钻井自动化技术现状及发展趋势研究

王亚东

（大庆钻探工程公司钻井四公司，吉林 松原 138000）

经济的高速发展使世界各国对石油和天然气等碳氢化合物能源的需求量大幅度增加[1-2]。钻井作业是石油和天然气产业最重要的环节之一，也是获得地下资源的主要途径之一。与钻井活动相关的工艺和技术创新都有助于提高钻井作业效率、安全性和经济性。为了高效开采石油和天然气资源，近几十年来钻井工程获得了广泛的关注并取得了突飞猛进的技术进步。在油田钻井行业，钻井自动化可以大幅度提高生产效率、提升钻井质量、降低人员作业风险和管理风险。本文介绍了近年来钻井自动化的技术现状及发展趋势[3-4]。

1 钻井自动化发展历史

为了进一步提高生产效率和提升钻井质量，降低人员作业风险和管理风险，钻井工程行业对钻井自动化技术的研究给予了更多的关注。随着钻井自动化系统相关技术的发展，钻井工艺从传统方法向自动化技术转变。通过硬件和软件相结合，大数据分析、物联网、云技术和人工智能等技术的整合为提高钻井作业效率提供了基础[5-6]。

1999 年Kaber 将自动化水平分为10 级，其中最低级为手动控制，最高级为全自动化控制，中间的8个级别分别是：行动支持、批处理、共享控制、决策支持、混合决策、刚性系统、自动决策和监督控制。自动化的控制过程可以分为：监控（即观察系统性能）、生成选项（即提供建议）、选择选项（即做出决定）和实施响应（即控制）。Kaber认为将人类决策与计算机处理相结合可以大幅度提升工业领域的自动化水平。例如：井下旋转导向系统只需要监督控制（自动化分级为8～9 级），而地面方位控制是一个共享控制系统（自动化分级为4级）。Kaber还研究了开放、协作计划（例如为数据交换创建标准化的开放环境）对促进系统自动化发展的影响。

2007 年Eustes 分析了钻井平台自动化的演变过程：①机械化阶段（用机械动力代替人力）；②半自动系统阶段（人来控制机器）；③全自动阶段（自主操作）。最终的全自动阶段（LOA10），是钻井技术上的一大进步，意味着至少在钻机工作期间，设备可以在没有人工干预的情况下运行。

2013 年Søndervik 描述了自动化钻井平台所需使用的智能机器人的性能。虽然目前钻井系统自动化基础设施的一部分已经处于高度自动化水平，但其中涉及的其他系统和子系统仍有很多需要完善的技术。目前，部分井下仪器和测量系统（例如旋转导向系统）已经可以将井下钻头的实时情况通过通信网络传递到工程师的办公室。2009年Daireaux等人开发的软件模型可以监控钻井作业的全过程，并向钻井人员和其他监控人员提供建议。2013 年Beggs 和Abadie 的研究指出，数字网络的创建为钻井信息的实时提取和处理提供了重要的基础。

由于石油钻井平台等钻井设备的自动化对油气资源的勘探和开发产生了重大影响，许多石油公司已经开始为其钻井设备（例如海上石油钻井平台）配备自主钻井控制系统。目前欧洲石油和天然气公司的海上平台已经能够在没有操作人员的情况下执行钻井作业。截止目前，自动化系统已经从海上平台拓展到陆上平台，特别是页岩油气和煤层气勘探开发。

2020 年Creegan 和Jeffrey 开发了智能钻井优化程序，这项新技术使用人工智能算法使系统具有持续的自我学习能力，使其能够主动解决钻井过程中发生的各种问题，同时最大限度地提高机械钻速并优化钻井参数。该系统的优势在于它在钻井过程中减少了对人的依赖，降低了钻井事故发生时，系统反应缓慢或做出错误指令的风险。该套系统在现场应用期间将机械钻速提高了60%。

在3D可视化技术的推动下，井下工具的自动化能力也得到了提升。为实现准确的井位布置，Haliburton推出了名为iCruise 的智能钻头产品，该智能钻头可以提高钻具转向性和钻井性能，可实现精确转向和准确定位，使承包商获得更可靠的钻头性能和更快的钻井速度从而大幅度缩短井周期。

为了在钻井作业过程中实现决策自动化，Motive Drilling Technologies 公司开发了一种定向钻头引导系统，该系统可在钻井平台上实现决策自动化。该系统可以在不影响井筒质量的情况下减少钻井时间，从而提高钻机效率。钻头引导系统使用最新的井下计算程序，并装备具有自我完善功能的自动决策算法。Baker Hughes 研发的i-Trak 钻井自动化设备也是一种具有井下状况预测、诊断和高速处理功能的先进电子设备，可帮助做出有效的钻井决策和实时管理。

为了在钻进过程中减小阻力和降低狗腿度，NOV公司开发了井下自动螺杆，该螺杆的转速更高，可以改善井眼清洁状况、改善井眼轨迹并提高机械钻速。Schlumberger 公司的OptiDrill 实时智能钻井工具能够收集地面和井下数据，并使用先进的算法实现事故预测并提交报告，该系统的开发可以帮助钻井工程师进一步降低钻井作业风险、减少工具失效概率并提高钻井效率。

井控也是钻井作业过程中的一个关键环节，美国的墨西哥湾井喷事件以及国内开县的井喷事故均表明，在钻井作业过程中需要采取严格的井控措施。而井控自动化系统则成为快速识别、决策和应对井控事件的重要技术。Safe Influx 公司开发了自动化井控解决系统，现场应用证明，该系统可以为司钻提供井控决策技术支持，大幅度降低司钻在面临井涌、井喷事故时容易因人为因素带来的风险。该系统能够检测井筒中是否存在流体涌入情况，并根据井控标准做出有利的决定，然后自动启动井控操作，从而实现安全关井。与传统技术相比，这项革命性技术能够减少井下流体的流入量，这意味着可以减少因为延迟操作带来的损失和恢复钻井所需要的时间，该技术可以提供自动化二级井控，从而在提高钻井效率的同时降低井控风险。

2021 年Sharma 等设计和开发了一种实验室规模的试验台（粘滑模拟器）来识别和预测井下钻柱的环境情况（例如扭转和振动等）。该实验测试平台使用机电一体化的机械和电气组合来分析钻柱振动情况。测得的振动模式是转速、扭矩、钻压、钻头卡阻时间和频率等参数的函数。

Thakur 和Samuel 建立了一种新的方法来预测井下数据，该方法使用地面数据进行深度学习，可以通过提高机械钻速和减少井下工具故障来提高钻井效率。在该预测方法中，使用了泥浆泵参数传感器等成本相对较低的技术来收集井下数据建立钻井参数模型，然后使用该模型来预测井下数据。该项研究的成果尚未在钻井领域得到验证，但是在模拟测试中，所开发的模型估值误差低至3%，可以实时准确地预测井下数据。

Sliwa等人进行了空气钻井过程中转速、钻头直径和钻压对机械钻速的影响。研究过程中，使用直径为4″的钻头在相同地质剖面上钻了九个井眼，井眼之间的水平距离为6m，通过研究结果得出以下结论：施加最大钻压时可以实现最高的机械速度，最慢的钻速也是由最低钻压获得的。此外，研究中发现到钻杆中气压的增加会导致能量消耗的增加，从而导致施工成本增加。

Nystad等人研究了一种称为极值搜索的数据驱动优化方法，该方法使用新型自动算法来实时评估井下状况，其执行参数在钻井过程中随钻压和转盘转速变化。该系统所提供的算法可以帮助处理钻井事故，可将机械钻速提高20%左右。

Dumitrescu 等人使用现代复合材料系统对钻井工具的腐蚀修复进行了数值性能分析，该项研究成果主要应用于修复腐蚀钻具，选择的修复材料具有与基础钢管兼容的一致机械性能。根据有限元模拟结果，腐蚀区域的宽度对修复区的应力状态影响有限。

过去几十年，钻井液测量方面的自动化进展较为缓慢，常规的质量和流量传感器难以在高温高压、高固相含量、腐蚀性大、流变性复杂的恶劣井下环境中运行，设备的可靠性、准确性和维修成本阻碍了钻井液传感器的研发和应用。密度、流变特性和温度是钻井液最基本和最重要的参数，目前主要的测量设备主要包括密度计、Marsh漏斗和粘度计。目前正在研究的自动化设备有：“自动化”漏斗、钻井液密度记录仪、自动数字粘度计、用于测量密度和流变的连续测试模块、用于岩屑回注的自动密度/粘度模块、用与变温条件下测量的过程控制数字流变仪。目前用于测量钻井液参数的自动传感器主要是其他行业开发的传感器改造而来的，还需要进一步的改进。

2 钻井自动化技术展望

钻井技术的发展是一个漫长的过程。钻井作业在油气资源开发过程中仍然是最关键、最复杂和成本最高的部分。通过提高钻井作业的自动化程度，可以大幅度提高钻井效率和作业人员的安全性。

尽管人们在钻井自动化领域取得了很多突破，但与航空、汽车、交通等其他行业相比，钻井作业和管理系统的数字化仍处于起步阶段。在其他行业中已经广泛使用的机器人和无人机等技术尚未在钻井领域得到广泛应用。随着石油和天然气行业全面进入自动化和数字化过程控制阶段，钻井工程领域也将更多地使用数字化仪表和自动化过程控制。机器人技术将改变钻井作业过程。更多地使用数字化仪器来减少井场作业人员也有助于解决健康、安全和环境等相关问题，并且更有利于降低成本。机器人钻井系统的最终阶段是实现无人钻井作业。此外，先进的机器人钻井技术将能够实现钻机的整体搬迁。另一个提高钻井自动化程度的解决方案是无人机技术。无人机可以替代人检查泥浆罐、储罐、运输管道和其他复杂设备。但无人机通常需要通过地面控制中心进行操作，它们的操作需要强大的飞行控制技术以及最先进的导航、数据处理和跟踪控制能力。未来无人机技术将更多地使用在位于恶劣环境中的油气藏中。

3 结论

（1）钻井作业在油气资源开发过程中仍然是最关键、最复杂和成本最高的部分。通过提高钻井作业的自动化程度，可以大幅度提高钻井效率和作业人员的安全性。

（2）钻井作业的自动化作业中主要涉及的自动化包括井下控制、地面控制和远程控制，但这三个方面的发展速度差异较大。其中井下系统目前已经达到了较高的自动化水平（LOA9）。钻井现场的地面系统是高度机械化的，具有自动钻机和扭矩系统（LOA5）等钻井组件的自动化。但远程控制系统目前的自动化水平较低（LOA2）。

（3）尽管人们在钻井自动化领域取得了很多突破，但与航空、汽车、交通等其他行业相比，钻井作业和管理系统的数字化仍处于起步阶段。在其他行业中已经广泛使用的机器人和无人机等技术尚未在钻井领域得到广泛应用。随着石油和天然气行业全面进入自动化和数字化过程控制阶段，钻井工程领域也将更多地使用数字化仪表和自动化过程控制。