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軟件可對接鉆機控制系統，自動執行司鉆確認后的最優參數指令
 
精準找到最優機械鉆速區間，是旋轉鉆井優化、削減作業成本的關鍵。鉆井作業并非一味追求鉆速最大化：高機械鉆速雖能縮短鉆進至目標深度的周期，但鉆速過高會引發各類鉆井異常工況、破壞井眼軌跡質量，甚至限制最終可鉆達的總井深。
 
鉆井過程屬于多參數耦合的復雜非線性系統，受鉆壓、鉆井液性能、鉆頭類型等多重因素影響，想要鎖定最優鉆速區間難度極大。與此同時，行業目前仍以傳統機械鉆速預測優化手段為主：要么依靠人工分析經驗數據，要么采用純物理模型；兩類方法通用性較差，難以適配多變的地層條件與施工工況。
 
ROP優化系統研發思路與核心技術原理
 
哈里伯頓將于今年下半年推出全新技術產品——機械鉆速優化系統（ROP Optimizer），攻克上述行業難題。該系統搭載基于云端的機器學習水平段鉆速優化算法，在貼合現場真實、安全鉆井約束條件下，精準預判水平段最優機械鉆速。系統依托地面轉盤轉速、井下馬達轉速、地面估算鉆壓等輸入參數，結合歷史井與實時隨鉆數據完成鉆速預測模型訓練。
 
哈里伯頓技術專家斯特凡?梅南德博士稱：“傳統純解析物理鉆速模型無法快速、高效地跨井自主學習。更換鉆具組合、地層巖性、鉆頭型號后，模型都需要重新標定參數。而我們這套系統采用混合建模架構，既保留物理機理建模體系，又搭載實時機器學習模塊。”
 
梅南德博士表示，機器學習能夠挖掘海量鉆井數據中隱藏的內在規律與復雜耦合關系，以此解決鉆速預測與優化難題，但機器學習方案本身也存在短板。
 
市面上絕大多數同類系統完全脫離物理機理，僅依靠數據擬合優化機械鉆速，極易忽略鉆井系統核心動力學特征；并且優化算法輸出的轉速、鉆壓等參數往往未納入現場作業約束，給出的推薦參數在實際井場不具備可操作性，甚至存在安全隱患。
 
“司鉆清楚各項參數的上下限標準，比如鉆壓需要控制在特定區間，也熟知設備額定極限。我們的軟件內置全部設備限值約束，保證輸出推薦方案貼合司鉆現場操作邏輯。如果軟件輸出參數超出設備規格，司鉆會直接否決該方案。” 梅南德博士說道。
 
為將物理約束條件內置至軟件底層，鉆速優化算法配套振動預測模型。該模型可計算共振轉盤轉速 —— 即鉆頭工作頻率與自身固有機械頻率重合時對應的轉速，以此規避振動風險；并將該臨界閾值作為模型硬性約束，確保推薦轉盤轉速始終處于安全作業區間。
 
梅南德博士表示：“研發這套機械鉆速優化系統的核心目標之一，就是規避鉆頭井下故障，保證鉆頭與地層有效嚙合。每款鉆頭都對應精準的切削深度區間，我們必須維持良好的鉆頭地層嚙合狀態。同時為抑制振動，我們依靠該振動模型篩選適配轉速，避開共振頻率。”
 
圖1 哈里伯頓機械鉆速優化系統可在嚴守現場施工約束條件、最大限度降低井下故障風險的前提下，自動求解旋轉鉆井最優機械鉆速。系統先調取與當前井地層、工況高度匹配的鄰井數據完成建模預測，再向司鉆輸出最優鉆速參考方案；同時通過 WITSML 數據協議或鉆機本地采集通道獲取本井實時實鉆數據，持續精細化迭代修正模型。
 
軟件整套作業流程首先調取鄰井數據，篩選在地層、井眼軌跡、底部鉆具組合、鉆頭、螺桿馬達規格上與當前井工況最接近的鄰井作為基準，用于對比驗證優化模型性能；同時通過WITSML協議或鉆機直采獲取本井實時鉆井數據，持續微調優化模型運行效果。
 
振動預測成像模型結合井眼軌跡、鉆井參數、鉆具組合規格，輸出可規避振動的地面轉盤轉速；該轉速數據輸入鉆速優化算法后，算法會在預設鉆井參數約束范圍內求解最優機械鉆速。機械鉆速優化系統按照用戶預設進尺間隔（例如每鉆進10英尺），輸出當前井深前方待鉆段的最優鉆速推薦值。
 
整套系統部署在云端服務器，哈里伯頓自研專屬中間件作為橋梁，打通云端平臺與鉆機設備。優化參數推薦值通過中間件傳輸至鉆機控制系統，自動鉆井單元可自動執行設定參數。但梅南德博士說明，系統配備人工強制接管功能，司鉆可在任意時刻從軟件手中收回設備操控權限。
 
“司鉆永遠掌握最高操控權，這是讓司鉆信任這套系統的必要前提。無論出現任何異常情況，司鉆均可中斷系統聯動、手動處置隱患，完成處理后可自行重新開啟優化系統。”
 
圖2 機械鉆速優化系統在內部算法中集成振動預測模型。該模型可計算任意井深處規避軸向振動（紫色曲線）、扭轉振動（橙色曲線）、橫向振動（紅色曲線）所需的共振規避轉速。本示意圖中，測試井的推薦安全轉速區間以綠色方框標識，測試井實際運行轉速以綠色圓點標注。
 
仿真與現場試驗成效及商業化規劃
 
去年哈里伯頓在公司內部虛擬鉆機平臺完成鉆速優化算法首輪測試，該虛擬平臺可完整復刻真實鉆機作業工況。用于訓練算法的數據由多套獨立物理模型生成，模擬目標井施工特征：鉆頭 - 地層交互模型復刻鉆頭切削行為，摩阻扭矩模型計算地面扭矩；另有獨立物理模型分別模擬壓差、排量、機械鉆速與鉆壓變化規律。
 
本次仿真測試規則：系統每鉆進1英尺采集一組鉆機數據，累計采集100英尺數據便自動更新內部預測模型。
與此同時，系統每鉆進10英尺向虛擬鉆機推送一組參數推薦值，虛擬鉆機持續執行該套參數，直至新推薦指令下發。
 
虛擬鉆機測試結果表明，優化算法可同步逐步調整多項鉆井參數，讓鉆井工況從初始狀態平穩過渡至最優工況。
 
梅南德博士稱：“虛擬仿真測試主要驗證模型的數據響應能力，保證參數波動時計算邏輯穩定、輸出結果可靠。”
 
仿真測試完成后，哈里伯頓在南得克薩斯一臺鉆機開展現場試驗，依托機械鉆速優化系統完成7000英尺水平段鉆進。公司遠程實時作業中心（ROC）搭建并同步監控振動預測模型與鉆速優化模型；鉆機實時WITSML數據回傳至系統，持續更新水平段鉆進參數推薦方案。
 
遠程作業中心打通優化系統與鉆機控制系統，系統可調控自動鉆井單元的鉆壓、機械鉆速、地面轉盤轉速、壓差設定值。經司鉆確認后，更新后的參數推薦值按固定進尺間隔下發至鉆機控制系統，無需司鉆額外操作即可自動執行；參數更新頻率、各項參數限值均提前與油田作業方協商確定。
 
司鉆可隨時切回手動操控模式，本次試驗中97%的鉆進作業由優化系統自主管控，且司鉆100%采納系統輸出的全部參數推薦方案。
 
對比同一井場、同一地層、同款鉆具組合的兩口鄰井，該水平井段平均機械鉆速提升26%。
 
目前該機械鉆速優化系統正在西德克薩斯、南得克薩斯多臺鉆機開展新一輪現場拓展試驗，哈里伯頓計劃于今年下半年，在自有鉆機平臺正式推出該商用系統。