參數耦合在粒子沖擊鉆井智能決策系統中的應用

李 雷, 韓烈祥, 姚建林

(中國石油集團川慶鉆探工程有限公司鉆采工程技術研究院)

粒子沖擊鉆井(PID)技術屬于石油勘探行業一項新型前沿鉆井技術，利用直徑1～3 mm的鋼珠粒子對巖石進行高速、高頻沖擊，借助瞬間作用力快速破碎巖石，從而實現在堅硬、難鉆地層中的高效鉆進[1-3]。粒子沖擊鉆井系統中鋼珠粒子破巖能量(動能)主要來源于鉆井液，并借助鉆井液的攜帶能力，實現鋼珠粒子的移動、破巖、回收等功能。綜合考慮破巖效率和鋼珠粒子沉降兩方面因素，泵送壓力需達到35 MPa以上。故粒子沖擊鉆井現場存在大量的高壓地帶，成為了現場作業人員的一大安全隱患。且高泵壓下鋼珠粒子對管路的磨損將進一步加劇，一旦發生刺漏，混合液中的鋼粒子有可能造成嚴重的安全事故。因此，為粒子沖擊鉆井系統配套智能決策系統，以實現系統全過程的自動運行和自動應急顯得尤為重要[4-6]。

智能化決策系統在任何狀況下對整個系統實現可靠的自動控制，其控制依據來源于系統處于的不同工況，若工況識別錯誤，則會造成決策系統給出錯誤的指令，導致系統運行異常，甚至損壞[7-9]。系統各類工況往往依賴監測的實時參數，若監測參數設置過少，則會導致系統工況與監測參數狀態無法對應，在智能決策系統中埋下隱患，若監測參數設置過多，則會造成系統過量冗余[10-11]。選擇適當的測量參數組合是建立智能決策系統的基礎。本文利用系統監測參數間的耦合作用，優選監測參數組合，搭建一套完善的監測系統，使得粒子鉆井智能決策系統可實時識別任一工況并給出相應控制策略。

一、粒子鉆井系統傳感器布局方案

粒子沖擊鉆井系統主要包含注入部分和回收部分，注入部分如圖1所示，其核心功能：實現高壓狀況下的鋼珠粒子和鉆井液混合物的定量注入[12]。

圖1 注入部分原理圖

如圖1，注入部分中設置了壓力、流量兩組測量參數，以監測注入部分的工作壓力、注入流量。壓力測量點1測量1#注入裝置工作時，此條高壓管線的壓力；壓力測量點2測量2#注入裝置工作時，此條高壓管線的壓力；壓力測量點3測量井隊泥漿泵與注入部分連接管線的壓力，與壓力測量點1、壓力測量點2互相對照；流量計1測量井隊泥漿泵出口流量；流量計2測量進入井口的總流量，流量計2與流量計1之差為注入裝置輸出流量?；厥詹糠值脑韴D如圖2，主要實現粒子回收、儲存和定量輸送。

圖2 回收部分原理圖

回收部分中設置了液位、流量、粒子重量三組測量參數，以監測回收部分粒子輸送量、粒子混合濃度、緩沖罐實時液位等系統參數。液位計測量緩沖罐鉆井液液位，為泵3、泵4工作參數提供依據；流量計3測量井口返出流量；流量計4測量泵1、泵2輸出流量，流量計5測量泵3、泵4輸出流量；稱重傳感器測量粒子儲存裝置中的粒子實時量和粒子輸送裝置的粒子輸送量。

圖1、圖2中的傳感器設置，實現了粒子鉆井核心工藝參數的全監控，配合各設備均可通過電信號實現啟?？刂啤㈦姍C轉速調節，實現系統的半自動運行。但距離全自動和智能化運行，存在較大差距，主要缺少各設備的監測參數，難以細致準確判斷系統狀況，無法作出智能決策。如壓力傳感器監測到壓力異常，僅能判斷高壓部分有異常,無法智能處置。

因此，需要設置更多的監測傳感器，粒子鉆井系統中主要使用了閥門、渣漿泵、注入泵、旋轉儲罐等設備，可分為閥門、容積式泵、柱塞式泵三種類型，各設備均由電機驅動，可額外通過監測電機轉速、驅動機構狀態，實現粒子鉆井全系統的有效監控，明細如表1。

表1 粒子沖擊鉆井系統監測參數分布

二、基于參數耦合的狀態識別方案

參數耦合指兩個或多個參數之間存在的一種內在關系，一個參數的變化勢必引起另一個參數的變化，通過多種參數的不同組合，則可表示設備的不同狀態，如渣漿泵的出口流量和電機轉速存在著關系，若電機轉速未變，而出口流量降低，則表示渣漿泵吸入效率下降或者是鉆井液緩沖罐液位太低[13-14]。通過識別系統各監測參數的耦合作用，建立了參數狀態與工況的對應表，實現了每種工況的精準識別，如表2所示。

表2 監測參數與工況對應表

根據表2所述的對應關系，原有的異常工況得到了更細致的分類，通過各參數關系的耦合作用，可讓粒子鉆井智能系統自動識別出真實異常原因，并配套了對應的最佳處置措施。以此，建立了粒子鉆井系統設備異常狀態處置流程圖，如圖3所示。

圖3 異常處置流程圖

三、智能決策系統的搭建

基于參數耦合識別異常工況的結果，配合各異常工況的應急處置流程，完成了智能決策系統的開發。該系統采用模塊化封裝設計，將粒子沖擊鉆井流程拆分為16個獨立的程序塊，如表3所示，通過程序塊的組合調用，滿足不同異常工況應急處置的需求，從而實現粒子沖擊鉆井系統的智能運行。

表3 粒子鉆井獨立程序模塊

智能決策系統包含應急專家分析模塊，在同時出現多個異常時，也能根據每個異常的處置流程，自動生成最佳處置方案，再組合調用程序塊，實現任一工況的智能處置。

四、結論

粒子沖擊鉆井智能系統在鉆試1井開展了試驗測試，在工作狀態下，通過人為隨機改變表2中各參數的狀態，驗證智能系統對異常工況的判斷識別能力，再記錄系統的應急處置措施是否符合設計需求。通過數十組異常狀況的試驗測試，表明粒子沖擊鉆井智能決策系統能準確識別各種異常工況，且能自動給出最佳的處置措施，達到了智能運行的要求。

本文借助參數耦合作用，完善了粒子沖擊鉆井系統的監測傳感器布局，明確了各組合參數狀態與異常工況的對應關系，為異常工況的精準判別提供了依據，指導了智能決策系統的搭建，可為類似系統的開發提供參考借鑒。