钻井液用处理剂质量数字化智能评价方法研究

胡延霞 张建卿 侍德益

(中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司 陕西西安 710021)

世界能源需求的加剧促进了石油钻井业的进步，也带来了石油钻井技术创新，在石油钻井工作过程中常常会产生循环流体[1]，也称为钻井液，组成钻井液的成分较复杂，包括乳状液、冲洗液、泡沫液等，因此处理钻井液是整个钻井施工中的关键部分[2]。目前大多钻井液都使用钻井液处理剂进行处理，随着钻探深度的增加，钻井面对的问题越来越多，对钻井液用处理质量的要求也越来越高，急需对钻井液用处理剂进行质量评价。因此，该文设计了新的数字化智能评价方法，为后续的钻井技术发展提供参考。

1 钻井液用处理剂质量数字化智能评价方法设计

1.1 测试钻井液处理剂性能

在进行数字化智能评价之前，首先要测试选取的钻井液处理剂的基础性能。由于钻井液在应用的过程中应该具备抗高温性、润滑性及抗盐钙侵扰等性能。在该项性能中，其抗盐钙侵扰性能非常重要，在实际钻井过程中为防止地层发生水化，都会在水相中添加少量盐分，以保证井壁的稳定性。

1.2 构建钻井液处理剂评价指标体系

钻井液抗盐钙性能测试完毕后即可设计处理剂的评价指标，构建标准的评价指标体系。受多方面因素影响，钻井液处理剂首先要满足环保性评价指标，即钻井液处理剂必须能够实现生物降解，可以将生物降解指标在0.05 以内的处理剂称为易，0.01～0.05 称为较难，低于0.01则最难，接下来调整钻井液抗盐钙侵扰等级[3]。根据评价指标，对液用处理剂进行化学含量评价，最常见的就是进行NO3-、Cl-含量进行测定，在指定的检测浓度内可以使用无极放电灯发射辐射谱线，检测试剂样品的质量浓度，接下来进行生物降解性评价，选取的封堵材料种类较多，包括ZF1、ZF2、ZF3，根据待测物的需氧量进行检测，将待测物装入锥形瓶中，进行混合、稀释，由于生物能否有效降解与废水中的有机物种类及其含量密切相关，因此需要提前对处理剂进行预处理，为后续的智能评价体系作基础。在构架评价指标过程中一定要注意钻井液用处理剂的质量分数差异，建立符合实际评价需求的智能化指标，为后续智能评价系统的构建作基础。

1.3 实现钻井液用处理剂质量数字化智能评价

依拖钻井液用处理剂质检数据库平台，对钻井钻井液处理剂的质检结果通过评分的方式完成钻井液用处理剂的优选，系统主要包括指标项获取模块、关联性获取模块、加权值计算模块和测试数据获取模块。

指标项获取模块用来获取某处理剂在评分系统中用于评判该处理剂的性能的功能性指标，关联性获取模块用于获取某处理剂各指标项与其性能之间的关联性，关联性至少包括一级关系、二级关系、三级关系及四级关系；其中级别越大表示关联性越强[4]。加权值计算模块，用于根据各所述指标项与所述钻井液用处理剂的性能之间的关联性，选取各所述指标项对应的第一加权值和第二加权值；第一加权值采用德尔菲法进行专家评分后获取各指标权值，第二加权法采用熵权法进行数据计算获得个指标权值，最后通过第一和第二加权值计算获得综合加权值[5-6]。测试数据获取模块，用于获取钻井液用处理剂与所述指标项对应的测试数据。根据国家标准、行业标准或者供应商提供的测试标准，对各钻井液用处理剂进行物理、化学性能测试，得到各指标项对应的测试数据。其中第一计算模块，用于求取各所述测试数据与对应加权值之积，得到对应各指标项的分数；第二计算模块，用于求取各指标项的分数之和，得到钻井液用处理剂的综合分数。

根据上述选取的钻井液处理剂评价指标及钻井液处理剂性能评价体系，可以构建钻井液处理剂智能化评价系统，首先，需要进行指标查询，即根据样品名称或型号进行查询型号、样品名称、检测的项目、检测项目的评价指标、指标权重、指标的上限、指标的下限、分值系数、执行标准、熵权法权重展示和分析等，按厂家和报告计算出各个样品的得分，导出到Excel。

其次，需要进行质检样品动态智能评分，可按样品名称、型号、生产厂家、3 个时间范围对审核通过并且合格的质检样品进行评分，然后进行处理剂优选智能评分，可按分类、样品名称、3 个时间范围对审核通过并且合格的质检样品进行评分。可查询评分排名、型号、样品名称、项目、指标、未加权分值、熵权法权重（%）、指标权重（%）、上限、下限、分值系数、检测均值、熵权法得分、加权得分、总分、熵权法总分。并可按总分和熵权法总分进行排名。选择一个样品可显示详细评分表及不同厂家不同时间的评分变化折线图，不同厂家不同时间的熵权法评分折线图。同理，并按厂家加权得分和熵权法得分生成评分柱状图。选择一个厂家显示详细评分表，并显示同厂家不同时间的加权得分和熵权法得分变化折线图。

评分处理后需要进行质检报告数据标准化，根据样品名称、抽样地点、检验编号、生产厂家、样品编号、审核结果、检验结果、检验日期、取样日期、生产日期等选择质检报告，输入修改的型号，修改的名称，修改的供货单位，修改的生产厂家，修改的抽样地点，修改的受检单位，进行批量修改质检报告，接下来进行数据标准化检查及维护，修改技术标准名称和药品代码规范化，列出未在技术标准里的样品名称或型号，批量修改样品名称或型号。

最后，进行评价指标及评分标准管理，智能分析指标权重，实现数字化智能评价。通过对钻井液用处理剂的性能进行综合评分进行同类但不同厂家、不同生产时间的处理剂进行优选得出钻井液用处理剂的优劣情况，避免了人工疏漏或者误判，提高了评估的准确度和工作效率。

2 实验

2.1 实验准备

选取某钻井工程的X 钻探区域进行钻探，首先需要选取钻探区域的钻井液润滑剂，利用钻头功率传递效应，与该钻探区域的井壁摩擦状态进行选取，钻井润滑剂的类型有很多，包括主成分为天然沥青的润滑剂、主成分为脂肪酯甲酸的润滑剂，还包括主成分为乙氧化铵、聚丙三醇的润滑剂，将这些润滑剂进行Green Lube 环保处理，综合TR-1对其进行标准化测定，此时润滑剂的性能测定结果具体见表1。

表1 润滑剂性能测定结果（测定温度50 ℃）

由表1可知，这3种润滑剂的基础性能虽然存在一定的差异，但总体来看差异较小，因此可以证明此时使用的润滑剂性能良好，选取H1 钻井液进行进一步处理，将H1 与H2 和H3 进行充分混合，测试此时的粘稠变化情况，具体见图1。

图1 H1粘稠变化情况

由图1可知，随着混合时间的增加，其粘稠度呈先增加后下降最后保持平衡的趋势变化。使用上述选取的润滑剂对钻井液的综合影响进行评价，首先需要选取评价使用的加重剂，常见的加重剂主要按照粒度进行划分，普通加重剂的晶石粒度约在13.00～40.00 μm之间，微粉加重剂的晶石粒度约在0.50～1.90 μm之间，超细加重粉的晶石粒度约在0.05～0.13 μm之间。该实验选取钻井液用水溶性加重盐抑制剂有机盐Weigh2进行处理，为后续的评价作基础。

根据构建的钻井液用处理剂数字化智能评价体系，结合上述的处理过程，设计数字化智能评价指标的计算公式如下。

式（1）中，X为粘稠系数；β为评价权重；r为标准化系数，可以使用该钻井液用质量数字化智能评价指标进行后续的评价效果分析。

2.2 实验结果与讨论

分别使用该文设计的钻井液用处理剂质量数字化智能评价方法和传统的钻井液用处理剂质量评价方法对选取区域使用的钻井液用处理器进行质量评估，分别计算两种评价方法的评价指标，实验结果具体见表2。

表2 实验结果

由表2 可知，该文设计的钻井液用处理剂数字化智能评价方法的评价指标数值高，证明设计的钻井液用处理剂数字化智能评价方法的评价效果较好，具有有效性。

3 结语

综上所述，随着能源需求的扩大，钻井技术也在逐渐进步，在实际钻井过程中钻井液处理对环境保护和钻井成功进行具有重要意义，因此急需对钻井液用处理剂进行质量评价。该文构建了钻井液用处理剂数字化智能评估系统，设计了新的数字化智能评价方法并进行实验，结果表明，该数字化智能评价方法的评价指标数值较高，证明该评价方法的评级效果较好，具有有效性，有一定的应用价值，可以作为后续钻井液处理的参考。