基于信息平台的水平井井眼清洁状况实时预判与参数优化

张治发,钱浩东,张 帆,王 鹏,杨 哲

1中国石油川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院 2中国石油西南油气田公司工程技术研究院

0 引言

目前页岩气、致密气等非常规油气田为实现效益开发均采用丛式井+水平井的方式进行布署，常规油气田为实现高效开发,普遍采用单井+大斜度井或水平井的方式进行布署。井眼清洁问题是大斜度井、水平井钻成的关键影响因素之一。基于信息平台的实钻数据和动态数据，开展井眼清洁状况的实时计算分析和预判，可实时掌握井眼清洁状况，同时通过优化钻井参数和钻井液性能指标，实现井眼清洁，从而预防或减少因井眼清洁不佳造成的井下复杂故障。

信息技术在石油天然气勘探开发中得到广泛应用，利用信息平台的实钻动态数据开展相关参数实时分析，预警和优化相关参数，及时针对性的解决钻完井工程现场作业中的突出问题，达到安全、高效、优质作业的效果，是信息技术应用于石油天然气勘探开发井筒工程的最终目的所在[1-2]。卡钻是钻井工程常见的井下故障，尤其是沉砂卡钻在复合井眼、大斜度井和水平井最为突出，处理不好会使故障扩大化，进而发生井漏、井喷等衍生故障，甚至导致井眼报废，造成重大经济损失。沉砂卡钻预测预警方法很多，但大部分都是基于卡钻前对钻压、扭矩、振动等工况参数变化的分析[3-4]，而本文是通过实时跟踪计算分析小斜度井段岩屑颗粒传输比、斜井井段和大斜度井段岩屑床厚度，开展预判和参数优化，达到满足井眼清洁的条件。

1 优选井眼清洁状况计算分析模型和预判准则

井眼清洁与钻井液性能、钻井参数、钻具组合与井眼之间的环空情况等有关，而目前的信息平台对相关钻井参数均能实时采集，为井眼清洁状况的实时计算分析和预判提供了数据基础。工程上将钻屑运移根据井斜分为三个清洗区[5-9]：小斜度井段(0～30°)为易清洗区、斜井井段(30°～65°)为不稳定岩屑床区、大斜度井段(>65°)为稳定岩屑床区。由于不同清洗区钻屑运移机理不同，井眼清洁计算理论模型各不相同。通过调研诸多井眼清洁理论计算模型，结合信息平台采集的实时和动态数据，确定了井眼清洁实时动态分析计算模型和预判标准。

1.1 小斜度井段井眼清洁状况计算模型及预判准则

1.1.1 小斜度井段井眼清洁状况计算模型

小斜度井段(0～30°)为易清洗区，一般不会形成岩屑床，以钻屑颗粒的传输比作为井眼清洁的预判标准，采用环空返速和岩屑颗粒沉降速度计算岩屑颗粒传输比的方法被普遍认可。

钻屑颗粒传输比Rt的计算公式为：

(1)

式中：Va—钻井液环空返速，m/s；Vsx—小斜度井段钻屑颗粒沉降速度，m/s。

钻井液环空返速Va的计算公式为：

(2)

式中：Qa—钻井液流量，L/s(为信息平台实时采集数据)；Dh—井眼直径，mm(套管段为套管内径，裸眼段可根据井径测井获取，还未进行井径测井的井段，根据邻井实钻相同地层井径取值)；Dp—钻柱外径，mm。

小斜度井段钻屑颗粒的沉降速度Vsx的计算公式为[5]：

(3)

(4)

若10

(5)

若Re≥100，则：

(6)

式中：ds—钻屑颗粒当量直径，mm；ρm—钻井液密度，g/cm3；ρs—钻屑颗粒密度，g/cm3；AV—钻井液表观黏度，mPa.s。以上数据均为信息平台实时采集数据。

1.1.2 小斜度井段井眼清洁状况预判准则

小斜度井段井眼清洁状况预判标准的确定从两方面考虑：一方面是根据现场经验，为了保持钻井过程中产生的岩屑与井口返出量相平衡，通常要求岩屑举升效率即岩屑传输比Rt≥0.5；另一方面，停止钻进后要保证井眼清洁，环空需至少循环两周再停泵，钻井液环空返速是岩屑沉降速度的两倍以上，按岩屑传输比计算公式计算为Rt≥0.5。因此，确定小斜度井段井眼岩屑传输比临界值为0.5。

当钻屑颗粒传输比Rt≥0.5，表明在当前施工参数条件下，井眼清洁度优良；当钻屑颗粒传输比Rt<0.5，表明在当前施工参数条件下，井眼清洁度较差，需调整钻井液性能或(和)钻井参数。

1.2 斜井段和大斜度井段井眼清洁状况计算模型及预判准则

斜井段(30°～65°)为不稳定岩屑床区，大斜度(>65°)井段为稳定岩屑床区，岩屑携带很困难，以岩屑床厚度所占井眼直径比，即岩屑床相对厚度作为井眼清洁的预判标准。

1.2.1 岩屑床厚度计算模型

在国内外相关斜井段和大斜度井段井眼清洁状况的计算分析模型较多。汪海阁运用概率统计和试验的方法建立的岩屑床计算公式[6]，未考虑岩屑颗粒大小的影响，并且只能计算水平段的岩屑床；王艳辉建立的偏心轴向环空平衡输岩计算模型[7]，通过求解方程计算岩屑床厚度，假设了很多理想边界条件，与实际井况相差较远，且需要用数值法或迭代法求解多组方程确定所需参数，方程求解难度大，不能根据信息平台采集的数据进行计算；Newitt等根据岩屑运移层结构模型建立岩屑床指数计算公式，用指数评价井眼清洁状况，不能计算岩屑床厚度，也没考虑钻井液流变性；P.H.Tomren等研究了单因素对环空岩屑浓度和当量岩屑床厚度的影响[8]，但没岩屑床厚度的计算。

周凤山等建立的大斜度井段和水平井段岩屑床厚度计算公式[9]，充分考虑了井眼清洁的影响因素，引入了钻井液有效黏度，反映钻井液流变特性对岩屑床的影响，并且信息平台采集的实时数据和动态数据能够满足该计算模型的数据所需。因此，基于信息平台的斜井段和大斜度井段井眼清洁状况的计算分析采用周风山等建立的计算模型，岩屑床相对厚度H计算公式如下。

(7)

h=0.015(μe+6.15μe0.5)(1+0.587E)(VL-Va)

(8)

(9)

VL=Vszd+Vt

(10)

(11)

(12)

式中：H—岩屑床相对厚度，%；h—岩屑床厚度，mm；μe—有效黏度，mPa.s；E—钻柱偏心度，无量纲；VL—不形成岩屑床的临界环空返速，m/s；Va—环空返速,m/s；K—钻井液流稠度系数，由Φ600和Φ300读数计算得出；n—钻井液流性指数，由Φ600和Φ300读数计算得出；Vszd—斜井段和大斜度井段岩屑沉降速度，m/s；Vt—临界岩屑传输速度，m/s；N—钻柱转速，r/min；θ—井斜角，(°)；Vjx—机械钻速，m/s。

1.2.2 斜井段和大斜度井段井眼清洁状况预判准则

斜井段和大斜度井段存在岩屑床会造成起钻困难，严重时会导致卡钻。在斜井段和大斜度井段产生岩屑床通常难以避免，其厚度只能理论计算，影响安全钻井的判别标准，本文借鉴了李琪和周凤山等人的文献[5、9]，设定岩屑床相对厚度临界值为10%。

若岩屑床相对厚度H≤10%时，表明在当前施工参数条件下，井眼清洁度优良。若岩屑床相对厚度H>10%时，表明在当前施工参数条件下，井眼清洁度较差，需调整钻井参数或(和)钻井液性能。

2 井眼清洁分析流程设计

基于上述计算模型、预判准则编制了井眼清洁分析与参数优化计算功能模块，并嵌入信息平台。信息平台采集的实时数据和动态数据为该模块的计算分析提供了详细的数据基础。通过系统自动计算，若井眼清洁状况不能达到预判标准，可通过计算分析调整钻井参数和钻井液性能，实时优化相关参数，达到满足井眼清洁的条件，为措施决策提供信息依据，有效防止井下复杂故障的发生，实现安全快速钻井。

2.1 井眼清洁计算分析程序流程

井眼清洁计算分析程序流程分为两步，即井眼清洁状况预判分析和可调参数的优化分析。井眼清洁状况预判分析就是根据当前钻井参数和钻井液性能，开展水平井全井段岩屑传输比和岩屑床相对厚度计算，并按判别标准确定井眼清洁状况；若井眼清洁状况可能影响安全钻井，则进行第二步，即可调参数的优化分析，达到满足安全钻井条件。

根据计算模型，要进行井眼清洁计算分析，必须采集影响岩屑上返的基本参数，其中井筒环空参数和岩屑参数为不可调参数，钻井参数和钻井液性能参数为可调参数。

基于信息平台的井眼清洁计算分析，除岩屑参数需要人工输入外，其余参数均可从信息平台自动提取，确保了井眼清洁状况的实时分析和预判，计算分析流程如图1所示。

图1 井眼清洁计算分析流程

2.2 井眼清洁工艺流程优化

井眼清洁决策方案优化根据不同斜度井眼段井眼清洁的可变影响因素进行调整，在尽可能不影响生产的情况下，遵循先提高排量、转速等钻井参数，再优化钻井液性能，最后适当降低机械钻速的原则。

2.2.1 小斜度井段井眼清洁工艺流程

根据小斜度井段井眼清洁状况计算模型，影响井眼清洁的可变因素有排量、钻井液密度和表观黏度，当钻屑颗粒传输比Rt<0.5时，井眼清洁决策方案优化程序如图2所示。

图2 小斜度井段井眼清洁方案优化程序

2.2.2 斜井段和大斜度井段井眼清洁工艺流程

斜井段和大斜度井段影响井眼清洁的可变因素有排量、钻柱转速、钻井液密度和有效黏度，当岩屑床相对厚度H>10%时，井眼清洁决策方案优化程序如图3所示。

图3 斜井段—大斜度井段井眼清洁方案优化程序

若受机泵条件和钻井液性能极限值影响，井眼清洁状况仍不能满足安全钻井需求，则应通过采取短程起下钻、旋流扶正器等岩屑床破除方法和工具等方式[10-12]，确保井眼清洁，实现安全钻井。

3 井眼清洁预警模拟案例

选取川渝地区页岩气水平井NH44-1井三开井眼开展井眼清洁的计算分析预判和相关参数的优化效果模拟分析。

3.1 选取井的基本情况

井眼清洁状况的影响因素包括井筒环空几何体、钻井液排量、钻柱转速、钻井液性能和岩屑等相关参数，见表1和表2。

表1 NH44- 1井井筒环空数据

表2 NH44- 1井井筒钻井液性能及相关参数

3.2 模拟计算结果

小斜度井段按岩屑传输比作预判标准，计算结果见图4。

图4 NH44- 1井小斜度井段井眼岩屑传输比曲线

从图4可以看出，直径为2 mm、3 mm、4 mm、5 mm的岩屑在小井斜井段传输比均大于0.5，所以在小斜度井段，不存在井眼清洁的问题。

中井斜和大井斜井段按岩屑床相对厚度作预判标准，计算结果见图5。

图5 斜井段—大斜度井段井眼岩屑床相对厚度曲线

从5图可以看出，在斜井井段直径为2 mm、3 mm、4 mm、5 mm的岩屑颗粒形成的岩屑床相对厚度均小于10%；在大斜度井段和水平井段直径为2 mm、3 mm、4 mm的岩屑颗粒形成的岩屑床相对厚度小于10%，5 mm的岩屑颗粒形成的岩屑床相对厚度大于10%。计算得出若岩屑颗粒直径大于4 mm，则在大斜度井段和水平井段存在井眼清洁度不良的问题，有沉砂卡钻风险。

3.3 模拟优化参数效果

按颗粒直径为5 mm的岩屑，以增大钻井液排量为例，进行参数优化，将钻井液排量由20 L/s调升至26 L/s时，岩屑床相对厚度降至最高限厚10%以内，见图6。

图6 斜井段—大斜度井段井眼5 mm岩屑提升排量后岩屑床相对厚度曲线

本井实际钻井过程中，采用钻井液排量为28～30 L/s，全井段起下钻、下套管均比较顺畅，无阻卡现象发生，验证了计算分析结果的可靠性。

4 结论

(1)准确、及时、可追溯的现场数据是大数据分析和深度挖掘等数字化应用的基础。信息系统通过对钻完井作业现场数据的统一管控、实时采集传输和工程应用，为井眼清洁状况实时评价奠定了良好的数据基础。

(2)优选了井眼清洁状况计算模型，编制了功能模块，实现井眼清洁度动态分析和实时预警，并对影响井眼清洁的可变因素及时调整优化，减少因井眼清洁度不良带来的卡钻风险。

(3)充分利用信息平台与数字化技术优势，结合钻井生产实际情况，初步确立了钻井参数和钻井液性能调整优化方案，实现精准指导现场作业，从事后评价总结升级为事中动态分析，向钻井作业智能支持迈出了坚实的一步。

(4)目前川渝页岩气钻井，水平段采用钻井液密度高(一般为2.0 g/cm3左右)，排量大(一般在30 L/s以上)，理论上不会形成较厚岩屑床，但水平段长度超过800 m后，在无明显垮塌现象发生时，卡钻埋钻具事故仍时有发生，现有理论还无法客观模拟这种复杂现象，期待在页岩气水平井卡钻机理与理论模型上有更针对性的技术进步。