古龙页岩油在开发过程中采用三维长水平段水平井,钻井过程中存在井眼清洁困难、井壁失稳等突出问题,引起这些问题的地质工程因素对摩阻扭矩产生较为明显的影响。目前常用的基于钻柱力学理论结合经验系数的摩阻扭矩预测方法难以满足长水平段水平井工程作业对预测精度的要求,需要利用计算机领域的大数据分析技术,采用机理模型及数据驱动的方式提升预测的准确性。因此,本文在分析古龙页岩油储层地质特征及钻井技术难点的基础上,提出基于钻柱力学理论结合钻井作业动静态数据的摩阻扭矩预测方法,以解决复杂三维井眼轨迹下摩阻扭矩非线性变化难题,为古龙页岩油的高效开发提供技术支持。 本文首先系统分析了古龙页岩油储层地质特征,粘土矿物含量达31.94%,岩性以长英质页岩、粘土质页岩为主,水平井钻井面临井壁失稳风险高、最大摩阻达343k N、扭矩峰值27.78 k N·m等技术难点。其次,基于软杆模型和刚杆模型建立了分段摩阻扭矩机理模型,引入钻柱屈曲临界载荷及附加接触力修正计算,揭示了转速、钻压、钻井液性能、摩阻系数等关键参数对摩阻扭矩的影响规律。通过离群点检测、四分位距法及小波阈值降噪对原始数据进行预处理。然后,针对钻井工程多源数据的动静态差异特征,建立BO-XGBoost与LSTM混合数据驱动模型,利用BO-XGBoost处理岩性、钻具组合、钻井液体系等静态参数非线性关系,并利用LSTM提取钻压、转速、立压等时序特征,利用正交实验优化LSTM超参数,结合贝叶斯算法调优XGBoost参数,通过动态权重与静态权重Voting集成实现协同预测。最后,通过对比实验验证了本文所建立的数据驱动模型的有效性和可靠性。 结果表明,本文所建立的数据驱动方法可有效地解决复杂三维井眼摩阻扭矩预测精度低的难题,为古龙页岩油高效钻井施工提供技术支撑。