基于地面數據的PDC鉆頭井下工況識別方法*

陳暢暢 紀國棟 武強 張宏源 于璟 項營

(中國石油集團工程技術研究院有限公司)

陳暢暢,紀國棟,武強,等.基于地面數據的PDC鉆頭井下工況識別方法.石油機械,2022,50(11):1-8.

0 引 言

在鉆井過程中,PDC鉆頭磨損、黏滑等井下復雜工況對鉆井周期和鉆井成本造成直接影響,鉆頭磨損會導致破巖效率降低,過早或者過晚起出鉆頭都會對鉆井時效造成影響。鉆頭發生黏滑振動后切削齒不能有效吃入巖石,降低了破巖效率,嚴重的鉆頭黏滑振動可能引發鉆柱扭矩升高甚至扭斷鉆具等事故[1-3]。實時準確識別PDC鉆頭井下工況,準確指導起下鉆作業,可以有效提高機械鉆速,減少鉆井非作業時間,縮短建井周期[4]。

目前PDC鉆頭井下工況識別方法主要基于經驗分析或通過鉆頭破巖機械比能分析[5-7]。謝建平等[8]建立了基于地面數據的機械比能識別鉆頭磨損識別方法。崔猛等[9]改進建立了復合鉆進條件下的比能模型,采用地面錄井數據,能夠更加精確地評價復合鉆進過程中的鉆頭破巖效率。黃鵬等[10]通過數值模擬的方法研究了PDC鉆頭的磨損規律。T.OHNO等[11]在機械比能模型的基礎上,結合實鉆測得的地面鉆壓、扭矩、轉速以及機械鉆速等參數評估鉆遇地層抗壓強度和鉆頭切削齒的磨損情況。GEOLOG公司的BitLife[12]實時鉆頭磨損監測技術通過評價地面巖屑特征、烯烴返出量以及鉆井響應參數(如扭矩和機械鉆速等),以此來反映鉆頭的工況及剩余鉆井效率。但是,基于機械比能的方法識別鉆頭井下工況存在很大的不確定性。例如計算參數不全面,存在較大不確定性;此外,機械比能的識別方法無法準確識別鉆頭井下復雜工況發生的類型,無法區分磨損、黏滑和泥包等復雜工況,從而無法制定針對性的解決方案。

筆者基于地面錄井數據,改進了機械比能的鉆頭工況識別方法,研究不同鉆頭工況下鉆壓、扭矩、鉆速、轉速等參數之間的關系,建立PDC鉆頭磨損、黏滑振動、泥包3類井下復雜工況識別模型,編寫出實時識別PDC鉆頭井下工況的軟件,實現隨鉆快速識別PDC鉆頭井下工況。

1 不同工況PDC鉆頭室內試驗

由于鉆頭井下工況的不可視性,很難將錄井數據與鉆頭井下工況進行精確的匹配,所以難以得到鉆頭在不同工況下的數據特征。本文通過試驗方法建立鉆頭井下不同工況與地面參數的聯系。

1.1 試驗裝置與原理

PDC鉆頭在不同工況下的扭矩、鉆速、泵壓、鉆壓、轉速、排量等參數之間的關系十分密切。本文選擇建立不同鉆頭工況下扭矩、鉆速、泵壓等因變量與鉆壓、轉速、排量等自變量之間的聯系,以因變量的變化規律作為識別鉆頭工況的典型特征。室內試驗在西南石油大學全尺寸鉆頭試驗臺架進行,試驗設備如圖1所示。鉆頭試驗架由試驗架本體、鉆桿、轉盤、扶正器、水龍頭以及配重塊等組成。試驗架的下轉盤可以用來固定巖心,調節轉速實現巖石的逆時針轉動。在鉆頭上部安裝鉆壓扭矩位移傳感器與三軸加速度傳感器,記載分析數據,滿足室內模擬試驗需求。

圖1 試驗設備示意圖Fig.1 Schematic diagram of test equipment

在鉆井實踐中,PDC鉆頭井下復雜工況多發生于強研磨性或硬地層。本試驗使用代表性的3種巖樣,分別為硬砂巖(武勝砂巖)、軟砂巖(南充砂巖)以及北碚灰巖,如圖2所示。巖心尺寸為300 mm×300 mm×300 mm。巖心內部致密,無裂紋,滿足試驗要求。

圖2 試驗巖心Fig.2 Test cores

在鉆進試驗中,由傳感器測量的鉆壓、扭矩、鉆進時間、鉆頭進尺等信號,輸入到動態測量應變儀,通過計算機采集系統輸出數據。鉆井扭矩信號采集軟件的采樣頻率為500 Hz,鉆速信號采集軟件的頻率為200 Hz。圖3為采集到的鉆進過程鉆井參數隨時間變化曲線。

圖3 鉆壓、扭矩信號示意圖Fig.3 Schematic diagram of WOB and torque signals

1.2 室內試驗

模擬鉆頭井下磨損工況時,使用1個未磨損鉆頭、4個不同程度磨損鉆頭。在國際鉆井承包商協會(IADC)對PDC鉆頭切削齒磨損的分級標準中,根據切削齒的磨損高度與切削齒直徑比值的大小,將切削齒的磨損分為8個等級。因此,借鑒IADC標準,將所試驗鉆頭切削齒的磨損高度分別設計為1.5、3.0、4.5及6.0 mm(鉆頭編號分別為1、2、3、4),試驗鉆頭如圖4所示。同時,從PDC鉆頭的現場使用情況來看,PDC鉆頭切削齒磨損的區域一般處于冠頂及外錐區域(鉆頭的外1/3區域,如圖5所示)。因此,將試驗鉆頭冠頂及外錐區域的切削齒做磨損處理,監測鉆壓、轉速、排量在一定范圍內變化過程中鉆頭扭矩、鉆速、泵壓信號的變化規律。

圖4 4只磨損鉆頭及切削齒磨損示意圖Fig.4 Schematic diagram of 4 worn bits and wear of cutters

圖5 鉆頭易磨損區域Fig.5 Easy wear area of bit

進行泥包試驗時,需要將鉆頭進行改制。為了模擬PDC鉆頭的泥包環境,使用發泡劑和巖屑的混合物將鉆頭流道堵死,將瀝青融化鋪在鉆頭切削齒上完全包裹PDC切削齒。為了更好描述鉆頭泥包程度,將泥包等級按刀翼數分級,一級泥包表示封堵1組水眼和刀翼,二級泥包封堵2組水眼和刀翼,以此類推,探究不同泥包程度的鉆頭參數變化規律。

2 復雜工況識別模型的建立

2.1 鉆頭磨損識別模型

PDC鉆頭可以看作是“壓入式”和“切削式”2種截然不同破巖方式的結合?！皦喝胧健笔峭ㄟ^鉆壓將鉆頭的切削齒持續吃入巖石;“切削式”是在壓入巖石的基礎上,利用鉆頭旋轉產生的橫向運動粉碎巖石,形成破碎巖屑。在機械比能模型識別鉆頭磨損方法的基礎上,輔助結合鉆頭“壓入式”深度和“切削式”摩擦阻力兩方面綜合識別鉆頭磨損級別。

R.TEALE[13]提出了機械比能(MSE)的基礎模型,破碎單位體積巖石需要的機械比能為:

由于:

則機械比能還可以表示為:

式中:MSE為機械比能,MPa;AB為鉆頭面積,mm2;dB為鉆頭直徑,mm;W為鉆壓,kN;T為扭矩,kN·m;v為機械鉆速,m/h;n為轉速,r/min。

由試驗結果可知,破巖比能和鉆頭磨損之間存在明顯的聯系(見圖6),隨著鉆壓的升高,不同磨損級別的鉆頭破巖比能均升高,磨損級別較低的鉆頭增幅較大,對鉆壓的響應較為敏感。

圖6 不同磨損級別鉆頭比能與鉆壓關系Fig.6 Relatio nship between specific energy and WOB of bits with different wear levels

鉆頭切削深度hDOC是衡量鉆頭每轉切削地層深度的參數。hDOC的表達式為:

鉆頭切削深度是反應鉆頭“壓入式”作用吃入巖石的能力。隨著鉆頭磨損級別的增大,在相同鉆壓下鉆頭吃入巖石的能力不斷下降,處于嚴重磨損狀態(≥4級)的鉆頭吃入巖石深度甚至不再隨鉆壓變化。圖7反映了這一點。

圖7 不同磨損級別鉆頭D與鉆壓關系Fig.7 Relationship between D and WOB of bits with different wear levels

R.C.PESSIER等[14]提出了鉆頭滑動摩擦因數來表征鉆壓與扭矩之間的關系。根據二重積分相關定理,鉆頭滑動摩擦因數與鉆壓和扭矩之間的關系式為:

因此計算得到鉆頭摩擦因數:

式中:μ為鉆頭摩擦因數;lP為微元長度,mm;θ為鉆頭轉過的角度,(°)。

鉆頭摩擦因數表示旋轉“切削式”阻力。鉆頭磨損的增加將導致切削齒不能有效吃入巖石,磨損級別越大,摩擦因數越趨于平穩,隨鉆壓變化的關系不再明顯,如圖8所示。

圖8 不同磨損級別鉆頭摩擦因數與鉆壓關系Fig.8 Relationship between friction coefficient and WOB of bits with different wear levels

基于鉆頭切削深度、破巖比能和摩擦因數3個識別參數,建立了PDC鉆頭磨損級別識別模型,如圖9所示(圖中,Δ表示變化量)。首先,在鉆頭發生磨損后,機械鉆速變化明顯,體現在鉆頭切削深度hDOC明顯下降,故將鉆頭切削深度作為第一個判別依據;其次,在流程圖中加入鉆頭磨損分級的識別標準,由試驗可知,1號鉆頭和全新鉆頭試驗效果較為接近,2號鉆頭和3號鉆頭的破巖效果相差不大,故將1號鉆頭定義為初期磨損鉆頭,2號鉆頭和3號鉆頭定義為正常磨損鉆頭,4號鉆頭定義為嚴重磨損鉆頭。

圖9 PDC鉆頭磨損識別模型Fig.9 PDC bit wear identification model

2.2 黏滑振動識別模型

鉆進過程中僅依靠地表參數對井下黏滑振動預測存在一定誤差。因此,在鉆頭黏滑振動識別模型中,綜合考慮了鉆具組合結構、井眼軌跡、鉆井液性能等因素對黏滑振動的影響,通過傳遞矩陣法建立了地表參數變化與鉆頭處參數變化的響應關系,基于此,計算鉆頭處的黏滑振動強度指數(S)[15-17]。利用該黏滑振動指數能夠對鉆進參數設計的合理性進行評價。

基于牛頓運動方程,分別得出黏滑與軸向振動微分方程:

求解得,黏滑振動條件下單一鉆柱微元上下端參數的傳遞矩陣模型:

計算鉆柱共振時的鉆柱地面參數與鉆頭參數的函數關系。根據當前鉆頭處轉速,最終計算鉆頭處的振動指數(S)。其具體模型為:

式中:ρ為鉆柱密度,g/cm3;Ai為鉆柱截面積,cm2;T0、Tω分別為0角度和ω角度時的扭矩,N·m;fb為旋轉摩阻扭矩,N·m;J為鉆具進出口的壓力降,MPa;α為鉆頭理論角速度,rad/s;θb為巖石內摩擦角,(°);hΩR(i)為i單元鉆柱單位長度,m;TΩR(i)為i單元鉆柱旋轉扭矩,N·m;ΩR為角速度,rad/s;E為鉆柱材料的剪切彈性模量,Pa;l為鉆柱微長度,m;hω(R)為鉆柱微元轉角,rad;TΩ(R)為鉆柱微元所受扭矩,N·m;kDS(n)為螺桿鉆具的理論扭矩,kN·m;C為角度扭矩比;Ch,bit(nΩR)為初始角度扭矩比;i為變量序號。

2.3 泥包識別模型

現階段鉆頭泥包的識別主要依賴經驗判斷,尚未有準確的泥包工況識別計算模型。本文在室內試驗模擬及實鉆泥包數據的基礎上,總結擬合出PDC鉆頭泥包的識別模型。本次室內試驗用鉆頭為五刀翼PDC鉆頭,封堵住一組刀翼和水眼時為一級泥包系數,因此將磨損等級劃分為5級,如圖10所示。

圖10 鉆頭泥包影響因素Fig.10 Influential factors of bit balling

泵壓的變化與鉆頭泥包級別的關系最為密切,擬合公式中泥包系數與泵壓變化率(Δp/p)為二次方關系,因此將泵壓變化作為泥包識別的主要特征。泥包初期扭矩的變化最為敏感,泥包后期扭矩趨于平緩甚至不變,可基于扭矩的變化劇烈程度判斷泥包級別。鉆頭發生泥包時,由于切削齒不能有效吃入地層,會導致機械鉆速大幅降低,鉆速與泥包系數呈線性變化關系。

擬合得到的泥包識別模型如下:

式中:A為PDC鉆頭參數,受鉆頭刀翼和水眼數量影響,無量綱; dTor為30 s時間間隔井口扭矩波動變化,即dTor=τmax-τmin,N·m;p為 泵壓,MPa;B為鉆頭泥包系數,處于0～1時為正常鉆進狀態,大于1時意味著鉆頭出現泥包,無量綱。

3 井下工況識別軟件開發與應用

3.1 井下工況識別軟件開發

基于上述PDC鉆頭磨損、黏滑振動、泥包3類識別模型,開發了PDC鉆頭井下工況識別軟件(CRSBD),如圖11所示。

圖11 軟件模塊結構圖Fig.11 Structure of software module

軟件包括新建工程、數據導入、識別計算和工況分析4大模塊。其中,“新建工程”選項用于新建PDC鉆頭工況的區塊;“數據導入”用于將井眼軌跡數據、鉆具組合、地層參數、鉆頭參數等數據讀取到軟件中,并且具有“初始化”功能,實現對話框信息清空操作。該軟件可與錄井儀連接,實時讀取鉆井工程參數、井眼軌跡實鉆數據等,隨鉆識別鉆頭黏滑振動、泥包和鉆齒磨損等典型復雜工況,提示司鉆采取針對性調整措施,提高PDC鉆頭鉆進效能,避免鉆頭前期失效。

3.2 現場應用與驗證

MHHW21002井是新疆瑪湖1井區的一口采油井,斜深5 261.89 m,垂深3 537.46 m,目的層為二疊系上烏爾禾組,使用螺桿+165.1 mm PDC鉆頭鉆進。由于該區塊地層為研磨性較強的砂礫巖地層,機械鉆速、鉆頭趟鉆進尺較低,鉆井提速受限,所以應用PDC鉆頭井下工況識別軟件進行隨鉆鉆頭工況分析,減少井下復雜,提升趟鉆進尺,降低鉆井成本。

軟件連接錄井設備,隨鉆分析800～4 795 m井段的鉆頭井下工況,鉆壓、扭矩、轉速、鉆速數據信號如圖12所示。與嵌入傳感器PDC鉆頭井下工況識別結果相比,隨鉆識別符合率達86%。

圖12 錄井參數讀取Fig.12 Reading of mud logging parameters

鉆進過程中軟件識別出2個風險點,風險點一位于井深2 500 m處,如圖13所示。此時鉆頭黏滑振動指數突然升高,鉆時明顯上升。觀察鉆頭磨損指數并無異常,判斷是由于鉆井參數不合理導致鉆頭出現黏滑振動。后續降低鉆壓,加大排量,提高井眼清潔度,鉆頭黏滑振動指數逐漸恢復正常。后續巖屑分析顯示,該井深位置鉆遇濁沸石夾層,鉆頭吃入困難,導致黏滑振動強度加大。

圖13 PDC鉆頭工況識別結果(風險點一)Fig.13 Identificati on result of PDC bit complexities at risk point 1

鉆至井深4 500 m時出現風險點二,如圖14所示。此時鉆頭黏滑振動指數明顯上升且振幅加大,鉆頭出現吃入困難,且鉆頭磨損特征系數顯示磨損級別大于4級別,出現嚴重磨損。應當及時起鉆更換鉆頭,節約鉆井時間。

圖14 PDC鉆頭工況識別結果(風險點二)Fig.14 Identificati on result of PDC bit complexities at risk point 2

在井深4 520 m時取出鉆頭,鉆頭起出后,清晰可見鉆頭發生嚴重磨損,PDC鉆頭切削齒損壞嚴重,鉆頭下放到底時鉆頭水眼已經接觸井底。起出鉆頭內外錐、鼻部、肩部齒磨損嚴重,本體損壞,報廢,IADC:4-4-WO-T-X-I-WO-BHA。

4 結 論

(1)開展了不同工況PDC鉆頭室內模擬破巖試驗研究,采集試驗數據,建立了PDC鉆頭井下工況與地面參數的響應規律。研究發現,鉆頭磨損、黏滑振動、泥包三者之間存在很強的聯系性,鉆頭磨損級別的增大,往往會導致鉆頭黏滑振動指數和泥包系數的同步上升,但三者在地面參數變化的類型、振幅影響存在明顯差別。

(2)基于地面數據,分別建立了PDC鉆頭井下磨損、黏滑振動、泥包3類復雜工況識別模型,相較于僅通過機械比能的方法識別鉆頭工況更加全面準確,且更易于采取具有針對性措施,開發了基于地面數據的PDC鉆頭井下工況隨鉆識別軟件V1.0。

(3)提出了一種隨鉆分類識別 PDC 鉆頭井下工況的方法,該方法利用地面錄井數據實現了隨鉆分析識別鉆頭磨損、黏滑振動、泥包系數。鉆頭工況識別系統在新疆瑪湖區塊進行了首次應用,識別2次鉆頭井下復雜工況風險點,有效地指導了安全高效鉆進,現場試驗應用驗證了識別方法的可行性。