随着经济的持续快速发展,石油资源需求量日益攀升,以页岩油为代表的非常规油气资源已逐渐成为国家油气接替和战略储备的重要组成部分。智能钻井技术作为油气资源勘探开发领域的前沿研究方向,对于提升页岩油勘探开发水平具有重要意义。本论文围绕智能钻井领域中的地层岩性随钻智能识别、钻井参数随钻智能优化以及地层含油性随钻智能评价工作开展相关研究。其中地层岩性的准确识别为后续钻井参数优化以及地层含油性评价奠定了坚实基础,而钻井参数的合理优化以及地层含油性的精确评价则直接关系到钻井作业的效率与质量。三者彼此紧密相连,协同作用,共同驱动钻井技术向更高层次的智能化、精准化、高效化发展。本论文的主要研究内容如下: (1)系统分析了研究区地质特征,明确了研究区内主要地层岩性的测井响应特征以及页岩油储层的测井响应特征。页岩油储层中因富含高含量有机质,致使其相较于常规油储层,表现出独特的“四高一低一扩”测井响应特征,即自然伽马值高、电阻率值高、声波时差值高、补偿中子值高,密度值低以及有明显的扩径现象。 (2)提出了一种基于砍伐策略加权随机森林算法的地层岩性随钻智能识别方法(LSWRF)。该方法从数据集平衡、数据特征提取以及模型设计三方面解决了岩性智能识别工作中特征信息提取困难,薄层识别精度不足以及模型应用范围受限的问题。采用SMOTE采样技术扩充薄层岩性信息容量;利用最小冗余最大相关算法提取对岩性敏感的随钻测井参数作为岩性识别特征;定义砍伐因子对相关性较强的决策树进行砍伐,并结合袋外数据分类效果进行加权投票,增强随机森林模型的综合性能。LSWRF地层岩性随钻智能识别方法的有效性和优越性在4口井的实际应用中得到了验证,通过与现场实际岩性解释结果和其他机器学习方法对比,该方法具有较高的岩性识别准确率和F1值,展现出了良好的稳定性和适用性,能在不同地质条件下准确辨识各类岩性,具有较高的推广性和实际应用价值。 (3)提出了一种综合考虑地层岩石抗钻特性、钻头工作条件、使用效果以及经济效益的钻头随钻智能选型方法。该方法基于随钻测井数据计算地层抗钻能力参数,运用灰色关联分析理论量化评价地层抗钻能力相似性,从而筛选出具有参考价值的备选钻头。针对TOPSIS法在钻头选型中面临的无法绝对排序、存在逆序现象以及权重设定不合理问题,通过构造绝对理想解、改变相对距离度量方法和引入熵权得到有效解决,进而计算出备选钻头与理想钻头的贴近度,确定合理的钻头选型结果。研究区实际应用结果显示,该方法选定的最优钻头在实际钻探中表现出色,平均机械钻速相较于邻近井位同组地层提升了101.3~217.6%,且钻头每米磨损率低至0.017~0.039%,充分验证了该方法的有效性。此外,该方法能够适应动态更新的钻头数据库,实现智能化、动态化决策,不仅提高了钻头选型的实用性,还拓宽了其应用范围。 (4)考虑了复合钻井方式对钻进参数的影响,以最大化机械钻速、最小化机械比能和最小化单位进尺成本为协同优化目标,以随钻测量得到的实时钻压、转速和排量为调整参数,建立了复合钻井条件下的钻进参数多目标优化模型。针对该模型的多目标智能求解需求,引入自适应变步长、动态发现概率以及惯性递减权重策略对多目标布谷鸟搜索算法进行改进。运用改进后的多目标布谷鸟搜索算法对模型求解,得到了随钻过程中的最优钻进参数组合。将所提出的钻进参数随钻智能优化方法应用于实际钻井案例,实验结果显示:采用计算得到的最优钻进参数组合后,QY5井的平均机械钻速提升了5.3倍,平均机械比能降低了34.19%,同时平均单位进尺成本节省了261.7元·m^-1。此方法有效提升了钻井过程中机械能量的利用效率,加快了钻井速度,大幅降低了钻井成本。 (5)针对研究区泥页岩层的含油性评价,通过相关产能参数分析,确立了含油性分级评价标准,定量化区分了Ⅰ类井段(目标井段)、Ⅱ类井段(潜力井段)和Ⅲ类井段(低效井段)。综合考虑页岩油生油条件、储集条件和开发条件,优选出泥页岩厚度、自然伽马、补偿中子等11项参数作为地层含油性评价特征参数。分析了总有机碳含量TOC、岩石热解参数S₁和随钻测井参数间的内在联系,运用经验公式拟合法,实现了对TOC含量和S₁值在测井尺度上的连续预测。在此基础上,结合深度学习理论,对传统堆栈稀疏自编码网络进行改进,构建了一种半监督学习模式下的地层含油性随钻智能分级评价模型(SSAE-plus)。实际应用结果表明,SSAE-plus模型在地层含油性评价方面表现出色,其准确率高达96.0%以上,显著优于其他参与实验的机器学习方法。该方法不仅大幅提升了地层含油性评价的精确度和效率,更为实现地层含油性随钻实时智能评价提供了有力支持。 本研究运用大数据技术与机器学习算法,实现了地层岩性在随钻过程中的快速准确识别,为后续的钻井作业提供科学指导;同时,根据地层特性和钻井条件,智能地选择钻头并优化钻进参数,以提高钻井效率并降低成本;此外,还解决了随钻过程中地层含油性评价问题,为油气资源的合理开发与高效利用提供重要依据。这些研究成果将显著提升钻井作业的智能化水平、精确度和效率,不仅有助于推动智能钻井技术的持续发展,也为非常规油气资源的勘探与开发提供了新的思路与方法。