鉆井自動化技術現狀及發展趨勢研究

王亞東

（大慶鉆探工程公司鉆井四公司，吉林 松原 138000）

經濟的高速發展使世界各國對石油和天然氣等碳氫化合物能源的需求量大幅度增加[1-2]。鉆井作業是石油和天然氣產業最重要的環節之一，也是獲得地下資源的主要途徑之一。與鉆井活動相關的工藝和技術創新都有助于提高鉆井作業效率、安全性和經濟性。為了高效開采石油和天然氣資源，近幾十年來鉆井工程獲得了廣泛的關注并取得了突飛猛進的技術進步。在油田鉆井行業，鉆井自動化可以大幅度提高生產效率、提升鉆井質量、降低人員作業風險和管理風險。本文介紹了近年來鉆井自動化的技術現狀及發展趨勢[3-4]。

1 鉆井自動化發展歷史

為了進一步提高生產效率和提升鉆井質量，降低人員作業風險和管理風險，鉆井工程行業對鉆井自動化技術的研究給予了更多的關注。隨著鉆井自動化系統相關技術的發展，鉆井工藝從傳統方法向自動化技術轉變。通過硬件和軟件相結合，大數據分析、物聯網、云技術和人工智能等技術的整合為提高鉆井作業效率提供了基礎[5-6]。

1999 年Kaber 將自動化水平分為10 級，其中最低級為手動控制，最高級為全自動化控制，中間的8個級別分別是：行動支持、批處理、共享控制、決策支持、混合決策、剛性系統、自動決策和監督控制。自動化的控制過程可以分為：監控（即觀察系統性能）、生成選項（即提供建議）、選擇選項（即做出決定）和實施響應（即控制）。Kaber認為將人類決策與計算機處理相結合可以大幅度提升工業領域的自動化水平。例如：井下旋轉導向系統只需要監督控制（自動化分級為8～9 級），而地面方位控制是一個共享控制系統（自動化分級為4級）。Kaber還研究了開放、協作計劃（例如為數據交換創建標準化的開放環境）對促進系統自動化發展的影響。

2007 年Eustes 分析了鉆井平臺自動化的演變過程：①機械化階段（用機械動力代替人力）；②半自動系統階段（人來控制機器）；③全自動階段（自主操作）。最終的全自動階段（LOA10），是鉆井技術上的一大進步，意味著至少在鉆機工作期間，設備可以在沒有人工干預的情況下運行。

2013 年S?ndervik 描述了自動化鉆井平臺所需使用的智能機器人的性能。雖然目前鉆井系統自動化基礎設施的一部分已經處于高度自動化水平，但其中涉及的其他系統和子系統仍有很多需要完善的技術。目前，部分井下儀器和測量系統（例如旋轉導向系統）已經可以將井下鉆頭的實時情況通過通信網絡傳遞到工程師的辦公室。2009年Daireaux等人開發的軟件模型可以監控鉆井作業的全過程，并向鉆井人員和其他監控人員提供建議。2013 年Beggs 和Abadie 的研究指出，數字網絡的創建為鉆井信息的實時提取和處理提供了重要的基礎。

由于石油鉆井平臺等鉆井設備的自動化對油氣資源的勘探和開發產生了重大影響，許多石油公司已經開始為其鉆井設備（例如海上石油鉆井平臺）配備自主鉆井控制系統。目前歐洲石油和天然氣公司的海上平臺已經能夠在沒有操作人員的情況下執行鉆井作業。截止目前，自動化系統已經從海上平臺拓展到陸上平臺，特別是頁巖油氣和煤層氣勘探開發。

2020 年Creegan 和Jeffrey 開發了智能鉆井優化程序，這項新技術使用人工智能算法使系統具有持續的自我學習能力，使其能夠主動解決鉆井過程中發生的各種問題，同時最大限度地提高機械鉆速并優化鉆井參數。該系統的優勢在于它在鉆井過程中減少了對人的依賴，降低了鉆井事故發生時，系統反應緩慢或做出錯誤指令的風險。該套系統在現場應用期間將機械鉆速提高了60%。

在3D可視化技術的推動下，井下工具的自動化能力也得到了提升。為實現準確的井位布置，Haliburton推出了名為iCruise 的智能鉆頭產品，該智能鉆頭可以提高鉆具轉向性和鉆井性能，可實現精確轉向和準確定位，使承包商獲得更可靠的鉆頭性能和更快的鉆井速度從而大幅度縮短井周期。

為了在鉆井作業過程中實現決策自動化，Motive Drilling Technologies 公司開發了一種定向鉆頭引導系統，該系統可在鉆井平臺上實現決策自動化。該系統可以在不影響井筒質量的情況下減少鉆井時間，從而提高鉆機效率。鉆頭引導系統使用最新的井下計算程序，并裝備具有自我完善功能的自動決策算法。Baker Hughes 研發的i-Trak 鉆井自動化設備也是一種具有井下狀況預測、診斷和高速處理功能的先進電子設備，可幫助做出有效的鉆井決策和實時管理。

為了在鉆進過程中減小阻力和降低狗腿度，NOV公司開發了井下自動螺桿，該螺桿的轉速更高，可以改善井眼清潔狀況、改善井眼軌跡并提高機械鉆速。Schlumberger 公司的OptiDrill 實時智能鉆井工具能夠收集地面和井下數據，并使用先進的算法實現事故預測并提交報告，該系統的開發可以幫助鉆井工程師進一步降低鉆井作業風險、減少工具失效概率并提高鉆井效率。

井控也是鉆井作業過程中的一個關鍵環節，美國的墨西哥灣井噴事件以及國內開縣的井噴事故均表明，在鉆井作業過程中需要采取嚴格的井控措施。而井控自動化系統則成為快速識別、決策和應對井控事件的重要技術。Safe Influx 公司開發了自動化井控解決系統，現場應用證明，該系統可以為司鉆提供井控決策技術支持，大幅度降低司鉆在面臨井涌、井噴事故時容易因人為因素帶來的風險。該系統能夠檢測井筒中是否存在流體涌入情況，并根據井控標準做出有利的決定，然后自動啟動井控操作，從而實現安全關井。與傳統技術相比，這項革命性技術能夠減少井下流體的流入量，這意味著可以減少因為延遲操作帶來的損失和恢復鉆井所需要的時間，該技術可以提供自動化二級井控，從而在提高鉆井效率的同時降低井控風險。

2021 年Sharma 等設計和開發了一種實驗室規模的試驗臺（粘滑模擬器）來識別和預測井下鉆柱的環境情況（例如扭轉和振動等）。該實驗測試平臺使用機電一體化的機械和電氣組合來分析鉆柱振動情況。測得的振動模式是轉速、扭矩、鉆壓、鉆頭卡阻時間和頻率等參數的函數。

Thakur 和Samuel 建立了一種新的方法來預測井下數據，該方法使用地面數據進行深度學習，可以通過提高機械鉆速和減少井下工具故障來提高鉆井效率。在該預測方法中，使用了泥漿泵參數傳感器等成本相對較低的技術來收集井下數據建立鉆井參數模型，然后使用該模型來預測井下數據。該項研究的成果尚未在鉆井領域得到驗證，但是在模擬測試中，所開發的模型估值誤差低至3%，可以實時準確地預測井下數據。

Sliwa等人進行了空氣鉆井過程中轉速、鉆頭直徑和鉆壓對機械鉆速的影響。研究過程中，使用直徑為4″的鉆頭在相同地質剖面上鉆了九個井眼，井眼之間的水平距離為6m，通過研究結果得出以下結論：施加最大鉆壓時可以實現最高的機械速度，最慢的鉆速也是由最低鉆壓獲得的。此外，研究中發現到鉆桿中氣壓的增加會導致能量消耗的增加，從而導致施工成本增加。

Nystad等人研究了一種稱為極值搜索的數據驅動優化方法，該方法使用新型自動算法來實時評估井下狀況，其執行參數在鉆井過程中隨鉆壓和轉盤轉速變化。該系統所提供的算法可以幫助處理鉆井事故，可將機械鉆速提高20%左右。

Dumitrescu 等人使用現代復合材料系統對鉆井工具的腐蝕修復進行了數值性能分析，該項研究成果主要應用于修復腐蝕鉆具，選擇的修復材料具有與基礎鋼管兼容的一致機械性能。根據有限元模擬結果，腐蝕區域的寬度對修復區的應力狀態影響有限。

過去幾十年，鉆井液測量方面的自動化進展較為緩慢，常規的質量和流量傳感器難以在高溫高壓、高固相含量、腐蝕性大、流變性復雜的惡劣井下環境中運行，設備的可靠性、準確性和維修成本阻礙了鉆井液傳感器的研發和應用。密度、流變特性和溫度是鉆井液最基本和最重要的參數，目前主要的測量設備主要包括密度計、Marsh漏斗和粘度計。目前正在研究的自動化設備有：“自動化”漏斗、鉆井液密度記錄儀、自動數字粘度計、用于測量密度和流變的連續測試模塊、用于巖屑回注的自動密度/粘度模塊、用與變溫條件下測量的過程控制數字流變儀。目前用于測量鉆井液參數的自動傳感器主要是其他行業開發的傳感器改造而來的，還需要進一步的改進。

2 鉆井自動化技術展望

鉆井技術的發展是一個漫長的過程。鉆井作業在油氣資源開發過程中仍然是最關鍵、最復雜和成本最高的部分。通過提高鉆井作業的自動化程度，可以大幅度提高鉆井效率和作業人員的安全性。

盡管人們在鉆井自動化領域取得了很多突破，但與航空、汽車、交通等其他行業相比，鉆井作業和管理系統的數字化仍處于起步階段。在其他行業中已經廣泛使用的機器人和無人機等技術尚未在鉆井領域得到廣泛應用。隨著石油和天然氣行業全面進入自動化和數字化過程控制階段，鉆井工程領域也將更多地使用數字化儀表和自動化過程控制。機器人技術將改變鉆井作業過程。更多地使用數字化儀器來減少井場作業人員也有助于解決健康、安全和環境等相關問題，并且更有利于降低成本。機器人鉆井系統的最終階段是實現無人鉆井作業。此外，先進的機器人鉆井技術將能夠實現鉆機的整體搬遷。另一個提高鉆井自動化程度的解決方案是無人機技術。無人機可以替代人檢查泥漿罐、儲罐、運輸管道和其他復雜設備。但無人機通常需要通過地面控制中心進行操作，它們的操作需要強大的飛行控制技術以及最先進的導航、數據處理和跟蹤控制能力。未來無人機技術將更多地使用在位于惡劣環境中的油氣藏中。

3 結論

（1）鉆井作業在油氣資源開發過程中仍然是最關鍵、最復雜和成本最高的部分。通過提高鉆井作業的自動化程度，可以大幅度提高鉆井效率和作業人員的安全性。

（2）鉆井作業的自動化作業中主要涉及的自動化包括井下控制、地面控制和遠程控制，但這三個方面的發展速度差異較大。其中井下系統目前已經達到了較高的自動化水平（LOA9）。鉆井現場的地面系統是高度機械化的，具有自動鉆機和扭矩系統（LOA5）等鉆井組件的自動化。但遠程控制系統目前的自動化水平較低（LOA2）。

（3）盡管人們在鉆井自動化領域取得了很多突破，但與航空、汽車、交通等其他行業相比，鉆井作業和管理系統的數字化仍處于起步階段。在其他行業中已經廣泛使用的機器人和無人機等技術尚未在鉆井領域得到廣泛應用。隨著石油和天然氣行業全面進入自動化和數字化過程控制階段，鉆井工程領域也將更多地使用數字化儀表和自動化過程控制。