基于钻进过程的油井安全综合评估

1、    基于钻进过程的油井安全综合评估    谯婧刘天时孟雅蕾摘要：为了确定油井钻进过程中各工况因素对钻井安全的影响程度，减少钻井事故发生率，该文分析影响钻井安全的相关因素确定钻井安全评价指标，采用层次分析法建立钻井安全评价模型，对各指标的影响程度予以定量表示。最后结合实际的钻井工况数据综合分析确定出不同工况数据的安全等级。应用实例表明，该模型能够对钻井作业的安全性进行科学评价，从而有效的降低事故发生率。关键词：钻进过程；层次分析法；安全等级评估；隶属函数：tp182 ：a ：1009-3044（2015）10-0213-031 概述随着油田勘探的不断发

2、展，钻井的数量不断上升，安全问题成为整个钻井过程重点关注的焦点。在钻井过程中采取合理的措施减少事故的发生，已成为当前钻井工程面临的重要问题。许多钻井研究工作者对钻井安全的各工况因素进行了广泛地分析研究。文献1利用神经网络对钻井过程中各因素学习训练，以此监控钻井参数，指导钻井参数调整的实施，从而有效减少钻井事故的发生。文献2采用层次分析法和模糊综合评价法综合评估预测井壁稳定性，该方法减少了人为因素对评价结果的影响，提高了井壁稳定性预测的准确性，为现场钻井施工的决策提供可靠的信息。以上文献只研究了单一工程因素对钻井安全的影响，并未综合考虑各工程因素之间存在差异。本文综合考虑各工程因素对钻井安全的影

3、响，建立钻井安全评价模型，各因素对钻井安全的影响程度予以定量表示，并对现场钻进过程中工况数据进行分析，最终评价各组工况数据的安全级别。2 钻井安全评估模型的建立2.1 影响钻井安全指标的确定钻井过程错综复杂，钻进过程中随着钻井深度的变化常会遇到不同的地质岩层3本文结合油田历史地质资料、钻井数据资料、安全人员的工作经验并参考油田钻井井史记录确定评价指标，作为钻进工况数据安全评价的依据。综合考虑钻井施工情况、钻井液性能、地质条件对钻井安全的影响，对各影响因素对比研究，并遵循选择指标与井下事故关系紧密、对应性好、稳定性强、容易直接获取的选用原则选取评价指标2.2 指标权重的确定安全指标之间相互影响，

4、很难确定各个指标的重要性4，因而采用ahp（analytic hierarchy process）层次分析法确定权重，首先根据指标的支配关系建立层次结构模型。然后对各层影响指标进行两两比较，将每一层指标的相对重要程度予以定量表示构造判断矩阵，最终确定各指标的权重4-5。根据支配关系确立了钻井安全评价体系层次结构图，如图1所示，并用编号a-c34表示各指标。图1 钻井安全评价体系层次结构指标的两两比较结果采用19标度法定量表示，确定出判断矩阵。19标度法如表1所示。通过一致性检才能说明重要度判断合理，否则要从新构造判断矩阵。一致性检验的计算方法如下：cr=ciri （1）ci=max-nn-1

5、（2）其中cr为随机一致性比率，ci为一致性指标，ri为平均随机一致性指标，可查表6得出。max为矩阵的最大特征值，n为矩阵阶数。当cr<0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性，当cr>0.1时，必须重新调整判断阵。经检验后可知本文的判断矩阵具有满意的一致性，求出的权重合理。2.3指标数据的处理指标数据的取值、单位和量纲是不相同的，且每个指标数据数值的大小和变化范围也是不相同的，按指标性质分为4类：极大型指标，即指标值越大越好；极小型指标，即指标值越小越好；适中型指标，即越靠近中值区间越好，越远离中值区间越差；对于非定量指标地质岩性，根据要预防事故对安全生产威胁程度的大小对事故类型

6、的安全性进行量化，在01之间赋值，威胁越大赋值越小。对于地质岩性指标，事故提醒类型为防漏赋值0.8，防卡赋值0.7，防塌赋值0.6，防喷赋值0.5，防塌且防喷赋值0.4。各类型指标按如下隶属度函数进行归一化处理。极大型：（xi）=xi-mimi-mi（miximi） （3）极小型：（xi）=mi-ximi-mi（miximi） （4）适中型：（xi）=2（xi-mi）mi-mi（mixi< p>其中（i=1，2，n）表示选取指标的个数，（xi）为标准化指标值，xi为原始指标值，mi为n个xi中的最小值，mi为n个xi中的最大值。2.4 钻井安全综合评价确定出各指标权重，并对指标数据

7、进行归一化处理后，应用ahp法评估钻进过程中工况安全性，如公式（6）所示。a=wb1j=66w1jc1j+wb2j=66w2jc2j+wb3j=44w3jc3j （6）式中a表示每组工况数据对钻井安全影响程度的综合得分。wb1、wb2、wb3为指标b1、b2、b3对应的权值，如表3所示；w1j、w2j、w3j为权值向量，如表4、表5、表6所示；c1j、c2j、c3j为各指标数据归一化处理后的取值。根据式（6）计算出的结果进行安全等级划分，一般安全等级分级标准如表7所示。3 应用举例随机选取某油田已开采井的钻进过程中实时工况数据6组进行研究，钻井取样深度9002500m，数据样本如表8所示。x1

8、x6对应指标c11c16，x7x12对应指标c21c26，x13x16对应指标c31c34，其中进口泥流量（c11）、烃类气体含量（c21）、漏斗粘度（c26）、膨胀性（c32）、水活度（c33）为极小型指标；转盘转速（c14）、立管压力（c25）、岩层密度（c31）为极大型指标；出口泥流量（c12）、钻速（c15）、大钩负荷（c16）、钻井液体积（c22）、钻井液出口密度（c23）、钻井液入口密度c24为适中型指标。综合分析后，得出各组工况数据的安全等级，如表9所示可知钻进过程中高风险工况较少，中、良级风险相对较多。4 结论钻井安全评价体系是一个多因素的评价系统且各因素之间关系复杂。在实例应

9、用研究中，本文整理了钻进过程中影响钻井安全各因素的数据资料，综合考虑了钻井技术安全性因素、钻井液性能因素和地质岩层稳定性因素，引入隶属函数对工况数据进行处理，研究表明随着钻井深度的变化各组钻进工况数据差异也较大。综合评价分析后，客观地确定出各组钻井工况的安全等级。在一定程度上能减少人为主观影响，使评价更全面合理。参考文献：1 王江萍， 鲍泽富， 孟祥芹. 基于神经网络专家系统的钻井事故诊断j. 计算机应用， 2009， 29（1）： 277-2802 孙玉学， 肖昌， 刘雪雪. 基于层次分析和模糊评价的井壁稳定预测方法j. 钻井液与完井液， 2012， 29（5）： 16-20.3 赵一姝， 白建平