數智化時代錄井技術發展新趨勢

謝洪路

(中法渤海地質服務有限公司，天津 300450)

0 引言

隨著數字化技術和人工智能技術的快速發展，已經迎來了全面數智化時代。數智化時代為石油行業發展帶來了新的機遇和挑戰，目前國內外油田均在積極推進數字化轉型。錄井作為石油勘探領域中不可或缺的重要專業，在以往的油田發現中發揮了重要作用，但是現在卻難以參與到國家級和集團公司級的一些重大項目中。特別是近些年在油田降本增效的大背景下，錄井服務費用進一步被壓縮，表明了目前的一些錄井技術含量不夠高，缺乏解決復雜問題的能力。

1 數智化時代錄井新內涵

在過去油氣勘探中錄井被定位為“勘探開發的眼睛、鉆井安全的參謀、井場信息的中樞”。通過錄井可以獲取第一手資料，及時了解地下鉆遇情況，包括巖性信息和流體信息等，為鉆井現場實時決策提供依據，保障鉆井安全。而在數智化時代，錄井還要能夠為測井解釋、壓裂選層以及壓裂后評估等提供有力技術支撐。基于獲取的高分辨率、高精度的錄井數據，對測井曲線進行校正，特別是在部分測井作業難以實施的情況下，可以實現錄井對測井的簡單替代[1]。

錄井數據采集對象為巖屑和鉆井液，具有直接、實時和地面采集的特點。錄井通過對巖屑以及鉆井液樣品進行直接觀測，可以了解巖石成分、巖石物理化學性質以及地層流體參數等。隨著巖屑伽馬、伽馬能譜等測井技術的發展，測井也逐漸向隨鉆和地面延伸[2]。錄井的實時性主要是相對于電纜測井、地層測試以及實驗室分析數據而言，在數智化背景下近鉆頭隨鉆技術以及鉆頭前視隨鉆技術快速發展，隨鉆測井以及隨鉆地層測試也開始呈現明顯的實時性特點。同時，鉆井專業已經可以在地面對鉆井液性能和鉆井工程參數進行一體化和智能化在線測量，井下隨鉆取樣也由原來的巖心和流體向巖屑拓展。目前，巖屑取樣和油基鉆屑處理后的含油性檢測已經不再是錄井的業務范疇[3]。

2 數智化時代錄井技術重點發展領域

2.1 井場智能采樣機器人

錄井中非常重要的一項工作便是巖屑采樣，基于巖屑樣品可以進行核磁共振分析、巖石熱解分析、定量熒光分析等，為實驗室數據標定研究提供基礎數據。其基于人工方式采樣，勞動強度大，并且容易受到人為因素干擾，從而導致數據真實性難以得到有效保證。隨著人工智能技術的快速發展，智能機器人已經在多個行業中成功實現商業化應用，這為錄井采樣機器人的研發和應用提供了思路。在井場智能采樣機器人視覺上集成掃描、識別等系統，可以自動實現巖屑的挑選以及數據信息的采集和傳輸。除了巖屑外，井場智能采樣機器人還能實現鉆井液信息的實時采集。井場智能采樣機器人若成功應用，將會是錄井專業發展的一次革命性成就，錄井將徹底擺脫過去的手工模式，為在線實時錄井提供一種全新的技術解決方案。

2.2 “一趟錄”信息采集系統

目前在非常規鉆井領域已經成功實現了“一趟鉆”，在測井領域也在積極探索嘗試“一趟測”，這些方式均可以在保障鉆井和測井質量的同時顯著提升工作效率、降低成本。因此，錄井也可以借鑒鉆井和測井思想，實現巖屑和鉆井液的“一趟錄”。錄井相關系統包括巖心核磁共振掃描系統、巖屑聲波錄井系統、激光誘導在線錄井系統以及伽馬在線掃描系統等，通過對這些系統進行集成可以實現巖心“一趟錄”，獲取含油性、鉆井液含氣性以及元素成分等各種信息，相比于傳統錄井模式可以顯著提升錄井數據采集的連續性和系統性[4]。

2.3 基于機器學習的錄井采集處理解釋一體化系統

機器學習是人工智能技術的核心，其通過對數據模型進行反復訓練，形成準確的評估判斷能力，可以給出一個面向某種性能度量的科學決策。基于不同算法的機器學習可以分為有監督學習和無監督學習兩種類型。其中深度學習是機器學習的一個子類，其通過構建很多隱層的機器學習模型，并借助海量訓練數據，可以更為準確地把握事物特征，從而提升分類識別以及判斷評估的準確性。目前，機器學習在錄井專業中的應用包括巖相自動識別、流體識別、地質導向以及工程預警等。在錄井采集現場錄井工作人員往往基于已有經驗對采集和處理參數進行設置，沒有充分考慮環境條件的不同。同時地層具有一定的非均質性，即使對同一深度且同一巖性的巖屑樣品，其特征參數也會存在一定差異。因此，構建基于機器學習的錄井采集系統，可以顯著提升錄井數據采集的智能性和科學性，以改善錄井數據質量。

在錄井過程中，資料分析處理通常是較為薄弱的環節，具體體現在數據處理、曲線處理以及圖像處理等方面：數據處理內容涵蓋深度校正、環境因素校正、儀器因素校正以及鉆井和鉆井液因素校正等；曲線處理內容主要包括時間深度轉換、歸一化處理以及平滑處理等；圖像處理內容主要包括模式識別以及量化處理等[5]。錄井資料處理分析涉及很多較為復雜的數據運算，因此通過機器學習可以有效排除各種干擾因素，準確提取真實有用的信息，提升錄井數據資料處理分析水平。

錄井智能解釋若要取得高質量成果，一方面需要準確可靠系統的原始數據，另一方面需要科學合理的解釋思路。錄井解釋主要是基于錄井數據獲取相應的參數，并對巖性、流體、壓力以及工程異常等進行評價。過去將神經網絡技術應用于錄井領域，進行巖性識別、油氣層解釋以及地層壓力預測等。神經網絡技術雖然具有良好的訓練效果，但是在實際應用中整體效果一般。考慮到錄井解釋的復雜性，基于機器學習的錄井采集處理解釋一體化系統主要基于以下三個方面來提升解釋精度：第一，改善數據質量，包括原始數據質量和對原始數據進行科學合理的預處理，為后續機器學習和智能解釋奠定數據基礎；第二，采用科學的解釋流程，采用分步解釋思路，對每步解釋成果進行有效質控，提升解釋評價精度和符合率；第三，應用先進的人工智能算法，近幾年類似深度學習等先進的人工智能算法層出不窮，選擇合適的算法可以起到事半功倍的效果。

2.4 錄井巖石力學

巖石力學研究是鉆井設計、壓裂設計、井壁穩定性評價以及地層可鉆性和可壓性評價的重要基礎，是石油工程研究的重要內容。巖石力學參數求取方法可以分為兩類：一是通過三軸應力測量、聲波測量等實驗室巖心測量進行求取，該類方法具有較高的精度，但是參數獲取及時性較低，采樣率不足，并且容易受到環境因素影響；二是通過電纜聲波測井或隨鉆聲波測井等進行求取，該類方法可以獲取連續性數據，能有效彌補數據采樣不足的問題，但是該類方法同樣及時性不強，并且價格昂貴。不管采用哪種測井方法均會受到井眼尺寸、高溫高壓、高硫化氫等地層環境因素的影響，另外對水平井、超深井等往往難以進行聲波測井。針對這些問題，亟需創新巖石力學錄井技術，發揮錄井四高兩低(高分辨率、高采樣率、高精度、高實時性、低成本、低風險)的技術優勢。其中，巖石力學參數可以分為巖石彈性參數、巖石強度參數、地應力參數和地層孔隙壓力參數四大類。

2.4.1 巖石彈性參數

巖石彈性參數主要有楊氏模量和泊松比等，錄井可以通過多種方法來求取楊氏模量和泊松比：第一種方法基于巖屑的聲波技術，基于多極子陣列聲波測井資料處理與解釋規范中的模型對縱橫波時差進行計算，便可以得到楊氏模量和泊松比；第二種方法基于XRD礦物錄井技術，每種礦物均具有較為固定的縱橫波速度、密度、楊氏模量和泊松比等巖石彈性參數，可以通過礦物巖石骨架測量得到相應的彈性參數；第三種方法為元素分析法，基于多元線性回歸來計算楊氏模量和泊松比。

2.4.2 巖石強度參數

在通過XRF/XRD錄井技術直接獲得泥質含量后，基于泥質含量和楊氏模量，再通過相應的模型計算得到巖石的強度參數，包括抗壓強度和抗拉強度。

2.4.3 地應力參數

通過錄井求取地應力參數主要有兩種方法。第一種方法基于地層壓力關系模型，地層上覆壓力也被稱為靜巖壓力，是地層壓力模型中的主要參數，可以通過地層壓力關系模型進行計算。其基于伊頓法模型將上覆壓力減去孔隙壓力得到垂直有效應力，再通過破裂壓力與孔隙壓力計算得到最小水平有效應力和最大水平有效應力。第二種方法基于巖屑聲波技術，通過縱橫波時差計算得到相應的地應力參數。

2.4.4 地層孔隙壓力參數

在綜合錄井系統中地層孔隙壓力隨鉆監測是一項重要內容，其監測質量在很大程度上取決于錄井工作人員的專業能力和綜合素質。目前，我國一些陸上油田在錄井方面已經配置了專門的隨鉆地層壓力評價工程師，并在地層壓力預監測方面取得了一定進展。但考慮到地下地層類型較為復雜，碳酸鹽巖地層以及裂縫型地層等的孔隙壓力預監測有待進一步深入研究。

2.5 “超－微－弱”高分辨率高精度錄井識別評價系統

“超”主要指超深、超高溫、超高壓鉆井，該類鉆井常規測井作業難以順利實施，并且數據準確性和可靠性降低。針對該問題有待于研發高分辨率、高準確度的錄井新技術，對測井數據進行校準或簡單替代。“微”主要指微觀尺度，隨著研究的不斷深入，孔隙尺寸已經達到了納米級的致密儲層，通過錄井對儲層物性評價以及流體識別的難度顯著增加。在該背景下研發了小型化二維核磁共振、激光掃描共聚焦以及QemScan等先進錄井技術，在一定程度上滿足了生產需求。“弱”主要指油氣顯示弱，常規的氣測以及巖屑分析化驗等手段難以有效識別和發現油氣。油氣顯示弱受到鉆井因素、地層因素等影響，鉆井因素主要包括井筒正壓差、采用PDC鉆頭和熒光鉆井液等，地層因素主要包括水淹層以及低氣油比油層等。為了提升對弱油氣顯示的識別精度，基于聚磺、混油、油基三種體系鉆井液構建了核磁共振解釋模型，在實際應用中取得了良好成效。

2.6 井下智能錄井技術

過去錄井作業一直在地面進行，但錄井作業是否可以向井下發展以及井下錄井作業是否還屬于錄井范疇等，開始引發深入思考。在數智化時代，不同專業之間的界限已經逐漸模糊，因此在錄井技術發展中可以不再局限于某個專業，而是重點思考能夠有效解決問題的方法。錄井向井下發展對鉆井液和巖屑的監測均具有重要意義。對于鉆井液監測來說，可以在早期及時發現溢流，為工程決策提供可靠依據，同時有助于及時準確發現油氣顯示，既能節省時間、提升工作效率，又可以避免在上返過程中受到溫度和壓力降低的影響導致油氣擴散；對于巖屑監測來說，井下智能錄井技術可以顯著提升巖屑測量的實時性和精準性，避免在上返過程中造成巖屑混雜，增加監測難度。由此可見，井下智能錄井技術發展具有積極的現實意義。

3 結語

(1)對于錄井專業來說，原始數據質量直接影響后續錄井解釋成果的可靠性和準確性，影響錄井專業價值的發揮。因此在油氣勘探開發精度不斷提升的大背景下，錄井技術發展首先應該保證原始數據質量。

(2)在數智化時代，上下游專業之間相互滲透、專業之間的界限逐漸模糊。因此錄井專業在發展中不能局限于原有的專業邊界，應該以生產需求為導向，加強與測井、地質等其他專業的融合，拓展專業發展前景、提升技術發展水平、提高解決復雜地質問題的能力。

(3)在數智化時代，錄井專業應該充分發揮井場數據中心優勢，推動數據采集、傳輸、解釋的一體化和智能化發展，加強“一趟錄”信息采集系統、基于機器學習的錄井采集處理解釋一體化系統等的研發和應用。