国内外旋转导向钻井系统导向原理

旋转导向钻井技术是目前世界上最具代表性和先进性的钻井技术,该技术的核心是旋转自动导向系统。总结了国内外旋转导向钻井系统的发展概况,对各系统的导向机构工作原理进行了对比分析,并就旋转导向钻井系统未来的发展和完善提出了看法。     

全球数据库数据研究的初步进展

人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。     

水平井地震导向技术探索与应用——以四川盆地复杂地区页岩气井为例

四川盆地南部志留系龙马溪组页岩层具有埋藏深度大(3 000 m)、优质页岩段厚度薄、地层倾角变化快、微幅构造和微断裂发育等地质特点,传统地质导向技术难以准确识别纵向上甜点的靶体位置,水平段钻井过程中面临较高的靶体脱靶和出层风险。三维地震资料能够给水平井的侧钻和入靶提供导向,并通过地震资料指导水平段钻进。本文以四川盆地南部复杂地区页岩气水平井地震跟踪为例,介绍基于各向异性叠前深度偏移三维数据体的水平井地震导向技术新思路:以高精度成像资料为基础,考虑区域速度场背景,地质约束速度建模确保精准入靶;同时开展目标区块实时各向异性深度偏移处理,提高储层钻遇率;钻井过程中地震实时跟踪,有效帮助钻井地质导向,为钻井工程提供预警和调整方案。实钻表明:面向开发和工程需求的页岩气复杂构造区水平井地震导向技术,可有效提高水平井的有效储层钻遇率。     

虚拟现实技术在石油勘探开发中的应用

在石油工业勘探开发面临严峻挑战的今天．多学科的交叉合作发展势在必行。虚拟现实技术以其沉浸性、交互性和想象性，将成为理想的石油工业勘探开发工作平台，可望广泛应用于地震资料解释、储层模型建立、钻井轨迹设计、海上钻井平台设计以及多学科工作组的协同工作和决策等，并分析了虚拟现实技术的主要进展，展望了虚拟现实技术在石油勘探开发中的应用前景。     

超深井钻井技术研究及工业化应用

陆上油气勘探开发正向着超深层领域发展,中国石化钻遇的超深井普遍存在着压力系统复杂、地层岩性复杂、储层流体复杂、工程力学复杂等工程地质特征。钻井工程面临着设计优化难、施工风险大、钻井速度慢、工程质量控制难度大等技术问题。在钻井施工中表现为钻井周期长、复杂情况和故障多、工程投资大,甚至有些井难以钻达目的层。2005年以来,中国石化石油工程技术研究院联合石油高校、油田企业组成“产—学—研”攻关团队,以川东北、塔里木盆地超深层油气勘探开发为依托,紧密围绕“优质、安全、高效”攻关目标,强化室内模拟和理论分析,加强以新型工具和新材料为载体的技术攻关,强化技术集成应用,研究形成了多信息综合反演钻井地质环境因素精细描述技术、基于钻井工程风险评价的井身结构优化设计方法、大尺寸井眼气体钻井及流体安全转换技术、高效破岩工具及配套技术、基于常规导向的超深水平井井眼轨迹控制技术、超高温及超高密度钻井液技术、高酸性气田胶乳防气窜水泥浆固井技术等7项技术创新成果,并开展了现场试验及工业化应用,形成了超深井钻井配套技术,使我国超深井钻井技术跨入了世界先进行列。     

数学地球科学跨越发展的十年:大数据、人工智能算法正在改变地质学

近十年是科学研究从问题驱动向数据驱动转变的转折时期,科学研究的第四范武—数据密集型科学发现应势而生.这期间,大数据与人工智能算法的引入使数学地球科学实现跨越式发展,并正在改变地质学.机器学习是使计算机具有智能的根本途径.深度学习,即多层神经网络的方法,是一种实现机器学习的技术,是过去几年大数据与数学地球科学研究的最重要...     

柿庄南煤层气勘探钻井数据快速入库及三维可视化技术研究

针对沁水盆地南部柿庄南区块钻井资料管理分散和三维可视化利用程度低的现状,以该区大数据量钻井资料为研究对象,探索了一种新的面向三维地质建模的钻井数据快速标准化建库方法,并基于该方法研发了面向Petrel的三维地质建模数据快速入库与输出软件模块。经柿庄南区块实际应用检验表明,该技术方法能够快速完成大批量复杂钻井数据的标准化建库工作,可为煤及煤层气田钻井数据的快速数字化建库和三维可视化建模提供应用借鉴。     

吉林省地质大数据中心建设初探

大数据、人工智能、云计算、互联网+等前沿信息技术不断涌现,推动着传统的地质行业在新形势下进行战略转型升级.本文首先介绍了大数据和及地质大数据的基本含义和特征,其次指出了当下吉林省地质信息化建设中的现状和面临的问题,重点分析了吉林省地质大数据中心的建设需求,最后,对吉林省地质大数据中心的建设目标进行了展望.     

深度学习油气藏地质建模研究进展

随着大数据和以深度学习为基础的人工智能技术的快速发展,油气藏地质建模逐步从传统的两点地质统计建模、基于目标建模、多点地质统计建模和基于沉积过程建模进入智能地质建模阶段。以深度学习为基础的智能地质建模主要采用对抗生成网络建立三维地质模型,目前这些研究集中在网络结构和算法的完善,特别是对地震和测井等各类数据的条件化,少量研究侧重于样本数据的获取。目前研究中采用的训练样本大多是基于目标或基于沉积过程方法模拟得到的合成数据,为了真正将该技术应用实际地下油气藏,需要更加关注真实样本数据的获取。仅靠深度神经网络这种统计学习方法实现技术突破的难度较大,研发通用的人工智能地质建模器是未来的主要发展方向,其中统计学习与符号学习相结合可能是实现该技术的必经道路。     

高温地热钻井的最佳实践

地热开发的关键是地热钻井,高温地热钻井成本高,风险大。2008年,欧盟出版了"增强型地热系统最佳实践手册";2010年,美国桑迪亚国家实验室出版了"地热钻井最佳实践手册"。本文参考这两本手册和世界主要高温地热钻井实践,分析了高温地热钻井的特点及主要潜在问题,介绍了高温地热钻井的成熟钻井技术和一些前瞻性的技术,以及不同地质条件下(火山岩、变质岩和花岗岩)适用的最佳钻井实践,旨在对我国高温地热钻井提供技术参考。     

地层建模中钻井与地质平面数据间偏差检测及修正

三维地层模型的精度直接影响其应用价值,利用多元数据耦合建模是提高模型精度的重要策略。在分析影响三维地层模型精度因素的基础上,以钻井数据和地质平面数据耦合建模为例,研究了在构建地层界面时两类数据之间偏差的自动检测及修正方法,该方法主要应用了GIS空间探索性分析技术及钻井影响域技术,其基本的思路为：提取一地层面的钻井数据和地质平面数据,合并后建立Voronoi图;利用分配给Voronoi图中每一单元的熵值或聚类属性,检测钻井数据相对于地质平面数据的偏差情况,提取存在较大偏差的钻井;利用钻井影响域技术对地质平面数据有针对地进行局部修正。测试结果表明,该技术能够实现多元地层建模数据的一致性处理,效率高、结果相对可靠。     

生产数据的整合与初步分析在钻井中的应用实例

钻井过程中的生产数据是推动产业发展的重要驱动力,也是未来人工智能在钻井行业应用的基础。当前国内外行业巨头均已开始建立生产数据的收集与分析平台,但普通生产一线作业的数据整合与分析仍未引起重视。本文以采集自南海某区域10口井44种不同参数共21912条数据为例展现了生产数据从采集至定量分析的全流程。通过图像点采算法与数据插值补齐算法,实现不同格式数据的矩阵化整合。经过标准化与可视化的处理,可完成对整合数据的定性分析,明确生产数据的规律与趋势。在此基础上,通过统计分析、相关性分析与因子分析,可获得数据特征值,也能明确不同数据间的相互关系。分析结论实现了数据的分组与降维,在保证后续数据建模、人工智能等分析精度的同时降低了建模复杂度。     

矿床大数据及智能矿床模型研究背景与进展

大数据是"未来的新石油",Nature和Science相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。大数据的特征是数据规模大,并经常呈异构多模态、复杂关联、动态涌现等特点,需要高效计算模型和方法。大数据-智能矿床研究刚刚起步,需对多维、异构、隐性大数据的高效存储、管理、集成、融合与深度挖掘,需人工智能方法——机器学习、深度学习、可视分析的应用。贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具,可以用来揭示矿床的成因机制及它们背后的规律。来自地质调查、监测数据获得的与"矿"有关的大数据,通过迭代计算,可以不断完善所建立的矿床模型,并且通过云计算技术,使得世界各地的矿床研究团队共同参与,引发矿床模型研究方式的变革。     

近年来国外钻井技术的主要进步与发展特点

详细介绍了国外在深井、超深井钻井技术,导向钻井技术,随钻测量技术,新型钻井液护壁堵漏技术,钻孔采矿技术,声波钻进技术和天然气水合物钻井技术方面的主要进步与发展特点。     

智能化自动化钻探技术与装备发展概述

持续开展大深度智能地质钻探关键技术与装备的研发是当前钻井技术发展的主要方向,同时也是实现深地开拓必要的科技手段之一。本文简要回顾了钻探技术与装备发展概况,介绍了智能化自动化钻井技术与智能化自动化钻井工具。并结合现阶段我国5000米智能化自动化钻探技术与装备的研究进展,重点介绍了项目研究目标、研究内容和预期成果,提出了我国现阶段智能化自动化钻探技术与装备发展目标,以期为探索地球深部奥秘、勘探深部资源提供技术装备支撑。     

非开挖导向钻进轨迹的三维模拟与调控设计

应用空间解析方法和计算机三维图形技术,科学地模拟非开挖导向钻井时钻头在地下的立体坐标位置、倾角、面向角和运行路线,准确、快捷地调控非开挖导向钻井的钻孔设计轨迹。     

一种基于随钻VSP地震地质导向的钻井轨迹高效优化方法及其应用

塔里木盆地发现多个奥陶系碳酸盐岩缝洞型油气田,随着开发的不断推进,中小型储集规模的缝洞体已经成为产能建设的主力目标。勘探开发过程中,由于受到复杂地层速度的影响,缝洞体系偏移成像、归位存在一定误差,常导致钻井的失利。笔者提出一种基于随钻VSP地震地质导向的钻井轨迹高效优化方法,首先应用VSP速度与基于三角网格的新构造模型高效率地校正原始地震偏移速度场,再联合修正后的各向异性参数场对地震数据进行快速偏移成像。其次,对新数据的全层系地层的构造特征再分析,预测优质储层的发育位置,确定最终靶点。最后,根据工程、地质情况,采用最为经济的优化设计钻井轨迹,钻进入靶。应用表明,该技术在大沙漠腹地塔中地区应用取得了较好的效果,地震资料成像品质得到提升。调整轨迹后的储层钻遇率和钻完井直投率分别提升16%和13.2%,有效地促进了油田实施低成本效益开发方案。     

深化改革 转轨建制 加速地矿部油气队伍企业化进程

作为我国石油工业重要组成部分的地矿部油气队伍,自1955年根据国务院决定承担全国油气普查勘探任务以来的40余年中,为我国石油工业发展做出了不可磨灭的历史性贡献,为我国的石油工业发展起到了重要的奠基作用和导向作用.目前,我国经济体制正在由传统的计划经济体制逐步向社会主义市场经济体制过渡.面对深化经济体制改革和我国油气资源不容乐观的现实,党中央、国务院对地矿部油气队伍提出了更高的要求,寄予了更高的希望.国务院“关于研究石油工业体     

基于扩展弹性阻抗岩石物理分析技术在北康盆地含油气性检测中的应用

南海南部北康盆地具有良好的油气资源条件,但我国无钻井.这里收集了该区内Mulu-1井部分测井曲线以及Talang-1井的钻探结果,利用有限的钻井数据进行该区的储层预测与含油气性检测.引入弹性参数旋转角度,构建了岩性及流体指示因子,并根据反演获得了研究区内两个目标钻井的指示因子.结果表明,通过Mulu-1井测井数据交会分...     

全球矿床数据库建设现状、应用与展望

基于大数据和人工智能技术的数据驱动科学范式推动地球科学研究发生了变革。作为地球科学的重要分支,现代矿床学经历了百余年的发展,已经积累了海量的数据资料,这些数据的流通和共享是发挥其资源价值的关键。文章介绍了中国“地质云”与全球矿产资源储量动态评估数据库、澳大利亚深部地球探测计划AuScope、美国矿产资源在线空间数据库、国际经济地质学家学会(SEG)Geofacets数据库、美国标准普尔公司SNL Metals&Mining数据库等国际主要矿床数据库的情况;同时,列举了应用大数据思维和人工智能方法在区域成矿规律、矿床成因机制、矿床类型判别、资源潜力评价、战略咨询等方面取得的若干重要进展。文章提出,未来在深时数字地球国际大科学计划的平台下,整合全球海量矿床数据,建设开放、共享、统一的矿床大数据平台势在必行。