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2026-07-02
星期四
当前报纸名称:中国石化报

中国石化报

日期:06-30
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版面:第6版:中国石化报06版       上一篇    下一篇

    □张洪宝 卞晓冰 袁 多 方春飞

    在地下数千米的深处,地层像一座被层层封存的迷宫,构造、压力、岩性都隐藏在天然的不确定性中。而石油勘探开发的第一步,恰恰要在这座看不见的迷宫里精准凿出一条通道。

    钻完井工程正是这样一项在未知中前行的事业。它高投资、高风险,每一个决策的试错成本都极其高昂——方案一旦脱离实际,轻则成本飙升,重则引发井下事故。长期以来,钻完井优化遵循着一条艰难的路径:施工、获取信息、总结规律、调整方案、再施工,在一次次迭代中逼近最优解。工程师始终怀有一个梦想:能否构建一个“模拟器”,在真正动工之前先把整个过程在计算机中预演一遍,把方案的合理性想清楚、把潜在的风险看明白,做到“谋定而后动”。

    如今,随着人工智能、大数据等新一代信息技术快速发展,以及与钻完井工程理论深度融合,这一“超前模拟”的构想正逐步成为现实。工程院研发出石工卓灵系列智能技术,贯穿设计、钻井、固井、压裂全链条,为钻完井工程的持续优化按下了加速键。

    一键设计:让钻井方案高效生成

    钻井设计的起点,是对地下地质的认识。地层有无断层、是否存在高压、岩石软硬如何,这些因素是钻井优化的理论基石——看得越准,设计才能越科学,钻井才能越安全高效。

    工程院GeoDril系统通过钻井地质异常体的定量物探表征、多源数据耦合的地质风险预测,以及待钻地层地震速度和成像模型的快速修正,让工程师可以更快、更准地解读前方地层。在此基础上形成的随钻超前预测技术,如同为钻头装上了一双“透视眼”——尚未钻达的地层提前便能预知。团队还创建了地层与井筒之间高达10000∶1的网格构建机制,使数千米深井的井筒状态得以连续刻画和超前预测,为构建“数字井筒”奠定了理论根基。

    最具突破意义的是“一键式”自动钻井设计的实现。系统突破了复杂井眼轨道计算、关键参数智能设计、最优邻井样本智能优选、多智能体协同智能生成方案等关键技术,构建了“一键式”自动设计工作模式,实现了开发井设计方案一键生成。如今,开发井的“一键式”设计初稿仅需10分钟即可生成,资深工程师数天的工作量被大幅缩减。

    闭环钻进:从人工控制到智能自控

    设计敲定后便是钻进。施工中能够实时掌控关键的钻井参数——钻压、转速、排量、定向工具面、钻井液性能等。钻井是一项复杂的系统工程,牵一发而动全身,某个参数的微调往往会对整个系统产生连锁反应。

    工程院的答案是让AI与物理模型协同,通过27种技术指标构建钻井数字孪生,超前模拟钻井参数对系统的影响,反馈指导施工优化。DrilAgent系统依托区域地质与工程大数据,深入挖掘可控变量与钻井表现之间的内在关联,从而超前预测不同参数组合对机械钻速、钻具运动状态、井筒流动状态、井眼轨迹的影响,并以“每米成本最低”为目标持续反馈优化。决策形成后,智能钻井集成控制技术便直接向钻机发出指令,实现“有人值守、无人操控”的闭环控制;效率提升显著:过去依靠人工操作,系统响应需要约3分钟,如今的闭环控制将这一时间压缩到1秒之内,数百口井试验表明,破岩效率可提高13%以上。

    智能固井:让每道封堵恰到好处

    钻井之后,固井是保障井筒长期安全的关键工序,要求水泥浆精准填充于套管与地层之间,稍有差池便可能埋下隐患。

    为确保万无一失,基于CemAgent系统在施工前先行模拟:借助井筒水力学模型,推演注替过程中压力变化,评估各种井下工况对套管强度的考验,所有模拟结果都将用来指导固井施工设计。当方案在智能固井设计与中控系统完成优化后,可自动生成并下发施工指令,实现现场全设备统一协同调度;包括具备远程操控与自动混浆的2500型固井车、自动供灰、自动供水及自动高压管汇闸阀等配套系统,保障供灰、供水与注浆作业精准流畅运行,将作业人员从高风险工况中彻底解放,真正实现本质安全。

    智能压裂:从设计到调控的全程优化

    压裂是让油气流出来的关键一环。它通过高压流体将致密岩层压开,形成纵横交错的裂缝网络,建立起油气在地下的流动通道,其效果直接关系一口井的最终产量。

    工程院打造的FracAgent智能压裂决策系统,涵盖数据治理、缝网优化、段簇优化、泵序优化等工作场景,融合大数据与数字孪生技术,通过超前模拟的代理模型替代传统针对单井的复杂模拟计算,借助AI算法开展多目标寻优。将数据驱动与规则约束相融合,实现压裂方案一键式生成,人工时效提升80%以上。

    在施工现场,系统对施工净压力和多簇裂缝的实时扩展状态同步计算,开展多簇均衡性评价,实现对施工压力的超前预测和异常诊断,并将决策参数量化后与压裂机组实时联动调控。这份预见能力背后是扎实的科学支撑:基于现场压后取芯的认识,团队构建了基于边界元法的多簇裂缝扩展模型,充分考虑天然裂缝、非均匀地应力场、摩阻等因素影响,实现裂缝扩展的实时模拟。在施工压力预测上,系统采用神经网络、高斯过程回归等算法,超前5分钟预测精度超过90%;对最棘手的砂堵风险,依托GRU(门控循环单元)深度学习算法与滑动窗口等技术,实现预测精度超90%,使可能造成重大损失的井下事故被提前化解。

    从“一键式”钻井设计的运筹帷幄到智能钻井优化的随机应变、从固井决策的精打细算到压裂调控的料敌于先,这一系列智能技术共同勾勒出钻完井工程的崭新图景。其核心是用数字模拟与智能优化,把曾经只能“边干边看”的过程转变为“先看后干”的从容:在施工真正开始之前,整个钻完井过程已在计算机中预演完毕,风险被提前规避,储层钻遇率得以提升,压裂效果更有保障。