一种基于数据驱动的钻速随钻深层精细化优化方法
技术领域
本发明涉及钻速随钻优化领域，特别是一种基于数据驱动的钻速随钻深层精细化优化方法。
背景技术
在钻进过程中，由于地层的不确定性导致设计的钻井参数时常不能达到预期钻速，需要根据地层性质变化实时优化钻井参数。目前，现场通常使用比能法进行参数实时优化，该方法主要是基于机械比能理论，根据机械比能曲线的变化情况，实时调整井参数，实现钻速优化。然而，在实践中比能法存在以下两个问题：(1)使用比能法实时优化钻井参数主要根据机比能曲线的变化定性的调整参数，无法定量、准确的提出最优参数组合，不能最大限度优化钻速；(2)基于机械比能理论实现钻井参数实时优化的方法没有考虑钻井成本，无法实现钻井综合成本的实时优化。传统的基于已钻完井资料进行井参数优化的方法虽然能够解决比能法进行参数实时优化时存在的问题，但在使用正钻井资料进行实时优化时会出现以下问题：
(1)由于传统的钻井参数优化方法中钻速模型是根据停钻后进行现场试验的数据回归建立的，因此，在使用正钻井资料进行参数实时优化时，钻速模型的实时建立十分困难；
(2)传统的钻速模型建立是在钻后数据评价基础上，根据钻后测量数据建立模型，这种方法导致工期延长，无法实现钻头的实时评价，钻井成本增大，因此，需要解决随钻情况下钻速动态优化问题。
因此，需要建立低成本，高效益的钻井随钻转速优化方法，本发明公开了一种基于数据驱动的钻速随钻优化方法，该方法包括根据单元操作时间段或单元操作进尺建立对应的随钻单元数据集，根据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，通过控制钻速随钻优化处理过程极限时间及钻速提速幅值来终止优化过程，本发明公开的一种基于数据驱动的钻速随钻优化方法，据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，比传统的依靠钻井工程师经验进行转速优化更具科学性，能够在不同段内进行转速优化，通过大量的实际数据进行科学的随钻转速优化，使得转速的最优值无限接近理想值，对实时优化钻井施工、提高钻井效率具有指导作用。
发明内容
为实现以上技术效果，采用如下技术方案：
本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种基于数据驱动的钻速随钻深层精细化优化方法，该方法包括根据单元操作时间段或单元操作进尺建立对应的随钻单元数据集，根据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，通过控制钻速随钻优化处理过程极限时间及钻速提速幅值来终止优化过程，本发明公开的一种基于数据驱动的钻速随钻优化方法，据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，比传统的依靠钻井工程师经验进行转速优化更具科学性，能够在不同段内进行转速优化，通过大量的实际数据进行科学的随钻转速优化，使得转速的最优值无限接近理想值，对实时优化钻井施工、提高钻井效率具有指导作用。
为实现以上技术效果，采用如下技术方案：
一种基于数据驱动的钻速随钻深层精细化优化方法，包括以下步骤：
步骤S1：确定钻速随钻优化处理过程极限时间、钻速提速幅值；
步骤S2：确定随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺，根据单元操作时间段或单元操作进尺建立对应的随钻单元数据集；
步骤S3：根据峰值区间平均值法对步骤S2建立的数据集进行钻速优化，获得优化的钻井参数，将钻井参数反馈给钻井工程师控制系统，如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则终止优化过程，并继续下一段钻速优化。
所述步骤S2的随钻单元数据集包含的参数有钻速和钻井参数两类。
所述钻井参数包括钻压、转速、扭矩、排量、钻头类型、轴向（纵向）振动加速度、横向振动加速度、周向（扭转）振动加速度、钻井液密度、井底环空压力。
所述步骤S3峰值区间平均值法具体实现步骤如下：
步骤S31：根据随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺确定随钻单元数据集中的钻速数据集和钻井参数数据集，表达式形式如下：
其中，；；；i,k,t为为数据集中数据点定位控制参数；n为随钻单元数据集个数，无量纲；m为钻井参数个数，无量纲；l为随钻单元数据集中数据个数，无量纲；代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据，代表某一组随钻钻井参数集的第i个钻井参数数据；
步骤S32：遍寻整个单元钻速数据集；
步骤S33：预设钻速峰值阶段值CT，取值70%~95%；
步骤S34：锁定步骤S32钻速数据集前CT的钻速，形成优选的钻速峰值区间数据集；
步骤S35：锁定步骤S34中数据集对应的钻井参数，形成优化的钻井参数数据集；
步骤S36：锁定步骤S35中的钻井参数数据集取平均值，形成钻井参数平均值数据集，将数据集作为最优钻井参数数据集，具体表达式如下：
其中，代表某一组最优的钻井参数数据集的第i个钻井参数平均值数据，；i为数据集中数据点定位控制参数；n为最优钻井参数数据集个数，无量纲；
步骤S37：将步骤S36中的最优钻井参数数据集反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S38：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则优化过程结束，并继续下一段钻速优化，如果优化运行时间超过预设随钻优化处理过程极限时间，优化过程结束。
所述步骤S3优化的钻井参数不能达到预期提速幅值时，则采用预设目标钻速优化法对步骤S2建立的数据及进行钻速优化，获得优化的钻井参数，将钻井参数反馈给钻井工程师控制系统，如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则终止优化过程，并继续下一段钻速优化。
所述预设目标钻速优化法具体实现步骤如下：
步骤S41：预先设定钻速最优化区间，作为目标优化钻速；
步骤S42：根据随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺确定随钻单元数据集中的钻速数据集和钻井参数数据集，表达式形式如下：
其中，；；；i,k,t为为数据集中数据点定位控制参数；n为随钻单元数据集个数，无量纲；m为钻井参数个数，无量纲；l为随钻单元数据集中数据个数，无量纲；代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据，代表某一组随钻钻井参数集的第i个钻井参数数据；
步骤S43：遍寻整个单元钻速数据集；
步骤S44：如果遍寻钻速结果，则将遍寻钻速结果作为最优钻速，将对应的钻井参数作为最优钻井参数，并反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S45：如果，则将遍寻钻速结果作为最优钻速，将对应的钻井参数作为最优钻井参数，并反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S46：如果，则遍寻钻速结果不能作为最优钻速，继续遍寻钻速数据集；
步骤S47：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则继续下一段钻速优化；
步骤S48：重新预设步骤S41钻速最优化区间；
步骤S49：重复步骤S42~步骤S47；
步骤S410：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则优化过程结束，并继续下一段钻速优化；
步骤S411：如果优化运行时间超过预设随钻优化处理过程极限时间，优化过程结束。
所述步骤S3优化的钻井参数不能达到预期提速幅值时，则采用散点精细化钻速优化法对步骤S2建立的数据及进行钻速优化，获得优化的钻井参数，将钻井参数反馈给钻井工程师控制系统，如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则终止优化过程，并继续下一段钻速优化.
所述散点精细化钻速优化法具体实现步骤如下：
步骤S51：根据随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺确定随钻单元数据集中的钻速数据集和钻井参数数据集，表达式形式如下：
其中，；；；i,k,t为为数据集中数据点定位控制参数；n为随钻单元数据集个数，无量纲；m为钻井参数个数，无量纲；l为随钻单元数据集中数据个数，无量纲；代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据，代表某一组随钻钻井参数集的第i个钻井参数数据；
步骤S52：初始化设定3个目标钻速数据；
步骤S53：将3个目标钻速数据划分为最优、中等、最差等级，3个目标钻速数据；
步骤S54：和的平均值作为中点值；
步骤S55：将中点值与最差钻速之间的连线作为中心线，并沿着中心线优化处理；
步骤S56：将其他钻速值沿着中点线运行，沿着中心向最差钻速反射对比；
步骤S57：将其他钻速值沿着中点线运行，沿着中心向最差钻速反方向扩展对比，直到大于；
步骤S58：将其他钻速值沿着中点线运行，沿着中心向最差钻速和中点值对比，直到大于；
步骤S59：如果>步骤S54、步骤S55、步骤S56的钻速值，则寻找步骤S54、步骤S55、步骤S56钻速值中的最优值；
步骤S510：将步骤S57中的最优钻速值对应的钻井参数作为最优钻井参数，并反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S511：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值, 则优化过程结束，并继续下一段钻速优化，如果优化运行时间超过预设随钻优化处理过程极限时间或者将步骤S54、步骤S55、步骤S56的钻速值汇聚成平均值，优化过程结束；
其中，，，为初始化设定的3个目标钻速数据，为目标钻速中最优转速，为目标钻速中中等转速，为目标钻速中最差转速，为和的平均值，记为中点值，代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据。
本发明的有益效果：
本发明公开了一种基于数据驱动的钻速随钻深层精细化优化方法，该方法包括根据单元操作时间段或单元操作进尺建立对应的随钻单元数据集，根据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，通过控制钻速随钻优化处理过程极限时间及钻速提速幅值来终止优化过程，本发明公开的一种基于数据驱动的钻速随钻优化方法，据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，比传统的依靠钻井工程师经验进行转速优化更具科学性，能够在不同段内进行转速优化，通过大量的实际数据进行科学的随钻转速优化，使得转速的最优值无限接近理想值，对实时优化钻井施工、提高钻井效率具有指导作用。
具体实施方式
下面对本发明做进一步的描述，本发明的保护范围不局限于以下所述：
实施例1：
一种基于数据驱动的钻速随钻深层精细化优化方法，其特征在于，所述钻速随钻优化方法包括以下步骤：
步骤S1：确定钻速随钻优化处理过程极限时间、钻速提速幅值；
步骤S2：确定随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺，根据单元操作时间段或单元操作进尺建立对应的随钻单元数据集；
步骤S3：根据峰值区间平均值法对步骤S2建立的数据集进行钻速优化，获得优化的钻井参数，将钻井参数反馈给钻井工程师控制系统，如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则终止优化过程，并继续下一段钻速优化。
步骤S2的随钻单元数据集包含的参数有钻速和钻井参数两类，钻井参数包括钻压、转速、扭矩、排量、钻头类型、轴向（纵向）振动加速度、横向振动加速度、周向（扭转）振动加速度、钻井液密度、井底环空压力。
、峰值区间平均值法
步骤S3峰值区间平均值法具体实现步骤如下：
步骤S31：根据随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺确定随钻单元数据集中的钻速数据集和钻井参数数据集，表达式形式如下：
其中，；；；i,k,t为为数据集中数据点定位控制参数；n为随钻单元数据集个数，无量纲；m为钻井参数个数，无量纲；l为随钻单元数据集中数据个数，无量纲；代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据，代表某一组随钻钻井参数集的第i个钻井参数数据；
步骤S32：遍寻整个单元钻速数据集；
步骤S33：预设钻速峰值阶段值CT，取值70%~95%；
步骤S34：锁定步骤S32钻速数据集前CT的钻速，形成优选的钻速峰值区间数据集；
步骤S35：锁定步骤S34中数据集对应的钻井参数，形成优化的钻井参数数据集；
步骤S36：锁定步骤S35中的钻井参数数据集取平均值，形成钻井参数平均值数据集，将数据集作为最优钻井参数数据集，具体表达式如下：
其中，代表某一组最优的钻井参数数据集的第i个钻井参数平均值数据，；i为数据集中数据点定位控制参数；n为最优钻井参数数据集个数，无量纲；
步骤S37：将步骤S36中的最优钻井参数数据集反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S38：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则优化过程结束，并继续下一段钻速优化，如果优化运行时间超过预设随钻优化处理过程极限时间，优化过程结束。
、预设目标钻速优化法
步骤S3优化的钻井参数不能达到预期提速幅值时，则采用预设目标钻速优化法对步骤S2建立的数据及进行钻速优化，获得优化的钻井参数，将钻井参数反馈给钻井工程师控制系统，如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则终止优化过程，并继续下一段钻速优化。
预设目标钻速优化法具体实现步骤如下：
步骤S41：预先设定钻速最优化区间，作为目标优化钻速；
步骤S42：根据随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺确定随钻单元数据集中的钻速数据集和钻井参数数据集，表达式形式如下：
其中，；；；i,k,t为为数据集中数据点定位控制参数；n为随钻单元数据集个数，无量纲；m为钻井参数个数，无量纲；l为随钻单元数据集中数据个数，无量纲；代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据，代表某一组随钻钻井参数集的第i个钻井参数数据；
步骤S43：遍寻整个单元钻速数据集；
步骤S44：如果遍寻钻速结果，则将遍寻钻速结果作为最优钻速，将对应的钻井参数作为最优钻井参数，并反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S45：如果，则将遍寻钻速结果作为最优钻速，将对应的钻井参数作为最优钻井参数，并反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S46：如果，则遍寻钻速结果不能作为最优钻速，继续遍寻钻速数据集；
步骤S47：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则继续下一段钻速优化；
步骤S48：重新预设步骤S41钻速最优化区间；
步骤S49：重复步骤S42~步骤S47；
步骤S410：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则优化过程结束，并继续下一段钻速优化；
步骤S411：如果优化运行时间超过预设随钻优化处理过程极限时间，优化过程结束。
、散点精细化钻速优化法
步骤S3优化的钻井参数不能达到预期提速幅值时，则采用散点精细化钻速优化法对步骤S2建立的数据及进行钻速优化，获得优化的钻井参数，将钻井参数反馈给钻井工程师控制系统，如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值，则终止优化过程，并继续下一段钻速优化。
散点精细化钻速优化法具体实现步骤如下：
步骤S51：根据随钻数据单元操作时间段或单元操作进尺确定随钻单元数据集中的钻速数据集和钻井参数数据集，表达式形式如下：
其中，；；；i,k,t为为数据集中数据点定位控制参数；n为随钻单元数据集个数，无量纲；m为钻井参数个数，无量纲；l为随钻单元数据集中数据个数，无量纲；代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据，代表某一组随钻钻井参数集的第i个钻井参数数据；
步骤S52：初始化设定3个目标钻速数据；
步骤S53：将3个目标钻速数据划分为最优、中等、最差等级，3个目标钻速数据；
步骤S54：和的平均值作为中点值；
步骤S55：将中点值与最差钻速之间的连线作为中心线，并沿着中心线优化处理；
步骤S56：将其他钻速值沿着中点线运行，沿着中心向最差钻速反射对比；
步骤S57：将其他钻速值沿着中点线运行，沿着中心向最差钻速反方向扩展对比，直到大于；
步骤S58：将其他钻速值沿着中点线运行，沿着中心向最差钻速和中点值对比，直到大于；
步骤S59：如果>步骤S54、步骤S55、步骤S56的钻速值，则寻找步骤S54、步骤S55、步骤S56钻速值中的最优值；
步骤S510：将步骤S57中的最优钻速值对应的钻井参数作为最优钻井参数，并反馈给钻井工程师控制系统；
步骤S511：如果优化的钻井参数能达到预期提速幅值, 则优化过程结束，并继续下一段钻速优化，如果优化运行时间超过预设随钻优化处理过程极限时间或者将步骤S54、步骤S55、步骤S56的钻速值汇聚成平均值，优化过程结束；
其中，，，为初始化设定的3个目标钻速数据，为目标钻速中最优转速，为目标钻速中中等转速，为目标钻速中最差转速，为和的平均值，记为中点值，代表某一组随钻钻速数据集的第i个钻速数据。
本发明公开了一种基于数据驱动的钻速随钻优化方法，该方法包括根据单元操作时间段或单元操作进尺建立对应的随钻单元数据集，根据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，通过控制钻速随钻优化处理过程极限时间及钻速提速幅值来终止优化过程，本发明公开的一种基于数据驱动的钻速随钻优化方法，据峰值区间平均值法或者预设目标钻速优化法或者散点精细化钻速优化法进行钻速随钻优化，比传统的依靠钻井工程师经验进行转速优化更具科学性，能够在不同段内进行转速优化，通过大量的实际数据进行科学的随钻转速优化，使得转速的最优值无限接近理想值，对实时优化钻井施工、提高钻井效率具有指导作用。
至此，本领域技术人员认识到，虽然本文已详尽展示和描述了本发明的实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导符合本发明原理的许多其他变形或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变形或修改。
