智能钻头技术研究与应用探索*

黄 哲 吴仲华 李 成 耿应春 李绪锋 燕修良 曹继飞

(中石化胜利石油工程有限公司钻井工艺研究院；中国石化超深井钻井工程技术重点实验室)

0 引 言

随着勘探开发的进行，难钻地层提速增效已经成为超深井与非常规资源开发的迫切需要。然而，现有提速增效技术在实施过程中，由于缺乏必要的数据积累，未能进行钻具响应、岩石破碎、钻进参数、地质特性、风险控制间的统筹关系挖掘，极易引发重复破碎与钻具损伤，最终导致综合提速效果不理想。作为破岩钻进的直接执行机构，钻头的动力学响应是钻进参数、地质特性、钻具结构等数据关系的直接体现。开展钻头位置处参数的采集与融合挖掘，是解决上述问题的关键。

然而钻进过程中，受管柱力学特性、地层参数非均质、作业参数不稳定等多种因素影响，现有模型与方法难以反映井下钻具的真实工况[1-5]。受BHA力学结构影响，钻具动力学响应表现出沿深度变化的差异性分布[6]，现有井下工程参数与地面测量手段无法获取钻头位置处的真实数据反馈，常规0～20 Hz低频数据更是无法满足智能钻井数据挖掘与神经网络训练的需要。

因此，国际石油公司，如国民油井、贝克休斯、哈里伯顿等，分别研发了BlackBoxTM、MultiSenseTM、CerebroTM等一系列钻头内参数采集模块[7-9]，配套钻井参数优化决策或钻头吃深(DOC)控制形成智能钻头技术。相关模块主要采用电池供电、离线存储的工作方案，具备钻头位置振动/冲击与转速测量的能力，部分具备钻压与环空压力采集能力，采样率1 kHz以上，具备130 ℃、100 h以上无故障作业能力。不同于常规MWD和井下工程参数测量短节，模块具备小型化、嵌入式、高频率的特点，可以在不改变现有钻具组合和施工工艺的前提下安装于钻头内部，直接采集钻头位置处的真实数据。配合理论分析，可用于探究钻探功能障碍、预估钻具风险、优化钻具组合与作业参数，配套钻头内机械伸缩机构实现钻头吃深(DOC)自适应控制，达到提高钻进效率、降低作业成本的目的。

目前，国际石油公司已实现智能钻头技术完整的数据采集、分析、优化服务[10-16]，并已开展全球应用130余井次，综合提速最高达200%。国内如中石化胜利钻井院、中国石油西部钻探工程有限公司、西北油田等少量机构研制了类似样机产品，但仅具备振动/冲击与转速测量能力，技术指标略有差距，部分开展了现场试验但未见商业化应用。为此，笔者基于嵌入式参数采集与钻井参数优化的智能钻头技术路线，开展了相应的研究工作，针对智能钻头硬件研发与数据分析的部分关键问题进行了探索[17-19]。

1 关键问题研究

1.1 智能钻头应力测量方法

现有技术中，智能钻头参数采集模块具有偏置式与中心式2种安装模式(见图1)。其中，偏置式模块通常可以采用过盈配合的装配方式实现与钻头本体结构的刚性连接，从而具备应力应变测量的结构基础。中心式则通常采用扶正支架或螺纹旋紧的形式实现测量模块与钻头本体的连接，在结构上缺乏必要的刚性约束与应变片装配条件，不满足钻头本体应力应变参数的直接测量需求。因此，国际石油公司在二代产品的研发重点逐步向偏置式安装模块倾斜(如MultiSenceTMII)，以顺应后续钻具数字孪生的技术需要。

图1 智能钻头测量模块安装模式Fig.1 Installation mode of intelligent bit measurement module

然而，偏置式模块虽然具备钻头本体应力应变的直接测量条件，但由于其非对称式安装方式，并不具备使用惠斯通电桥进行误差校正的条件，即无法进行钻头本体尺度上钻压、扭矩、温漂的解耦。此外，偏置式安装要求在钻头本体上开槽，在一定程度上对钻头结构强度存在损坏，增加了施工风险。

为此，笔者对中心式安装模块硬连接方案进行了探索，提出了工字形模块结构，如图2所示。

图2 工字形模块结构示意图Fig.2 Schematic diagram of I-shaped module structure

模块采用错位花键配合进行周向限位，上、下游分别基于紧固端盖与钻头体台阶进行轴向限位，基于工字形台阶实现与钻头本体间刚性连接。使用有限元软件建立工字形模块力学模型，选取硬质合金材料开展定性分析。依次施加20～80 kN钻压与10～20 kN·m扭矩，其应力传递结果如图3所示。

图3 测点应力随钻压、扭矩变化响应趋势Fig.3 Response trend of strain at measuring points with changes in WOB and torque

由图3可以看出，常规现场参数范围内，工字形模块测点位置应力与钻头本体钻压、扭矩呈线性关系，满足钻头本体应力应变参数直接测量的需求。此外，工字形模块在空间中表现为带台阶的中空圆柱，具备中心对称特征，其钻压、扭矩、温漂的解耦可以通过惠斯通电桥进行(见图4)，计算式为：

图4 惠斯通电桥结构Fig.4 Wheatstone bridge structure

(1)

(2)

式中：δWOB、δTor分别为钻压扭矩作用下的应力，Pa；εWOB、εTor分别为钻压、扭矩作用下的应变；E为模块框架弹性模量，Pa；Us、Uo分别为应变片激励、输出电压，V；k为应变片系数。

1.2 智能钻头运动测量方法

公开文献表明，现有中心式与偏置式模块运动参数通常由下式表示[15，20-22]：

(3)

(4)

其中：

(5)

(6)

显然，偏置式模块在进行转动推算时并未排除侧向振动的干扰；中心式模块需配套陀螺仪，且受陀螺仪量程的限制，其转速测量量程通常应不超过330 r/min。

根据刚体运动理论，刚体任意位置运动参数(加速度、角速度、角加速度)可以由下式表示：

(7)

式中：Ψ为各传感器实测加速度，m/s2；Φ为由L与Lz构成的18×12维系数矩阵；Γ为由刚体质心位置加速度、角速度、角加速度构成的参数矩阵；xi、yi、zi为编号为i的传感器的三轴加速度，m/s2；x0、y0、z0为运动中心质点的三轴加速度，m/s2；wj=x，y，z分别为运动中心质点的三轴角速度和角加速度，rad/s、rad/s2。

因此，笔者在前期研究中[17]，结合前文工字形模块结构，提出了一种六棱柱式加速度计空间阵列构型(见图5)。分别以棱柱轴向与径向构建笛卡尔坐标系，形成阵列载体坐标系α，其Zα轴与棱柱轴向对齐，Xα与Yα轴分别指向一侧棱边与侧面。三轴加速度传感器1～6上下交错分布于棱柱侧面，各传感器Yi轴与Yα同向，Zi轴垂直侧面指向外侧。

图5 六棱柱式阵列坐标系关系示意图Fig.5 Schematic diagram for coordinate system relationship of a hexagonal prismatic array

(8)

化简余式可得关于wj(j=x，y，z)的非线性方程组 [fi]=Ψ-ФΓ，令F=[f1，f2，… ，f9]T。继而，计算雅各比矩阵DF，由下式迭代求得角速度与角加速度最小二乘解：

(9)

图6 阵列Y轴角速度推算对比Fig.6 Comparison between calculated angular speeds of Y-axis of array

1.3 测量模块结构设计与优化

基于前文六棱柱式传感器空间阵列构型，设计阵列式模块如图7所示。测量模块拟基于台阶加工安装于钻具接箍外螺纹内部。因测量模块相对于原有钻具结构产生了流道变径，需对模块内流道进行循环压耗与冲蚀情况分析与流道结构优化，以降低测量模块对原有钻井工艺与施工参数影响，并便于后期分布式测量方案的实施。

基于台阶入口、斜面入口、凹圆入口、凸圆入口、抛物线入口、最速降线入口的6种流道变径结构，使用有限元方法构建流固耦合冲蚀模型。流体域以k-ε湍流模型描述，选用无滑移壁面条件、入口流量25～30 L/s、出口压力0。待模型内流场稳定后，入口按时间均匀释放密度为2 200 kg/m3、直径70 μm的固相颗粒。仅作定性研究，取冲蚀时间10 ms、粒子释放时间8 ms，模拟启停泵与稳定循环过程中的冲蚀情况。

循环压耗模拟结果如图8所示。针对平面台阶、斜面、凹圆、凸圆、抛物线、最速降线6种流道入口结构，同排量条件下凸圆循环压耗最小，其次为斜面、抛物线、最速降线与凹圆。

图8 不同入口结构模块循环压耗Fig.8 Circulating pressure loss of modules with different inlet structures

冲蚀模拟结果如图9所示。由图9可知，平面台阶与最速降线入口均会在内径最小处发生严重的冲蚀现象，随循环的稳定进行，该损伤将进一步扩大至整个测量模块使之破坏失效。抛物线与凹圆入口则会在加工倒角处产生较为严重的冲蚀。流道变径部分凹圆冲蚀程度最小，其次为抛物线、凸圆、斜面入口。对斜面、凹圆、凸圆结构开展速度与压力分析如图10所示。由图10可知，因上游钻具壁面效应，流体运动在模块倒角位置处发生滞止并产生局部高压；在变径处发生流体转向并以此形成冲蚀磨损；在变径完成后由于流体流动惯性与壁面效应的综合作用，小径处发生局部负压并导致涡流的产生，从而造成额外的压力损耗。经对比发现，凸圆结构能够有效降低滞止产生的局部高压，且其在小径处形成的局部负压区域较小、能够有效抑制涡流的产生，避免额外的压力损失。

图9 不同入口结构模块冲蚀情况Fig.9 Erosion status of modules with different inlet structures

图10 速度与压力分布云图对比Fig.10 Cloud charts of speed and pressure distributions

启停泵与稳定循环过程冲蚀情况对比如图11所示。由图11可知，斜面、凹圆、凸圆3种结构在启停泵瞬间，受井筒内压力波动影响，大径处导角位置的滞止现象被破坏，死水区恢复流动，导致大径倒角位置在启停泵瞬间产生剧烈冲蚀。启停泵瞬间，凸圆在结构上具有一定的导流效果，在一定程度上降低了死水区稳定性，减轻了启停泵瞬间的冲蚀规模与固相颗粒冲击力(速度矢量变化小)，具有更好的抗冲蚀表现。而在稳定循环阶段，相对于凹圆与凸圆入口，斜面入口结构因对流体质点速度矢量的影响最小，不会产生小规模的局部低压与涡流冲蚀，其在变径段表现出优秀的抗冲蚀能力(见图11)与低压力损耗(见图8)。

图11 启停泵与稳定循环过程冲蚀情况对比Fig.11 Comparison of erosion status at pump on/off and in constant circulation process

因此，综合加工难度、压力损耗与抗冲蚀表现，采用凸圆+斜面复合结构开展流道优化，设计流道结构如图12所示。依次调整复合入口结构参数，绘制其循环压耗与累计冲蚀曲线如图13、图14所示。由图12～图14可以看出：随导圆半径的增大，复合入口循环压耗表现为先减小后增大的趋势，并在R=5 mm附近达到最小；其累计冲蚀量随导圆半径的增大，表现为由斜面冲蚀特征向凸圆冲蚀特征的过渡；一定范围内，复合结构入口处循环压耗与入口高度成反比、累计冲蚀量与入口高度呈反比。综合考虑各参数结构水力性能与抗冲蚀能力，开展复合入口结构参数优化。优化后模块流道循环压耗相对常规台阶入口降低89.1%、相对斜面入口降低84.6%，最大冲蚀量相对常规台阶入口降低96.5%、相对斜面入口降低45.8%(见表1)。

表1 流体通道性能参数(时间5 ms，流量30 L/s)Table 1 Performance parameters of different flow channels (t=5 ms，Q=30 L/s)

图13 复合入口循环压耗对比Fig.13 Comparison of circulating pressure loss of composite inlets

图14 复合入口累计冲蚀对比Fig.14 Comparison of cumulative erosion at composite inlets

2 技术应用探索

2.1 BHA井下听诊

基于嵌入式测量直接获取井下钻具运动参数，分析真实运动工况、指导参数优化，是智能钻头技术的重要应用方式。笔者基于前期研究基础，加工智能钻头样机2台，开展现场应用5井次，累计入井时间超过140 h，采集数据790余万条，最大井底压力65 MPa、温度120 ℃。

图15 取芯段测量原始数据记录Fig.15 Raw data record measured in coring interval

2.2 钻井参数优化

单位进尺成本最优是最为典型的钻井参数优化标准，然而由于其计算公式中钻头磨损系数难以进行实时的定量评价，该方法在实际应用中存在困难。此外，智能石油钻井是一个多参数影响、多系统协作的复杂性系统工程，各智能子系统/模型间的控制目标与决策指令并非相辅相成，而是存在着激烈矛盾、竞争、让步的统筹关系。钻井过程任务规划、方案实施、工况变化的复杂性，使得各子系统之间的关联、耦合、矛盾、冲突不容忽视。

指定地面装备与钻具组合前提下，机械钻速与比能是衡量钻井方案的关键指标。根据一般规则，比能基线是优化钻井过程中所能达到的最高破岩效率的对照线，是观测比能曲线的基准线，实际比能曲线与比能基线偏离程度与破岩效率成反比。比能评分SE为：

SE=1-

E0∈[0，1]

(10)

式中：Ef为常数0.5；W为钻压，kN；dB为钻头直径，m；RS为地面转速，r/min；KN为动力钻具转速流量比，r/L；Q为排量，L/s；TS为地面扭矩，kN·m；Tm为螺杆钻具最大额定扭矩，kN·m；Δpp为钻具压力降，MPa；Δpm为动力钻具最大额定压力降，MPa；v为钻速，m/s；E0为比能基线。

根据杨氏方程可知，特定钻具组合与地层条件下，机械钻速与钻压、转速成正比。特定条件下机械钻速函数始终为单调递增，极值点不存在，无法以极值基线的形式进行机械钻速评分。而实际钻井过程中，钻压、转速的提高，在单方面提高机械钻速的同时，也会增加钻头泥包、钻具振动、涡动、黏滑等异常工况的风险。钻头泥包是井底清洁程度的关键表征，并与排量呈现正相关相关，高排量下的井底清洁程度在一定程度上表征了钻压、转速所能提高机械钻速的上限。因此，机械钻速评分以归一化钻速、井底清洁程度c1、振动评价c2累乘的形式表征如下：

Sv=(v/vmax)c1c2

(11)

式中：Sv为钻速评分；vmax为最大钻速，m/s。

令，钻井参数方案量化函数表示为比能评分、钻速评分的乘积，即：

S=SvSE=h(H，W，Q，R，ρ，…)

(12)

式中：h为由井深H(m)、钻压W(kN)、排量Q(L/s)、转速R(r/min)、钻井液密度ρ(g/cm3)等工程参数表征的量化函数。

则，钻井参数方案量化函数是井深、地层岩性参数、钻井工程参数的多维度非线性映射。当仅进行钻压、转速、排量优化时，钻井参数方案的优选问题即可转化为多维度非线性方程的全局寻优，其最优值可由粒子群算法求解，其边界条件由振动强度、设备性能等限定。

继而，可以通过理论公式推演或深度学习预测的方法，基于关键参数的超前预测与云图绘制，锁定优化控制边界；利用全局寻优算法，实现指定深度位置处的参数优化(见图17)；最终，基于全井段遍历，实现钻井参数路线的优化决策。

图17 钻井参数优化决策(多目标博弈)Fig.17 Optimization decision of drilling parameters(multi-objective gaming)

3 结 论

随着勘探开发的进行，挖掘钻具响应、钻进参数、地质特性、风险控制间统筹关系，针对性开展提速增效工具/工艺设计与钻井参数优化，已成为(超)深层与非常规资源开发的迫切需要。以智能钻头为代表，小型化、嵌入式、高频率的钻具内测量模块已逐步成为国际油气井下测量工具研发的重点方向。笔者基于嵌入式采集与存储后参数优化的技术思路，针对智能钻头硬件研发与数据分析的部分关键问题进行了探索。

(1)提出了中心式模块应力应变采集方案，采用错位花键配合进行周向限位，上下游分别基于紧固端盖与钻头体台阶进行轴向限位，基于工字形台阶实现与钻头本体间刚性连接；数值模拟表明，测点位置应力与钻头本体钻压、扭矩呈线性关系，满足钻头本体应力应变参数直接测量的需求；基于工字形模块中心对称特征，使用惠斯通电桥排除温漂与弯矩对钻压、扭矩测量的干扰。

(2)提出了棱柱式加速度计空间阵列构型，基于最小二乘无约束优化方法求解被测钻具三轴加速度、角速度、角加速度；以传感器测量数据、当前与前序时刻推算角加速度为输入参数，以角速度为输出参数，建立时间序列神经网络对角速度进行校正，极大提高阵列Y轴与Z轴推算角速度的抗噪性，符合现场测试与应用要求。

(3)开展了测量模块水力学结构优化，设计了凸圆+斜面复合的流道入口结构。使用有限元软件开展数值模拟分析发现，相对常规平面台阶与斜面入口结构，复合结构能够显著降低循环压耗80%以上、降低冲蚀量45%以上。30 L/s排量下，模块流道循环压耗仅为0.091 MPa，具备分布式应用条件，能够为未来沿钻具测量与钻柱数字孪生提供硬件基础。

(4)加工了智能钻头样机2套，开展现场应用5井次，累计入井超140 h。现场试验结果表明，样机可以耐受65 MPa、120 ℃井下环境，无渗漏，运行良好、性能可靠。以胜利牛页长筒取芯实测数据为例，开展了取芯筒井下工况诊断；能够有效识别接立柱、启停泵与钻具跳动、黏滑、侧向振动等多种工况；经参数分析，可尝试调整钻压50～60 kN以提高当前地层长筒取芯收获率，并可适当增加转速以提高取芯钻速。

(5)基于多目标优化原理，统筹钻速、比能、振动、井底清洁等多种参数关系，提出了钻进参数方案量化评价函数，提出了基于粒子群优化的钻进参数全局寻优策略，但其钻速、比能、振动、井底清洁等关键参数在不同钻具组合、地层特性、钻进参数下的超前预测与自学习自校正方法仍需进一步研究。