-746.
本文综述了智能化技术在钻井液中的应用,因 [7] AHMADI M A. Toward reliable model for prediction drilling fluid
其研究方向新颖、适应环境能力强、针对性突出, density at wellbore conditions: A LSSVM model[J]. Neurocomputing,
可有效减少人为干预、利于实现钻井自动化而受到 2016, 211: 143-149.
[8] YANG Z J (杨振杰), MA C Y (马成云), ZHU H T (朱海涛), et al.
学者关注。针对当前进展提出以下建议:
Experimental study on self repairing cementing preposition fluid[J].
(1)在智能化钻井液化学体系的研究方面,虽 Drilling Fluid & Completion Fluid (钻井液与完井液), 2013, 30(2):
已取得了一定的成果,但部分智能处理剂尚不能实 55-58.
[9] ZHANG S Y (张绍营), LIU Z Q (刘智勤). Technology and practice
现对钻井液性能参数的精准控制。建议在今后的发
of intelligent gel plugging in deep water wells in western South
展过程中应加强钻井液智能调节剂的精准调控能 China Sea[J]. China High-Tech (中国高新科技), 2018, (12): 62-66.
力。此外,因为不同井段的压力不同,钻井液密度 [10] LIANG P (梁鹏), HAO G (郝刚). An intelligent drilling fluid
需要随时调整,操作繁琐,建议未来可向智能密度 monitoring system: CN110593788[P]. 2019-12-20.
[11] YUAN Y (袁勇), DONG S J (董书杰), LIU W M (刘文梅). Drilling
调节剂方向进行探索。 fluid formulation design system based on case-based reasoning[J].
(2)对于智能化钻井液控制系统,在监测方面 Drilling Fluid & Completion Fluid (钻井液与完井液), 2005, 22(1):
由于智能化研究较早,其数据精度、实时信息传输 31-34.
[12] GU T T (顾甜甜). Development of temperature sensitive polymer
等方面比较出色,在钻井液传送设备方面,可实现
flow regulator for deepwater drilling fluid[D]. Qingdao: China
实时信息反馈、溢流监测等功能,但在钻井液流型 University of Petroleum (East China) 〔中国石油大学(华东)〕, 2017.
数据模拟、实际信息通讯性能等方面仍需要继续研究。 [13] XU J F (徐加放), DING T J (丁廷稷), ZHANG R (张瑞), et al.
(3)在钻井液智能化平台系统的研究中,钻井 Development and performance evaluation of temperature sensitive
polymer for low temperature rheological control of base drilling fluid
液专家系统的单一化数据模拟、钻井信息数据共享、 [J]. Acta Petrolei Sinica (石油学报), 2018, 39(5): 597-603.
实时现场决策等方向都有所发展,但综合性能不足, [14] LIU J Y (刘均一), GUO B Y (郭保雨), CHEN E D (陈二丁), et al.
无法满足当前钻井现场复杂情况的全方位信息指 Temperature sensitive polymer and its preparation method, drilling
fluid flow type regulator composition, drilling fluid flow type
导。而钻井液操控系统可对钻井液智能化生产、设 regulator and its preparation method: CN10976271A [P]. 2019-01-28.
备高效调控等方面发挥重要作用,但操控精度方面 [15] XIE B Q (谢彬强). Temperature sensitive polymer rheological
稍有欠缺。所以,钻井液智能平台系统还有很大的 regulator and constant flow modified water-based drilling fluid:
CN10954782A [P]. 2018-08-03.
发展空间。 [16] ROJAS J C, DAUGHERTY W T, IRBY R D, et al. New constant-
(4)当前智能钻井液技术发展迅速,众多科研 rheology synthetic-based fluid reduces downhole losses in deepwater