智能鉆完井技術(shù)研究綜述

一、引言近年來(lái)，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展引起了全球各行各業(yè)的廣泛關(guān)注。對(duì)于一項(xiàng)可以激發(fā)全球產(chǎn)業(yè)變革性發(fā)展的前沿技術(shù)，為抓住其發(fā)展的黃金機(jī)遇期，世界各國(guó)紛紛制定了人工智能技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略藍(lán)圖。在我國(guó)，加強(qiáng)人工智能技術(shù)攻關(guān)和教育已成為國(guó)家戰(zhàn)略，所有工業(yè)領(lǐng)域都制定了相應(yīng)的智能化轉(zhuǎn)型規(guī)劃。油氣勘探開(kāi)發(fā)作為資本和技術(shù)密集型行業(yè)，迫切需要油氣人工智能的快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)油氣開(kāi)發(fā)的提質(zhì)降本增效（圖1）。當(dāng)前，全球主要油氣公司先后通過(guò)與數(shù)字化公司跨界合作的方式加快智能化轉(zhuǎn)型。圖1

油氣智能工程技術(shù)。本圖及后續(xù)圖中縮寫(xiě)的含義可以在文后Abbreviations部分找到。鉆井和完井工程是油氣勘探開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其成本可占總成本的50%以上。對(duì)于海上、超深層等復(fù)雜油氣資源，鉆完井工程在效率、風(fēng)險(xiǎn)和成本等方面面臨前所未有的挑戰(zhàn)，安全高效開(kāi)發(fā)的難度急劇增加，亟需引進(jìn)變革性技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜油氣安全高效開(kāi)發(fā)。在復(fù)雜油氣的鉆完井過(guò)程中，基于專家經(jīng)驗(yàn)和機(jī)理知識(shí)的傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如涉及井下環(huán)境動(dòng)態(tài)變化的儲(chǔ)層精細(xì)描述、鉆井實(shí)時(shí)優(yōu)化等。相比之下，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)具有較強(qiáng)的非線性擬合能力和信息挖掘能力，在解決復(fù)雜、非線性問(wèn)題方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。因此鉆完井人工智能技術(shù)被視為油氣行業(yè)的變革性技術(shù)，已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿技術(shù)。智能鉆完井技術(shù)是基于大數(shù)據(jù)、人工智能、信息工程和控制理論等先進(jìn)技術(shù)，通過(guò)地質(zhì)-工程大數(shù)據(jù)、智能裝備和智能算法等與鉆完井場(chǎng)景的深度融合，實(shí)現(xiàn)鉆完井過(guò)程的精細(xì)表征、超前預(yù)測(cè)、閉環(huán)控制、精準(zhǔn)導(dǎo)向和智能決策等，從而大幅提高鉆井效率、降低鉆井成本。智能鉆完井技術(shù)研究可分為智能化理論方法和智能化工具裝備兩部分。智能化理論方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法和鉆完井相關(guān)的鉆-測(cè)-錄多源數(shù)據(jù)，解決鉆完井場(chǎng)景中的復(fù)雜非線性問(wèn)題，如地質(zhì)屬性精細(xì)刻畫(huà)、機(jī)械鉆速高效預(yù)測(cè)等，其結(jié)果可作為科學(xué)依據(jù)輔助智能決策；智能化工具裝備基于智能模型提供的鉆完井方案，通過(guò)通信控制系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行相關(guān)指令。智能化理論方法為智能化裝備提供決策指令，智能化裝備可為智能模型提供數(shù)據(jù)和硬件支撐。文章全面綜述了智能鉆完井方法與技術(shù)的研究進(jìn)展，回顧了智能鉆完井的發(fā)展現(xiàn)狀，提出了人工智能在鉆完井工程中的七大應(yīng)用場(chǎng)景，總結(jié)了每個(gè)場(chǎng)景下的智能化技術(shù)進(jìn)展，梳理了智能鉆完井技術(shù)研究的重點(diǎn)發(fā)展方向，可為智能鉆完井技術(shù)發(fā)展提供參考和指導(dǎo)。二、鉆完井人工智能應(yīng)用場(chǎng)景與研究現(xiàn)狀鉆完井人工智能應(yīng)用場(chǎng)景是人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與鉆完井工程環(huán)節(jié)深度融合的工藝過(guò)程。根據(jù)鉆完井不同工程環(huán)節(jié)的施工過(guò)程和目標(biāo)，文章提供了7個(gè)鉆完井的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景（圖2），并概述了不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)情況、工程實(shí)踐和智能化算法模型等內(nèi)容。圖2

智能鉆完井應(yīng)用場(chǎng)景。

（一）機(jī)械鉆速智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化深部地層巖石硬度大、研磨性強(qiáng)，巖石屬性交變，容易導(dǎo)致嚴(yán)重的鉆頭磨損，鉆井效率低、周期長(zhǎng)，對(duì)鉆井提速和鉆井參數(shù)優(yōu)化提出了更高要求。油氣鉆井智能提速的基礎(chǔ)和關(guān)鍵是地層屬性精準(zhǔn)表征、井下鉆具合理優(yōu)化及鉆井參數(shù)智能優(yōu)化（圖3）。圖3

鉆速智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化細(xì)分場(chǎng)景。1.井下環(huán)境感知井下環(huán)境感知是鉆井提速的基礎(chǔ)。利用智能分類和回歸算法能夠準(zhǔn)確地診斷地層巖性和鉆頭磨損?；趯?duì)井下環(huán)境的準(zhǔn)確描述，一方面可采用智能算法實(shí)現(xiàn)鉆井參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化和鉆井提速，另一方面也能實(shí)現(xiàn)鉆井異常工況識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)管控。目前對(duì)井下環(huán)境智能感知的研究主要集中在地層巖石性質(zhì)和鉆頭磨損特征等方面，如表1所示。表1

井下環(huán)境感知研究現(xiàn)狀2.鉆頭設(shè)計(jì)與優(yōu)選鉆頭和底部鉆具組合的優(yōu)選和優(yōu)化配置是鉆井高效破巖的關(guān)鍵。人工智能技術(shù)有助于設(shè)計(jì)合適的鉆頭結(jié)構(gòu)、優(yōu)選鉆頭類型，保證巖石破碎效率和鉆頭性能?，F(xiàn)有研究在鉆頭設(shè)計(jì)優(yōu)化、鉆頭選擇和鉆頭磨損管理等方面進(jìn)展突出，見(jiàn)表2。表2

鉆頭設(shè)計(jì)與優(yōu)選研究現(xiàn)狀3.鉆速預(yù)測(cè)與優(yōu)化相比于機(jī)理模型，人工智能技術(shù)在挖掘鉆速與地層性質(zhì)、鉆頭特征、工程參數(shù)等因素之間的復(fù)雜映射關(guān)系方面具備更加明顯的優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能模型不僅能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各種條件下的鉆井速率，還能提供實(shí)時(shí)優(yōu)化的工程參數(shù)，在鉆進(jìn)過(guò)程中獲得最佳鉆速。鉆速模型和優(yōu)化算法是提高鉆速預(yù)測(cè)精度的主要手段，見(jiàn)表3。表3

鉆速預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀鉆速優(yōu)化是鉆速智能預(yù)測(cè)的深化和延伸，即通過(guò)智能優(yōu)化算法實(shí)時(shí)獲得最優(yōu)鉆井參數(shù)組合（如鉆壓、轉(zhuǎn)速和排量），鉆井參數(shù)智能優(yōu)化方面的進(jìn)展主要集中在算法應(yīng)用上，如表4所示。表4

鉆速優(yōu)化研究現(xiàn)狀（二）井眼軌跡智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化水平井和大位移井是實(shí)現(xiàn)非常規(guī)油氣高效開(kāi)發(fā)的常用井型，然而由于地層巖石的研磨性、各向異性和非均質(zhì)性，其井眼軌跡容易偏離設(shè)計(jì)軌道，復(fù)雜井眼軌跡的優(yōu)化和調(diào)控成為亟待解決的難題。鉆井之前，基于大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)開(kāi)展井眼軌道智能設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)井眼軌跡優(yōu)化的基礎(chǔ)；鉆進(jìn)過(guò)程中，結(jié)合井-地模型的實(shí)時(shí)重構(gòu)和智能算法，可實(shí)現(xiàn)井眼軌跡實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和軌跡偏離程度的動(dòng)態(tài)評(píng)估，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)調(diào)控參數(shù)的高效優(yōu)化。更進(jìn)一步，可建立關(guān)鍵調(diào)控參數(shù)與井下工具導(dǎo)向能力之間的映射關(guān)系，形成井眼軌跡閉環(huán)控制系統(tǒng)。井眼軌跡智能設(shè)計(jì)與實(shí)時(shí)優(yōu)化包括井眼軌跡智能預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)評(píng)估優(yōu)化和實(shí)時(shí)調(diào)控，如圖4所示。圖4

井眼軌跡智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化。1.井眼軌道智能設(shè)計(jì)井眼軌道智能設(shè)計(jì)指基于地質(zhì)和儲(chǔ)層模型，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能規(guī)劃等方法實(shí)現(xiàn)井眼軌道的自動(dòng)化設(shè)計(jì)和優(yōu)化。其旨在綜合考慮鉆柱受力狀態(tài)、延伸極限和儲(chǔ)層鉆遇率等目標(biāo)，在滿足井眼曲率要求的前提下盡可能增加與目的層的接觸面積，相較傳統(tǒng)軌道設(shè)計(jì)方法能夠降低時(shí)間和計(jì)算成本、提高井眼軌跡的質(zhì)量。井眼軌道設(shè)計(jì)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)包括井坐標(biāo)、造斜點(diǎn)、井深和井長(zhǎng)等參數(shù)矩陣的優(yōu)化問(wèn)題，其優(yōu)化目標(biāo)通常是鉆柱延伸極限、中靶精度和采收率（表5）。表5

井眼軌道智能設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀

2.井眼軌跡實(shí)時(shí)評(píng)估與優(yōu)化井眼軌跡實(shí)時(shí)評(píng)估與優(yōu)化指實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)井眼軌跡和設(shè)計(jì)軌道的偏差，并通過(guò)智能算法進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)，結(jié)合井眼軌跡智能預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化調(diào)控算法，實(shí)現(xiàn)井眼軌跡的高效優(yōu)化與調(diào)控，減小實(shí)際井眼與規(guī)劃井眼之間的偏差。井眼軌跡優(yōu)化是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程，其優(yōu)化目標(biāo)是最小化偏差、延伸極限和鉆柱受力等參數(shù)，約束條件為導(dǎo)向工具的造斜能力等。與井眼軌道設(shè)計(jì)相比，井眼軌跡優(yōu)化需要實(shí)時(shí)計(jì)算優(yōu)化結(jié)果，要求更高的計(jì)算效率，而且井眼軌跡評(píng)估也需要綜合考慮鉆井成本、風(fēng)險(xiǎn)和井筒穩(wěn)定性（表6）。表6

井眼軌跡實(shí)時(shí)評(píng)估與優(yōu)化研究現(xiàn)狀

3.井眼軌跡智能決策與閉環(huán)控制井眼軌跡表征模型是實(shí)現(xiàn)井眼軌跡優(yōu)化的基礎(chǔ)，該模型能夠挖掘關(guān)鍵可控參數(shù)（即導(dǎo)向工具控制指令）與穩(wěn)斜、造斜和降斜能力之間的映射關(guān)系。而井下-地面信息的高效傳輸和智能導(dǎo)向工具等是井眼軌跡閉環(huán)控制的關(guān)鍵。軌跡控制是決策下達(dá)與工具執(zhí)行機(jī)構(gòu)的深度組合（表7），需要根據(jù)BHA或?qū)蚬ぞ吣芰?lái)設(shè)計(jì)特定的控制方法，并要求實(shí)時(shí)錄井?dāng)?shù)據(jù)作為支撐。表7

井眼軌跡智能決策與閉環(huán)控制研究現(xiàn)狀

（三）鉆井風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警、診斷與調(diào)控鉆井風(fēng)險(xiǎn)智能調(diào)控指利用隨鉆測(cè)量和實(shí)時(shí)錄井等多源數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能控制等人工智能算法實(shí)現(xiàn)地層屬性的精細(xì)描述、井筒流動(dòng)特性的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)表征、鉆井風(fēng)險(xiǎn)的早期預(yù)警與高效調(diào)控，其細(xì)分場(chǎng)景如圖5所示。圖5

人工智能在鉆井風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控中的應(yīng)用場(chǎng)景。1.地層屬性智能表征地層屬性主要包括地層壓力、地應(yīng)力和巖石可鉆性等參數(shù)，對(duì)提高機(jī)械鉆速、減少鉆井風(fēng)險(xiǎn)、維持井壁穩(wěn)定具有至關(guān)重要的作用。為提高地層表征的準(zhǔn)確性和可靠性，國(guó)內(nèi)外學(xué)者探索了不同人工智能算法和建模方式（表8）。表8

地層屬性智能表征研究現(xiàn)狀

2.井筒流動(dòng)智能表征井筒流動(dòng)智能表征指基于實(shí)時(shí)地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和智能算法對(duì)井筒復(fù)雜流動(dòng)特性和固相巖屑的運(yùn)移規(guī)律進(jìn)行動(dòng)態(tài)描述。井底壓力和當(dāng)量循環(huán)密度智能預(yù)測(cè)主要應(yīng)用于控壓鉆井和欠平衡鉆井，人工智能算法的引入不僅顯著提高了井底壓力和巖屑濃度預(yù)測(cè)的精度和效率，還克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木窒扌?，并且有望在一定程度上取代井下傳感器的功能。目前，將井筒流?dòng)數(shù)據(jù)和智能算法結(jié)合仍是井筒流動(dòng)智能建模的常見(jiàn)形式。近年來(lái)，學(xué)者們也探索了數(shù)據(jù)融合、算法融合和數(shù)據(jù)與機(jī)理聯(lián)合驅(qū)動(dòng)等一些新的建模方法，見(jiàn)表9。表9

井筒流動(dòng)智能表征研究現(xiàn)狀

3.鉆井風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)與診斷井壁失穩(wěn)及井筒-地層壓力的不平衡是造成溢流、井漏、卡鉆和井塌等鉆井風(fēng)險(xiǎn)的主要原因，鉆井風(fēng)險(xiǎn)超前預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)診斷是避免鉆井風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生和惡化的關(guān)鍵。然而微裂縫發(fā)育、井底高溫高壓、井涌和井噴并存等復(fù)雜的地層和工程條件限制了鉆井風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與診斷。人工智能算法能夠反映鉆井風(fēng)險(xiǎn)與多種影響因素之間的綜合關(guān)系，并對(duì)錄井?dāng)?shù)據(jù)中的噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性，可結(jié)合實(shí)時(shí)波動(dòng)的數(shù)據(jù)快速診斷鉆井風(fēng)險(xiǎn)。與此相關(guān)的研究包括風(fēng)險(xiǎn)鉆前預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與診斷、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估等?，F(xiàn)有研究主要集中于鉆進(jìn)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)的早期預(yù)警和診斷，而對(duì)于鉆前風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估的相關(guān)研究相對(duì)較少（表10）。表10

鉆井風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)與診斷研究現(xiàn)狀

4.井筒穩(wěn)定性智能調(diào)控井筒穩(wěn)定是井控的核心任務(wù)，鉆井過(guò)程中通過(guò)控制井筒流量使井筒壓力和巖屑濃度達(dá)到目標(biāo)值，能夠有效避免鉆井復(fù)雜事故的發(fā)生。控壓鉆井過(guò)程中，智能控制算法不僅可以通過(guò)節(jié)流閥開(kāi)度、回壓泵或泥漿泵流量等單一參數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)井筒流量，還可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)參數(shù)的協(xié)同控制，從而提高井底壓力的控制效率和精度，避免井筒壓力產(chǎn)生不必要的波動(dòng)誘發(fā)二次風(fēng)險(xiǎn)（表11）。表11

井筒穩(wěn)定性智能調(diào)控研究現(xiàn)狀

（四）固井質(zhì)量智能評(píng)價(jià)與優(yōu)化固井是油氣井建井的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)階段，固井質(zhì)量評(píng)價(jià)依靠專家人工評(píng)估，耗時(shí)耗力；同時(shí)固井質(zhì)量影響因素眾多，且彼此耦合作用，固井質(zhì)量準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和固井事故地層研判的難度較大。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘可實(shí)現(xiàn)固井質(zhì)量的準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)（圖6）。固井質(zhì)量評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)主要基于聲幅-變密度等測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，通過(guò)有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)固井質(zhì)量的實(shí)時(shí)評(píng)估和智能預(yù)測(cè)。圖6

固井質(zhì)量智能評(píng)價(jià)與優(yōu)化。1.固井質(zhì)量評(píng)價(jià)建立了隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，基于聲幅、變密度測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和超聲成像數(shù)據(jù)進(jìn)行固井質(zhì)量評(píng)價(jià)，最終使用集成學(xué)習(xí)方法將所有評(píng)價(jià)模型整合起來(lái)，固井質(zhì)量評(píng)價(jià)準(zhǔn)確率達(dá)99.4%。使用高斯過(guò)程回歸算法進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)CBL和VDL數(shù)據(jù)生成合成測(cè)井曲線，在評(píng)價(jià)水泥膠結(jié)質(zhì)量方面取得了良好效果。2.固井質(zhì)量預(yù)測(cè)通過(guò)識(shí)別聲波和超聲波測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，基于MRGC算法，計(jì)算獲得水泥膠結(jié)階段的概率，實(shí)現(xiàn)固井質(zhì)量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)解釋，輸入11種測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其準(zhǔn)確率為86.7%?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)固井水泥膠結(jié)質(zhì)量和水力封隔性，其中水泥環(huán)水力封隔性的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為88.9%，固井膠結(jié)質(zhì)量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為88.5%。（五）壓裂智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化智能壓裂是利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)解決壓裂過(guò)程中遇到的非線性、多參數(shù)和多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化等問(wèn)題。智能壓裂包括壓裂工藝智能設(shè)計(jì)、壓裂施工過(guò)程智能監(jiān)測(cè)、產(chǎn)能預(yù)測(cè)與壓裂參數(shù)優(yōu)化三個(gè)主要應(yīng)用場(chǎng)景（圖7）。圖7

水力壓裂智能設(shè)計(jì)與參數(shù)優(yōu)化。1.壓裂工藝智能設(shè)計(jì)水平井壓裂設(shè)計(jì)包括壓裂位置與施工參數(shù)設(shè)計(jì)，其發(fā)展經(jīng)歷了多種方法和技術(shù)，從簡(jiǎn)單的解析模型到復(fù)雜的數(shù)值模型、從機(jī)理模型到目前的智能模型。利用大數(shù)據(jù)（如測(cè)井、隨鉆測(cè)量和巖石力學(xué)數(shù)據(jù)）和智能算法（如聚類、回歸和優(yōu)化算法），可實(shí)現(xiàn)射孔壓裂工藝優(yōu)化（表12）。目前，壓裂水平井產(chǎn)能智能預(yù)測(cè)的精度約為70%~80%，與傳統(tǒng)方法相比有較大提升。然而，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的限制，相關(guān)研究的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用實(shí)例較少。表12

壓裂工藝智能設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀2.壓裂施工過(guò)程智能監(jiān)測(cè)壓裂過(guò)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是水力壓裂過(guò)程的重要環(huán)節(jié)，相較于傳統(tǒng)手動(dòng)數(shù)據(jù)特征選取與異常工況監(jiān)測(cè)，人工智能技術(shù)在異常信號(hào)檢測(cè)與識(shí)別上展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢(shì)。壓裂過(guò)程的智能監(jiān)測(cè)主要包括兩個(gè)方面：壓裂工況智能識(shí)別與壓裂風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警（表13）。表13

壓裂施工過(guò)程智能監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀

3.產(chǎn)能預(yù)測(cè)與壓裂參數(shù)優(yōu)化分段壓裂是高效開(kāi)采非常規(guī)油氣資源的必要條件。壓裂水平井產(chǎn)能預(yù)測(cè)對(duì)生產(chǎn)方案的評(píng)價(jià)和完井參數(shù)優(yōu)化具有重要意義。隨著水力壓裂技術(shù)的大范圍應(yīng)用和人工智能的發(fā)展，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法有效應(yīng)用于參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)已成為未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。支持向量機(jī)、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體等智能算法已被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建產(chǎn)能預(yù)測(cè)模型（表14）。表14

產(chǎn)能預(yù)測(cè)和壓裂參數(shù)優(yōu)化研究現(xiàn)狀

（六）完井過(guò)程智能設(shè)計(jì)與優(yōu)化智能完井主要包含井下入流控制設(shè)備、傳感器組件和地面分析系統(tǒng)。如圖8所示，智能完井技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析井下生產(chǎn)狀態(tài)和油藏狀態(tài)等資料，以遠(yuǎn)程控制的方式進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)調(diào)控從而使油井采收率最大化。在數(shù)據(jù)方面，智能完井技術(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)主要由靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)組成：靜態(tài)數(shù)據(jù)包括儲(chǔ)層性質(zhì)和油井分層注采結(jié)構(gòu)等，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括油井生產(chǎn)數(shù)據(jù)、井下傳感器信息及井下控制系統(tǒng)參數(shù)等。在智能算法方面，通過(guò)回歸算法與數(shù)值模擬相結(jié)合，預(yù)測(cè)油井產(chǎn)能及未來(lái)的生產(chǎn)動(dòng)態(tài)，并使用優(yōu)化算法和液壓控制線來(lái)優(yōu)化控制流入控制閥等井下流體控制設(shè)備的工作狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)油井生產(chǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化及調(diào)控（表15）。圖8

智能完井優(yōu)化設(shè)計(jì)流程。

表15

智能完井優(yōu)化設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀

（七）鉆井過(guò)程全局優(yōu)化與智能決策鉆井系統(tǒng)由地質(zhì)導(dǎo)向、鉆頭破巖、管柱力學(xué)、水力學(xué)等多個(gè)子系統(tǒng)組成，且各子系統(tǒng)之間相互關(guān)聯(lián)，緊密耦合（圖9）。鉆井工程的目標(biāo)是降低鉆井作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及成本，實(shí)現(xiàn)安全、高效、高質(zhì)量鉆進(jìn)，因此需要耦合多個(gè)鉆井子系統(tǒng)，建立集成模型來(lái)實(shí)現(xiàn)鉆井過(guò)程的全局優(yōu)化。鉆井過(guò)程全局優(yōu)化和智能決策是人工智能技術(shù)應(yīng)用于鉆完井領(lǐng)域的主要場(chǎng)景之一，對(duì)保障作業(yè)安全、縮短鉆井周期、節(jié)約鉆井成本意義重大。圖9

鉆井過(guò)程全局優(yōu)化。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要將機(jī)理-數(shù)據(jù)融合的模型構(gòu)建方法與鉆井過(guò)程子系統(tǒng)耦合機(jī)制相結(jié)合，建立耦合各個(gè)鉆井子系統(tǒng)的集成模型。該集成模型是隨鉆井過(guò)程動(dòng)態(tài)變化的，能夠?yàn)殂@井過(guò)程參數(shù)優(yōu)化提供基礎(chǔ)，并且受到地面可控作業(yè)參數(shù)和鉆井風(fēng)險(xiǎn)的約束，如優(yōu)化后的作業(yè)參數(shù)不能引起井涌和卡鉆等鉆井風(fēng)險(xiǎn)。多目標(biāo)優(yōu)化算法和智能決策策略在鉆井過(guò)程的應(yīng)用必須有明確的目標(biāo)，包括優(yōu)化鉆井速率、機(jī)械比能和鉆井成本等，且算法必須具有快速、高效的特點(diǎn)，能夠滿足現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)實(shí)時(shí)操作的要求。最后需要建立一個(gè)集成所有模型和算法的框架，以便在鉆井過(guò)程中進(jìn)行全局優(yōu)化和智能決策。鉆井過(guò)程全局優(yōu)化與智能決策關(guān)鍵是構(gòu)建鉆井子系統(tǒng)集成模型以優(yōu)化鉆井過(guò)程。雖然前人在模型構(gòu)建、框架設(shè)計(jì)和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等方面進(jìn)行了大量研究（表16），但鉆井過(guò)程整體優(yōu)化和智能決策的研究仍處于初期階段。表16

鉆井過(guò)程全局優(yōu)化及智能決策研究現(xiàn)狀

（八）研究現(xiàn)狀總結(jié)近年來(lái)，智能鉆完井技術(shù)發(fā)展迅速，人工智能與油氣鉆完井工程的融合不斷深化。油氣鉆完井領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)比研究了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法在不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)和性能，并結(jié)合鉆完井機(jī)理模型建立了混合模型以滿足精度、效率和鉆完井物理規(guī)律的需求，且機(jī)理-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)模型已成為本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，有望克服機(jī)理模型的局限性，提高純數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)定性。在智能化方法落地方面，基于鉆完井大數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究集中在將人工智能算法應(yīng)用到地層巖性預(yù)測(cè)、鉆速預(yù)測(cè)優(yōu)化等鉆完井場(chǎng)景中去，智能算法在實(shí)際鉆完井過(guò)程中的應(yīng)用較少。此外，當(dāng)前智能鉆完井算法的研究主要針對(duì)某個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，還需考慮鉆完井多目標(biāo)、多場(chǎng)景動(dòng)態(tài)耦合的特點(diǎn)研究鉆完井過(guò)程全局優(yōu)化。三、智能鉆完井前景展望與挑戰(zhàn)近年來(lái)，智能鉆完井技術(shù)發(fā)展迅速，但在數(shù)據(jù)處理、智能算法、建模方法和算法落地等方面仍面臨挑戰(zhàn)，未來(lái)智能鉆完井工作應(yīng)重點(diǎn)研究上述方向（圖10）。圖10

智能鉆完井重點(diǎn)研究方向。

（一）鉆完井地質(zhì)-工程大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化融合治理鉆完井大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化融合治理是智能鉆完井技術(shù)發(fā)展的必要條件。鉆完井?dāng)?shù)據(jù)是多源、多尺度、多類型的，包括微米級(jí)的地層孔隙結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和千米級(jí)的地層數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和地層靜態(tài)數(shù)據(jù)等，其數(shù)據(jù)類型多種多樣，包括數(shù)值、文本和圖片等。且鉆完井地質(zhì)-工程大數(shù)據(jù)受井下復(fù)雜環(huán)境和數(shù)據(jù)采集裝備性能的限制，存在噪聲大、數(shù)據(jù)缺失等異常情況，難以滿足精準(zhǔn)表征和高效建模的需求，因此自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)治理方法是油氣人工智能技術(shù)落地的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。（二）人工智能前沿技術(shù)應(yīng)用人工智能算法是鉆完井人工智能技術(shù)的核心，其既包括廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，也包括數(shù)字孿生、知識(shí)圖譜、邊緣計(jì)算等當(dāng)前前沿智能方法。數(shù)字孿生技術(shù)具有虛實(shí)交互、實(shí)時(shí)更新、動(dòng)