钻井事故预防及处理案例分析

钻井事故预防及处理案例分析

诸葛领

中海油田服务股份有限公司 河北三河燕郊开发区 065201

摘要：随着近年来能源以及矿业对于国家经济的发展推动，其相应规模和技术都在不断发展，但相对于愈加增高的开采技术要求以及复杂多变的井矿环境，传统事故处理方式导致了较多的钻井事故问题，而随信息技术的发展，通过分析其事故成因和事故特征，提出相关的解决对策，诸如BP神经网络的智能化学习与识别，通过核磁共振、定量荧光等方式进行事故的预防以及处理。

关键词：事故预防；钻井技术；事故处理

引言

在我国多年的钻井生产工作中，极少发生大规模、大危害的钻井事故，大多为环境预估不当以及设备机械性问题导致的物理事故，但在今年的钻井工作中，国内外虽然积累了大量的事故预防以及处理经验，拥有较为成熟的钻井工作体系，但依然发生了较多的大型事故，如我国的氮气钻井应用上，再工作时出现井喷以及爆燃事故，2020年印度出现影响近九千人的天然气爆炸事故，以及2003年重庆发生的特大事故，造成了200人的伤亡，无论处于模式的优化还是对于生命、生产的意义，这些事故背后的诱因都迫切需要挖掘，通过掌握其背后诱因以及特征对应采取措施，改变以往预防处理成本高和难以落实的情况。

一、钻井事故

（一）钻井事故通常案例

无论是陆上钻井还是海洋钻井，无论是基于矿石的开采还是石油天然气等能源的开采，其工程相对体量一般较大，其工程设施、资金成本、人员队伍等规模较大，对于相应的管理和生产技术都要求较高，且其一般处于复杂地形之下，各类因素对于钻井事故都具有触发性，不当处理下将会造成极大地财产以及生命损失。而通过对于钻井事故的通常案例分析，能够掌握相应诱因，提前进行处理。一般的，钻井事故大多出现于机械障碍导致的物理事故，如由于长时间的连续使用，使得钻头出现高温以及金属疲劳等问题，而由于管理疏忽，不能够发现钻头的溜顿、断裂以及内部卡钻事故，此类事故一般会表现为钻头无法在范围内移动，上行、下放均出现遇阻现象，断头则会出现泵压、悬重、扭矩会突然急剧下降，转盘与钻井出现不正常突发加速现象。而受到钻井液的自然腐蚀，矿井结构由于自身的质地不均等问题，使得腐蚀性液体从薄弱处涌入，导致钻具开采过程中动力不足、泵压较低、岩屑返量少的现象。

除了自身设备导致的突发事故，矿井所在的复杂自然环境也会随着开采对于环境的影响以及其自身的自然变化而发生突发事故，一般的，井塌事故以及井漏事故最为严重，这两类事故都是因为钻井开采过程中导致了内部岩层结构和环境变化，井塌是对岩层结构的破坏，井漏则是对气液压力的影响，使得各地层的液体随着压力的影响下涌入矿井内部，这些事故不仅影响钻具的正常运行，更会导致连锁型的塌矿、掩埋事故。

（二）钻井事故特征参数

在钻井事故中，机械事故以及环境因素造成的相应事故都具有一定的普遍性，且由于相应检测设备的辅助，能够很好地了解钻井中发生的各类变化，通过分析其特征参数进行事故危险识别和预防。其中较为重要的有水力参数、钻井液参数、钻进深度参数，水力参数一般是指钻井中的水力特性、射流水力特性等的数值，包括泵的排量、压力以及液体流动速度等。钻井液是指流量、温度、电导率、体积等。可以根据钻井液出入口流量变化来判断有无钻井液的漏失，井漏、井涌等钻井事故发生。钻井液密度的变化，可以为调整钻井液性能提供良好的方案。电导率的变化可以判断出是否有钻井液侵入地层。钻进参数包括钻压、转速、井斜角、方位角、孔隙度、扭矩等。[[1]]而通过钻进参数的分析，能够发现相应的油气层，以及钻头等状态判断。

二、钻井事故处理

（一）BP网络智能化识别

国外在钻井事故识别技术上的研究已经取得一定成果，典型的有Verdande 开发的DrillEdge系统以及eDrilling Solutions公司开发的eDrilling 系统。这两个系统在钻井事故风险识别上有较好的应用，均可以对钻井过程中参数变化进行检测，当发现异常时，立即进行识别。[[2]]此类钻井事故识别技术是基于计算机技术的智能化算法引入与改进，其自1980年机器学习开始，以简单的决策树系统理念发展至今，当前的算法已然成为钻井等多项大型工程的基础性技术支持，在钻井类复杂事故中，能够很好地进行自我学习和智能化识别，即通过有监督学习、无监督学习和强化学习，依据现实需要建立不同的模型，若事故成因是各类因素的耦合，则使用有监督学习进行规律分析，而若相应的因素没有相关性，不具有普遍特征，则进行无监督学习，不预设结果进行分析和学习，以推演各因素的分布特征，而在强化学习中，尤其是对于此识别系统的智能化应用，其决定了对于环境的即时识别以及自动化判定。而是实际利用中，BP(back propagation)神经网络作为具备多层前向反馈式传播特点的神经网络，能解决事故识别中的大多数误差。BP神经网络的结构包括一个输入层、一个或者多个隐含层、一个输出层三部分，其中每层神经元的个数是不确定的。BP神经网络算法分为两个部分：信号的前向传播，误差的反向传播。

[[3]]在BP神经网络算法中，通过信号前向传播的方式将信号自输入层传导至预先设计好的具有函数的隐含层，经过函数加工后在导至输出层，通过反向传播以加权的方式修正各层之间的数据误差，并以建立的相应数值模型，使得误差满足于预设的期望目标。

（二）处理模式优化

在传统的事故处理模式中，一般是“发生一起解决一起”和“哪里事故哪里解决”的方式进行的，模式重点在于处理，处理重点在于已经发生的部分，单事故成因总是复杂多变的，而此模式不能够积累相应的特征因素，以进行事故的成因分布整理，而通过预处理模式的优化，以及原有的数据模型的技术支持，建立预警制度能够了解事故成因，获得事故特征因素规律，提前进行相关预警，预防并实时修正钻井设备中的机械化以及程序化错误，很大程度上避免事故的发生以及减少其危害。在以上讨论的钻井事故常见特征因素中，如环境事故中的井喷、井漏、钻井坍塌以及机械化事故如钻头腐蚀、钻头断裂等，都是预警模式中的重要参数。

总结：综上所述，在矿业以及能源对于社会发展愈加重要的当下，通过引入计算技术，建立相关函数模型，设置预警指标以及事故重点参数点，以BP神经网络和预处理制度进行事故识别和处理模式优化，利用前向式分层数据传导进行数据修正，能够很好的避免潜在事故威胁，发现和总结事故成因，并进行自主学习以及即时自动化处理，

参考文献：

[1]张倩. 基于机器学习的钻井事故识别系统研究与实现[D].西安石油大学,2021.DOI:10.27400/d.cnki.gxasc.2021.000777.

[2]沈建文,王旭东,丁俊选.川西深井漏涌卡钻井事故风险识别分析[J].钻采工艺,2017,40(03):10-12+7.

[3]孟英峰,吴苏江,陈星元,张彦平,王增年,王新虎.邛崃1井氮气钻井事故分析(Ⅰ)——构成事故的重要事件[J].天然气工业,2015,35(10):125-134.

[4]孟英峰,吴苏江,陈星元,张彦平,王增年,王新虎.邛崃1井氮气钻井事故分析(Ⅱ)——事故过程的还原及教训[J].天然气工业,2015,35(10):135-144.

[5]孙万海. 基于SVM和PSO的钻井事故智能预警系统研究[D].西安石油大学,2014.

[6]王建彬. 石油钻井工程事故的预警技术研究[D].中国地质大学（北京）,2013.

[[1]]张倩. 基于机器学习的钻井事故识别系统研究与实现[D].西安石油大学,2021.DOI:10.27400/d.cnki.gxasc.2021.000777.

[[2]]张倩. 基于机器学习的钻井事故识别系统研究与实现[D].西安石油大学,2021.DOI:10.27400/d.cnki.gxasc.2021.000777.

[[3]]焦敬品,李勇强,吴斌,何存富.基于 BP 神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究[J].仪器仪表学

报,2016,37(11):2588-2596.