多元錄井參數隨鉆定量監測方法提高生烴超壓地層壓力監測效率

關鍵詞/主題詞：地層壓力；監測；準確性；監測時間；錄井；相關性分析；算法；新質生產力

0引言

當量深度法是應用層速度、dc指數、頁巖密度、電阻率（電導率）測井、聲波測井、密度測井等任何直接或間接測定泥巖孔隙度的數據進行地層壓力評價的方法。以上方法的應用是在上覆壓力梯度和靜水壓力梯度資料比較齊全的開發井區，而對于缺乏相應資料的勘探井區靜水壓力梯度可以用平均值1.05來代替；上覆壓力梯度可以用頁巖密度儀對巖屑密度資料進行全井跟蹤，然后分段計算得出。可以看出，當量深度法在計算過程中通常假設靜水壓力梯度和上覆壓力梯度為常數。然而，實際地質條件中這些梯度可能會隨深度和地質構造的變化而變化，導致計算結果與實際值存在較大偏差。而且針對其需要的頁巖密度參數，部分作業現場沒有頁巖密度儀這一設備，因此也限制了該方法的推廣應用。

比率法是應用dc指數、頁巖密度、電阻率（電導率）測井、聲波測井、以及密度測井等進行地層壓力評價的方法。其原理是壓實參數的實際值與延伸到同一深度的正常值的比值與正常壓力與異常壓力的比值對應成比例。如果有大量的壓力和壓實參數的數據就可繪出壓實參數比率與壓力的關系圖，同樣能實現異常壓力值的直接獲取。不過因為這些數據的分散度可能較大，分析過程中需要較為復雜的手段，數據的不確定性和分散性增加了現場預測結果的不確定性，影響預測的可靠性。伊頓法是應用層速度、dc指數、電阻率（電導率）測井、聲波測井、密度測井、以及頁巖密度等進行地層壓力評價的方法。其原理是壓實參數的實際值和正常趨勢值的比率與地層壓力的關系是由上覆壓力梯度的變化決定的。盡管伊頓法在地層孔隙壓力預測中應用廣泛，但也存在一些局限性。例如，伊頓法需要構建正常壓實趨勢線，預測精度受制于其正常壓實趨勢方程的構建精度。此外，利用伊頓法評價地層壓力時，聲波時差數據是計算的關鍵參數，但聲波時差數據需要通過鉆后測井獲得，導致現場無法隨鉆評價地層壓力，時效性不強。在現場使用綜合錄井或電測資料計算地層壓力將面對上述3種方法的選擇問題。如果從方便快捷的角度出發比率法無疑是最佳的選擇；而如果以準確性作為標準，通過對3種方法計算結果與使用RFT和DST技術實測壓力值的對比得出：當地層壓力較低時（壓力系數小于1.40）伊頓法和比率法的結果較為準確；當地層壓力較高時（壓力系數大于1.40），當量深度法較為適用。當量深度法、比率法、伊頓法為異常壓力的定量評價提供了相對可靠的手段，在實踐中應用具有重要的現實意義。但應當注意的是，這些方法都存在一定缺陷和不足，一方面3種方法是建立在正常壓實曲線之上的，預測精度受制于該趨勢線的準確性，所以使用中需要合理地選擇壓實參數，建立其準確的壓實曲線。另一方面，這些方法都是適用于欠壓實作用為主要成因的異常地層壓力評價。對于其他成因的異常壓力，如生烴超壓、構造活動等，則適用性較差。因此，在多種成因共同作用的情況下，當量深度法、比率法及伊頓法可能無法準確評估地層壓力。

隨著渤海油田勘探開發向深部地層和超深部地層邁進，古近系地層鉆井數量持續增加。已鉆井揭示，渤海古近系生烴地層高壓井占三分之一以上。統計表明，多口井因隨鉆壓力監測與實際地層壓力誤差較大，導致無法準確判別地層壓力，造成溢流、井涌等鉆井事故頻發，對鉆井施工安全和海洋生態環境產生重大影響。因此，準確的地層壓力隨鉆監測可有效指導鉆井中完層位卡取、鉆井液性能配置以及井身結構優化，為鉆井施工作業帶來安全保障。

渤中X構造位于埕北低凸起東部斜坡帶，緊鄰渤中凹陷西南洼。主要目的層為古近系沙河街組，油氣儲量豐富，勘探潛力大。此外，本區古近系東營組發育一套巨厚層湖相沉積，為該構造發育異常壓力提供了先決條件。已鉆井揭示，研究區古近系異常高壓導致多口井在鉆探過程中發了井涌、溢流等鉆井工程事故。分析認為，對地層壓力認識不清及壓力隨鉆監測不準確是導致安全事故發生的主要原因。通過對該構造已鉆探井的測錄井資料分析，了解了研究區異常高壓的成因類型和縱向分布特征。

對研究區泥巖聲波時差與實鉆壓力系數進行對比分析發現，東二上段上部井段屬于正常壓力體系。東二下段底部至東三段底部，泥巖聲波時差大幅偏離趨勢線，地層壓力系數由1.2陡增至1.6以上，隨著深度的增加，地層壓力系數逐漸增加，但泥巖聲波時差趨于穩定狀態，該情況與欠壓實作用所產生的異常壓力不匹配，證明該段地層可能為非欠壓實作用所導致的異常高壓。

沈章洪在2016年提出渤海凹陷及其周圍斜坡帶是異常高壓發育的主要場所，且凹陷和凸起間的斜坡帶是壓力變換幅度最大的區域。此外，根據何玉等在2022年的研究，研究區緊鄰的渤中凹陷是渤海盆地優質烴源巖的主要發育區，也是地層生烴超壓的核心地帶［1］。因此，利用井場地化錄井數據，對該段地層生烴能力進行分析，結果顯示，2700～2900m地化生烴潛量指標由1.5mg/g陡增至40mg/g，最高達53mg/g，總有機碳含量指標由0.5%上升至5.0%，地層含烴指數由70mg/g激增至830mg/g。基于上述烴源巖地化數據分析表明，2700～2900m地層生烴特征十分明顯，異常高壓可能由生烴作用主導。2900m之后地層，地化生烴指標呈降低趨勢，但數值仍高于欠壓實地層指標，泥巖聲波時差也逐漸呈現回落趨勢，但仍偏離趨勢線，而此時地層壓力系數卻繼續增長，直至1.7左右才逐漸穩定。綜合各項參數判斷，該段地層異常壓力成因類型可能為復合型，即欠壓實作用加泥巖生烴共同引起的異常高壓。

綜上所述，研究區古近系地層異常壓力縱向分布特征為東二上段2700m左右以上地層為正常壓力體系，東二下段底部2700m至東三段2900m是由生烴作用導致的異常高壓，深度從2900m開始至沙河街底部為泥巖欠壓實加生烴引起的復合型超壓。

石油行業針對生烴超壓做了大量的研究，為生烴地層異常壓力監測研究提供了突破方向。楊小藝等分析了渤海灣盆地渤中凹陷西南洼古近系東營組壓力分布特征，結果表明，東營組縱向上發育一套完整的超壓系統，平面上超壓圍繞生烴洼陷分布，越靠近凹陷中心超壓越大，超壓由淺層欠壓實主導型轉化為深層欠壓實-生烴膨脹復合型［2］。王冰潔等針對渤海灣盆地遼中凹陷南洼古近系地層超壓成因問題，通過對多種地質資料和研究方法綜合應用，提出生烴作用是超壓形成的主要機制，在局部地區存在欠壓實和生烴作用疊加形成的超壓［3］。楊毅等基于地化錄井資料分析了渤海東營組超壓層表現為流體膨脹特征，這一結論有助于提高區域地層壓力預監測精度，對其烴源巖層系超壓成因研究具有借鑒意義［4］。孫鵬等針對西湖凹陷深層普遍超壓的現象，通過對西湖凹陷特殊的地質條件分析以及不同超壓引起地層孔隙巖石力學的變化，明確了生烴作用是西湖凹陷最主要的超壓形成機制，同時欠壓實作用及構造擠壓在局部也存在一定貢獻［5］。通過以上論述，可以看出生烴地層壓力系統十分復雜，異常壓力主要由生烴作用引起，但也受到欠壓實和構造活動等多種地質因素的影響而產生了復合型的超壓，為隨鉆地層壓力監測帶來了很大的困擾。

陳現軍等針對南海鶯瓊盆地超壓成因復雜，用鉆井機械能效實現了地層壓力監測［6］。胡偉等針對克拉蘇構造帶地層超壓，壓力監測難的問題，引入全烴校正系數創新優化了dc指數計算模型對地層壓力進行計算，計算結果相對誤差為平均5.7%［7］。馬濤提出采用基于鉆井機械比能的地層壓力監測方法，通過分析預測地層壓力變化趨勢，實現了隨鉆異常高壓風險預警［8］。周鵬高根據多孔介質彈性力學理論，考慮溫度、應力、流體成分、深度變化等因素，建立了欠壓實作用下地層異常壓力及壓力系數的定量評價模型，研究成果突破了前人對欠壓實作用與異常高壓關系的認知，豐富和發展了欠壓實理論［9］。徐婕等針對河套盆地臨河坳陷光明構造發育多套地層壓力系統，提出應用測、錄井資料完善dc指數法地層壓力隨鉆監測模型，結果表明，監測的地層壓力值與測井曲線預測地層壓力值、鉆井液密度及實際工況結果對比吻合率較高［10］。金力新等針對準噶爾盆地阜康凹陷異常高壓成因機制多樣，引入地層壓力成因修正因子，建立了三維地層壓力預測模型，實現鉆前地層壓力預測精度達到90%以上［11］。董國富等針對生烴主導型地層異常高壓，優選烴源巖評價參數Pg，建立異常高壓烴源巖評價參數識別標準，形成以烴源巖評價參數Pg值監測為主輔以巖屑及氣測的技術方法，有效對異常高壓界面進行了識別［12］。

王方彬采用dc指數法和Sigma監測法對川西地區DY1#預探井進行了隨鉆地層壓力監測，結果表明，兩種方法對川西地區隨鉆地層壓力監測均較為適用，并能為異常地層壓力測算及鉆井液密度的合理設計提供方法指導［13］。通過技術調研可以看出，同行們建立了多種方法實現了對地層壓力的隨鉆監測，但這些方法都存在一定的局限性和不足。主要問題表現在幾個方面，一是同行們使用的方法，多是在dc指數法、Sigma指數法等常規方法基礎上進行的革新和優化，但這些方法只對欠壓實地層異常壓力監測具有良好的應用效果，針對由生烴主導型、復合型等成因導致的異常壓力，則適用效果較差，壓力監測的精度不高。二是部分同行創新研發壓力監測模型后，并沒有將研究建立的模型和常規監測方法在準確性及監測的時效性方面進行對比驗證。三是一些研究方法僅能在鉆前預測地層壓力或隨鉆過程中定性監測地層壓力趨勢，不能夠準確的計算地層壓力系數實現定量監測，無法為鉆井作業提供更精確、更細致的決策建議。那么如何選取有效的參數，創新建立隨鉆壓力定量監測方法，來提高生烴超壓地層壓力監測效率，成為當代鉆井工程重點技術攻關方向。

近年來，機器學習技術的快速發展為解決地層壓力定量監測提供了新的研究思路，越來越多的同行嘗試利用機器學習技術解決多類型成因的地層壓力隨鉆定量監測問題。金浩等對渤東低凸起南段東營組頂部至潛山之間的地層壓力分布進行了研究，選取GA-BP神經網絡方法預測了單井壓力結果，在此基礎上，利用有效應力定理反演出渤東低凸起南段的地層壓力反演體，預測出潛山頂面地層壓力系數在1.10～1.85之間，為鉆井設計提供了參考［14］。馬天壽等系統歸納分析了機器學習算法在地層孔隙壓力鉆前預測、隨鉆監測和鉆后評估中的應用現狀，對比了不同預測任務下的機器學習預測性能，研究認為機器學習算法在地質力學參數預測方面的準確性、時效性和適用性具有明顯優勢［15］。羅發強等采用BP神經網絡和長短期記憶循環神經網絡LSTM，建立了順北油田5號斷裂帶地層孔隙壓力智能預測模型，BP神經網絡模型的預測誤差為3.93%，LSTM神經網絡模型預測誤差為2.86%，滿足了現場地層壓力定量監測的需求［16］。許玉強等通過構建卷積神經網絡和長短期記憶網絡組合模型，充分挖掘鉆測錄震多源數據與Eaton指數之間的復雜非線性關系，實現全井Eaton指數的精細預測，建立的方法預測深部復雜地層孔隙壓力的平均相對誤差為2.70%，而傳統Eaton和LSTM方法的平均相對誤差分別為7.60%和5.12%，通過深度學習與Eaton法組合，提高了深部復雜地層孔隙壓力的預測精度［17］。孫浩等通過結合精英策略遺傳算法和支持向量回歸模型，建立了地層壓力預測模型，實現了無需關井即可預測碳酸鹽巖油地層壓力［18］。李萍等采用3種集成機器學習算法，建立了孔隙壓力的實時預測模型，預測方法不僅提高了預測精度，還為現場工程師提供了實時決策支持，有效降低了鉆井作業風險［19］。隋顧磊等采用極端梯度提升、支持向量回歸、長短期記憶網絡3種機器學習算法建立了監督學習地層壓力預測模型，實現了儲氣庫地層壓力預測［20］。通過大量的文獻調研，可以看出機器學習在壓力監測方面使用場景非常多，因此采用機器學習方法來進一步提高生烴地層壓力監測的效率是有可行性的。

鑒于生烴超壓的特點，目前缺乏對于生烴地層更為準確的異常壓力隨鉆定量監測方法。同行研究表明，綜合錄井數據可以從不同的角度直接或間接的對地層異常壓力產生較好的響應特征，并且錄井數據是鉆井作業過程中，反應井下復雜情況最直觀的參數。因此研究基于實鉆錄井數據，通過皮爾遜相關系數法分析錄井數據與地層壓力系數之間的相關性，研究出能反應生烴地層異常壓力的特征參數。隨后基于特征參數提出利用機器學習技術中的隨機森林算法建立生烴超壓地層壓力系數計算模型，并利用遺傳算法對模型進行優化，建模完成后，將研究模型與常規監測方法在準確性和時效性兩個方面進行了嚴格的對比和評估，并在實鉆中進行了應用，最終形成了針對生烴地層的異常壓力隨鉆定量監測新方法，提高了生烴超壓地層壓力監測的效率。

1方法過程

1.1室內研究

1.1.1數據處理方法

根據研究區古近系地層異常壓力成因和特征可知，渤海常用的基于dc指數法的隨鉆Prevue壓力監測并不能滿足該區對異常高壓監測的需求。王志戰等在2012年，提出了生烴超壓類地層隨鉆預監測方法，但在建模過程中并未考慮與異常高壓相關的地質錄井參數，使得模型預測存在一定的缺陷。為了充分發揮錄井參數在壓力監測中的優勢，從地質工程一體化的角度入手，綜合工程錄井、氣測錄井、地化錄井、元素錄井等多元錄井參數，利用皮爾遜相關系數算法開展與地層異常壓力的相關性分析，以便提高隨鉆壓力監測的精度。

皮爾遜系數主要用來度量2個變量間聯系的相關程度，是衡量變量x和y之間的線性關系和相關方向的參數，其值介于?1與1之間，常用英文小寫字母r表示［21］，見式（1）。

式中：n為樣本量，x、y分別為2個變量的值。若r＞0，說明2個變量為正相關；若r=0，則說明2個變量不具備相關性；若r小于0，則證明2個變量為負相關。此外r的絕對值越大，說明變量之間的相關性就越強。

選取研究區已鉆井工程、氣測、地化、元素等錄井資料中的18項參數與對應井實測地層壓力系數進行皮爾遜系數相關性分析，一般情況下，r的絕對值在0.6以上為強相關。根據計算可知，工程錄井參數鉆速、扭矩，元素錄井硫元素，地化錄井參數生烴潛量、總有機碳含量、烴指數、裂解烴含量與地層壓力系數相關性相較強，相關系數絕對值分別為0.7271、0.6877、0.6941、0.6002、0.6804、0.7640、0.6057。因此，優選以上7項錄井參數作為地層異常壓力隨鉆監測模型的特征參數進行建模。

1.1.2地層壓力監測建模

隨機森林是一種集成學習方法，由多個決策樹組成。每棵決策樹都是在不同的隨機子集上訓練，并隨機的從特征樣本數據中選取特征節點建立決策樹，然后通過投票或平均來進行預測。隨機森林通常具有良好的泛化能力和抗過擬合能力。

遺傳算法是一種啟發式優化算法，模擬了自然選擇和遺傳機制。通過遺傳算法，可以搜索超參數空間以找到最佳的超參數配置，以優化模型性能。其基本流程是，第一步初始化數據，每個染色體代表一個方案。隨后，適應度函數定義了種群進化的方向，適應度函數的值是了解質量的關鍵因素，見式（2）。

式中：F是適應度函數的值，M是樣本的總數，P（xk）是模型對第k個樣本xk的預測值，yk是第k個樣本的實際值。

下一步依據適者生存的自然法則，更出色的個體保留自己基因的可能性更大，因此具備高適應度的個體更有可能被挑選為下一代父母。模型采用輪盤賭法進行選擇操作，使個體被選中的概率與適應度函數值成正比，最終遺傳算法會不斷迭代，通過交叉變異等方式形成下一代群組，這個過程會持續一定數量的代數，直到達到滿意的停止條件為止。遺傳優化的隨機森林算法簡稱GA-RandomForest算法，利用該算法建立古近系地層壓力預測模型流程，如圖1所示。

從圖1中可以看到，建模的第一步是將隨機森林中的所有決策樹當作染色體逐一進行編號，設置染色體的長度為決策樹的數量。第二步，通過設定條件函數來對決策樹的準確率進行計算，其目的是對決策樹組合的優缺點進行準確評估。獨立決策樹組合的分類正確率匹配為對應染色體的適應度。第三步，采用輪盤賭法進行擇優選擇，規則為每一代優質率最高的組合將具有更高概率被選擇遺傳下來。最后，通過交叉產生下一代，其中樣本變異可為決策樹組合提高隨機性，可有效避免模型陷入局部最優的情況。通過上述過程，獲得了更加優質的個體樣本，從而提高隨機森林模型的預測性能和泛化能力。

根據前文壓力系數相關性分析結果，確定將鉆速、扭矩、硫元素、含油氣潛量、總有機碳、烴指數、裂解烴含量7個特征參數作為模型的輸入變量，將地層壓力系數作為輸出變量，建立生烴地層異常壓力隨鉆定量監測模型。

在對模型開始訓練之前，需要對樣本數據進行數據治理，使訓練樣本值保持在同一個區間，有利于進行綜合分析，同時也可加快模型的訓練速度和學習速度。數據治理主要包括歸一化、Z-score化和小數定標規范3種方法。本文選用歸一化對樣本數據進行處理，其優勢是可較好的表征原始數據的線性變化。計算方法，見式（3）。

式中：為歸一化值，xi為原始數據，xmin為原始數據最小值，xmax為原始數據最大值。

隨機森林回歸預測模型中，決定預測準確率的兩個重要參數分別為決策樹的個數和枝葉分叉數，因此需要利用遺傳算法對模型進行優化升級，為兩項參數匹配到最合適的數值。下面開始對模型進行優化設置，森林中樹的個數范圍設定為50～500，樹枝葉的最大分割數范圍設為2～20，種群規模為5，種群進化代數設為30代，同時設定交叉概率選擇為0.5，變異概率選擇為0.2。當迭代次數達到設定的30代時算法結束，給出最優質的一代和解碼后的參數。

下面開始對模型進行訓練。采集了研究區已鉆井資料中1000組數據建立模型訓練樣本集，按順序對樣本集進行劃分，其中前889個數據用于訓練模型，后111個數據用于對模型進行測試。繁衍進化過程中，當迭代至第26代時，進化過程趨于平穩，誤差曲線接近于零。此時，確定森林中決策樹的最佳個數為187個，決策樹葉片的最佳分割個數為12個。隨后將優化的參數代入模型，經測試集數據驗證后，模型的預測效果，如圖2所示。

從圖2中可以看出，模型預測成果的RMSE等于0.1085，MAE為0.064，MBE為0.001，各項評價指標均證明模型預測誤差較小，因此，利用遺傳算法優化后的隨機森林模型進行研究區古近系生烴地層異常壓力監測是具備可行性的。

為了驗證遺傳算法優化后的隨機森林模型在生烴地層異常壓力監測方面比常規監測方法和其他模型具有更高的精度，研究又采用BP神經網絡算法建立了模型對研究區已鉆井壓力系數進行了預測，并將遺傳算法優化后的隨機森林模型、錄井Prevue模型及BP神經網絡回歸模型共3種模型的預測成果與實際成果進行了對比分析。為了評估回歸模型預測能力的強弱，選用統計學中的決定系數R2作為評判標準。它可以解釋響應變量的變異由自變量解釋的比例。R2取值一般在0到1之間，數值越接近1，表示模型解釋能力越強，即模型能夠更好的預測數據。對比結果，如圖3所示。

從圖3（a）可以看到，遺傳算法優化的隨機森林模型的R2為0.9819，預測數據與實測數據的回歸相關性較強。而從圖3（b）和圖3（c）可以看出，錄井Prevue模型和BP神經網絡模型的R2分別為0.7984和0.8865，位于回歸趨勢線附近的預測數據明顯少于遺傳算法優化的隨機森林模型，整體的預測效果低于遺傳算法優化的隨機森林模型。說明了基于遺傳算法優化的隨機森林壓力監測模型比錄井Prevue模型和BP神經網絡算法模型解釋能力更強，預測的數據更接近真實數據。

1.2實例應用

渤中X-A井是一口預探井，設計井深3265m。從上至下依次鉆遇新近系明化鎮組、館陶組，古近系東營組東一段、東二上段、東二下段、東三段、沙河街組沙一二段，完鉆層位為沙三段，主力目的層為沙一二段。

該井鉆前預測古近系以上地層屬于正常壓力體系，進入東二下段下部壓力系數逐漸增加，至東三段底達到1.33，沙一二段壓力系數繼續增加，至底部為1.52，進入沙三段上部孔隙壓力系數穩定在1.52，隨后至井底逐漸回落至1.35。為了確保揭開異常高壓層時，不發生井涌、溢流等重大事故，工程設計在東三段底部泥巖2900m處，壓力系數不超過1.38中完。

根據研究區地層壓力縱向分布特征，本井選用遺傳算法優化的隨機森林壓力監測模型和隨鉆Prevue壓力錄井共同進行隨鉆定量監測。該井實鉆至東二上段2700m左右時，研究模型監測顯示壓力系數開始逐漸升高，與錄井Prevue監測的地層壓力系數相比出現明顯差異。鉆進至東三段2800m時，模型顯示壓力系數已經進入1.20～1.40區間，繼續鉆進至東三段2885m，地層壓力系數出現陡增，由1.20迅速上升至1.37，較設計提前15m達到中完條件，而此時隨鉆Prevue錄井顯示地層壓力系數僅為1.23。為了確保施工作業安全，現場決定采用模型預測結果，決策在井深2885m處中完。

根據模型的預測趨勢，判斷該井下一開次地層壓力系數會迅速增長，建議現場將鉆井液密度調整至1.40g/cm3，并根據模型監測情況，實時調整鉆井液密度。下一開次作業過程中證實了模型判斷的結果，鉆進至沙一二段預測高壓層后，壓力系數由1.37陡增至1.67，最高達1.71。最終現場根據隨鉆監測模型提供的監測結果，合理調整鉆井液比重，順利鉆達設計完鉆層位。鉆后對2885m進行地層測壓，結果顯示壓力系數為1.36，與研究模型僅相差0.01，精準高效的完成了該井壓力隨鉆監測的任務，確保了全井施工作業的安全。基于對模型的室內研究分析，并結合模型在實鉆中壓力監測的應用情況，形成了研究區地層壓力監測的技術流程，如圖4所示。

從圖4中可以看出，在實際應用過程中，首先需收集壓力監測區域的已鉆井資料，開展區域地層壓力特征分析。隨后判斷地層超壓的成因類型，如果是生烴超壓或是復合型超壓，則在隨鉆過程中優先使用遺傳算法優化的隨機森林模型進行壓力監測。這種模型因其在處理復雜數據關系時的高效性和準確性而被選用，能夠較好地適應生烴地層和復合型地層的壓力變化特性。若地層超壓并非由生烴作用引起，也不是復合型超壓，那么可以采用更為傳統的錄井Prevue模型或其他經過驗證的壓力監測方法進行隨鉆壓力監測。這些方法在處理非生烴和非復合型地層超壓時，已被證明是可靠和有效的。最終，根據不同模型計算出的壓力系數，結合實際鉆井條件和地層特性，可以為鉆井液密度的調整、井身結構優化提供合理的依據。要特別強調的是，在隨鉆過程中，作業團隊需要持續關注地層壓力隨深度的變化情況，根據壓力成因類型，應靈活選用壓力監測模型和方法，及時調整監測策略，以確保監測結果的準確性和實時性，最大限度地提高鉆井作業的安全性和效率。

2結果現象討論

2.1模型預測合格率討論

合格率討論即對模型在工程技術作業中，隨鉆判斷地層壓力是否準確且穩定的一項重要評價指標。合格率是指在一定數量的嘗試或檢查中，符合特定標準或要求的比例。它可以反映出一個結果或一個過程的準確性和穩定性。合格率越高，表示符合標準的比例越大，通常意味著質量控制得越好。

在采用合格率對遺傳算法優化的隨機森林壓力監測模型進行評估的時，首先需要對合格數量進行判定，根據統計學原理，可將相對誤差設置為合格數量的評價指標。相對誤差是衡量測量不確定度的一個指標，它反映了測量值與真實值之間的相對差異。相對誤差的計算公式為：絕對誤差/真實值×100%。一般情況下，根據預測數據和真實數據的相對誤差統計經驗，認為兩者相對誤差在10%～20%為標準值，石油行業在預測研究中選取的最高設置條件為相對誤差小于等于10%為合格。因此，采用行業中最高設置條件相對誤差小于等于10%為模型預測合格數量的驗證標準。

根據相對誤差公式，首先利用研究模型對9口井進行了計算，預測的相對誤差分別為7%、9%、9%、8%、2%、5%、13%、10%、4%，平均相對誤差為7.4%。按照設定的合格條件，相對誤差小于等于10%即為合格，那么根據計算結果研究模型的相對誤差分別為7%、9%、9%、8%、2%、5%、13%、10%、4%，相對誤差小于等于10%的有8口井，大于10%的有1口井。因此，預測合格數量的井數為8井次，通過合格率=合格數量/總數量×100%計算，即8/9×100%=88.9%。如圖5所示。

隨后再利用Prevue模型對9口井進行計算，預測的相對誤差分別為10%、16%、10%、14%、10%、10%、15%、10%、7%，平均相對誤差為11.3%。按照設定的合格條件，相對誤差小于等于10%即為合格，那么根據計算結果Prevue模型的相對誤差分別為10%、16%、10%、14%、10%、10%、15%、10%、7%，相對誤差小于等于10%的有6口井，大于10%的有3口井。因此，預測合格數量的井數為6井次，通過合格率=合格數量/總數量×100%計算，即6/9×100%=66.7%。如圖5所示。

從圖5可以看出，在預測相對誤差小于等于10%的條件下，研究模型對生烴地層壓力系數的預測合格率為88.9%，平均相對誤差為7.4%。而Prevue模型對生烴地層壓力系數的預測合格率為66.7%，平均相對誤差為11.3%。在預測相同井次的情況下，基于遺傳算法優化的隨機森林預測模型，在井場對生烴地層壓力系數監測中的優勢更大，提升合格率達22.2%，平均相對誤差降低了3.9%，能更準確的預測地層壓力系數以及判斷起壓井段，有效改善了常規監測技術的符合率。

2.2模型監測時效性討論

判斷隨鉆地層壓力監測是否成功，主要需考慮兩方面因素。一方面是計算模型具有較高的準確率，預測精度能夠最大限度還原地層真實壓力系數，另一方面還應具備良好的時效性，如不能及時準確的判斷地層壓力，很容易造成溢流、井涌等安全事故的發生。為了評估遺傳優化算法的隨機森林模型在古近系生烴地層壓力監測中是否具備良好的及時性，將研發的模型與現場常用的錄井Prevue計算模型對比，計算兩個模型的監測效率，評價模型的時效性。監測效率通常是指在單位時間內完成的工作量，在隨鉆壓力監測的背景下，監測效率可以定義為在單位時間內監測的點數。計算公式為：監測點數=監測的總時間/監測的頻率。

在采用監測點數對壓力監測模型進行時效性評估時，首先需要確定模型監測的頻率。錄井Prevue模型主要是基于泥巖欠壓實理論，再結合dc指數法對地層壓力系數進行計算，現場操作過程中需要考慮鉆速、鉆壓、等效循環鉆井液密度等鉆井工程參數，以及地層巖性的變化，需實時調整地層壓力趨勢線再進行計算。根據已鉆井統計，錄井Prevue模型監測頻率為計算一個壓力系數點平均需要0.26h。而研究建立的模型，綜合了鉆井工程、巖屑錄井、地化錄井、巖礦錄井等多項地質工程參數，對壓力系數進行預測時，無需考慮地層壓力趨勢線等因素，直接將采集的參數輸入模型進行計算即可。實鉆情況表明，研究建立的模型監測頻率為計算一個壓力系數點平均需要0.23h。

以渤中X-B井為例對研究模型和Prevue模型的時效性進行評估。該井實鉆過程中壓力監測總時間為108h，那么根據監測效率計算公式，研究模型監測點數為469個。而錄井Prevue模型監測點數為415個。模型時效性監測結果，如圖6所示。

從圖6中可以看出，在相同的監測時間框架內，即108h內，研究模型展現出了顯著的監測能力優勢。具體來說，研究模型在108h內可監測的點數達到了469個，這一數字超過了錄井Prevue模型在同一時間段內可監測的點數415個。通過對比分析，研究建立的模型在相同監測時間內比常規監測模型多監測了54個點。這一差異不僅在統計學上具有顯著性，而且在實際應用中也具有重要意義。它充分證明了創新建立的壓力監測模型在時效性方面領先于傳統的壓力監測方法。這種時效性的優勢意味著在緊迫的鉆井作業中，研究模型能夠提供更多的數據點，從而為現場工程師和決策者提供更豐富的信息，以便更快地做出反應和調整。

創新方法提高了現場的作業效率和決策效率。在鉆井過程中，時效性是非常重要的，能夠快速獲取準確的地層壓力數據對于調整鉆井計劃、降低非生產時間、提高鉆井安全性以及減少潛在的鉆井風險至關重要。因此，研究模型不僅在理論上具有創新性，而且在實際應用中也具有很高的實用價值。

3結論

（1）研究區地層異常壓力具有多種成因類型，導致常規壓力監測手段無法滿足井場隨鉆壓力監測需求。研究人員基于實鉆錄井數據，利用皮爾遜系數法分析多元錄井參數與地層異常壓力的相關性，優選出7種特征參數，并采用基于遺傳算法優化的隨機森林算法建立生烴地層異常壓力隨鉆定量監測模型。推廣應用表明，研究模型對生烴地層壓力系數的預測合格率為88.9%，預測值與實際值平均相對誤差為7.4%，比常規監測模型預測合格率提升22.2%，平均相對誤差降低了3.9%。并且相同監測時間內創新模型比常規模型多監測54個點，提升了生烴超壓地層壓力監測效率。

（2）智能算法技術需要具備一定編程基礎和數學能力，導致建模不能實現全民化的參與。此外，研究的壓力監測模型在應用中合格率為88.9%，未來需進一步提高預測方法的代表性。模型驗證過程中相對誤差小于等于10%，證明模型預測準確性還存在一定的偏差，需進一步研究降低相對誤差。

（3）隨鉆監測模型雖在研究區取得了良好的監測效果，但異常壓力隨鉆監測還應考慮巖石力學、地層流體性質等多種因素，隨著古近系生烴地層作業量的不斷增加，后續還需加深地層壓力成因機制的地質認識，隨時對模型進行學習改進，持續提高模型的預測精度和適用性。