基于多源钻井数据的机械钻速影响因素分析

薄文超

（中海油田服务股份有限公司钻井事业部，海南 海口 570311）

摘  要：机械钻速（ROP)是衡量钻井效率的重要指标，其变化受地层特性、钻头结构、钻井液性能及作业参数等多因素耦合控制。为揭示ROP主控机制，基于多口井、多类型实测数据，构建了涵盖工程录井、随钻测井、地层压力监测、钻井液性能与钻头结构的多源钻井数据库。通过数据整合、缺失与离群值处理及鲁棒标准化，建立了统一的高质量数据集。采用互信息法分析ROP与多维特征之间的非线性关系，筛选出17个主控因素。结果表明，钻压、转速、泵排量、钻井液密度、等效循环密度、地层压力梯度及钻头几何参数对ROP影响显著。研究为ROP预测与钻进参数优化提供了数据与理论基础，对复杂地层下的高效安全钻井具有指导意义。

关键词：机械钻速；多源数据；互信息法；钻井参数；数据预处理

0 引言

机械钻速（ROP）是评价钻井效率与作业质量的重要指标，其受岩性、钻井液性能、钻头结构和作业参数等多因素耦合影响。传统研究多基于单井或单源数据，难以系统揭示复杂地层条件下的非线性控制机制。随着随钻测量与实时监控技术的发展，钻井现场可获取多源、多尺度的高频数据，为ROP影响因素的系统研究提供了条件。然而，不同来源数据在采样精度、时间分辨率及量纲上存在差异，直接分析易产生偏差。为此，本文在多源数据整合的基础上，建立统一的预处理与特征分析体系，利用互信息法识别ROP的主要控制因素，为ROP预测与参数优化提供理论依据。

1  数据体系与处理方法

1.1  多源数据体系

研究建立覆盖5大类参数的多源钻井数据库，共计76项变量。

（1）工程录井数据：包括井深（Depth）、钻压（WOB）、转速（RPM)、扭矩（T)、悬重（WOH)、泵排量（Q）、泵压（SPP）、人口钻井液密度（MI）与温度（TI）等，是钻井机械能与水力能的直接表征。

（2）随钻测井数据（LWD）：包括自然伽马（GR）、电阻率（P40H）、声波时差（DTCO）等，用以反映岩性特征及地层孔隙度。

（3）地层压力体系监测数据：包括上覆压力梯度（OBG）、孔隙压力（PP）、破裂压力梯度（FG）等，表征井下应力环境。

（4）钻井液性能数据：包括密度（MW）、黏度（MV）、旋转黏度（D6）、等效循环密度（ECD）等，反映携岩与井控特性。

（5）钻头参数数据：包括钻头直径（BD）、总流体面积（TFA）、切削齿尺寸（CTS）等，表征钻头结构与破岩能力。

该数据体系全面涵盖机械能输人、水力功率、地层响应及井控参数，为多因素综合分析提供了基础。

1.2 数据预处理流程

为适配机器学习训练与验证需求，实施以下流程。

（1）统一标尺与采样：以井深为统一标尺，将不同类型数据以1m采样间隔重采样，对采样密度较高的数据取井深整平均，见式（1）。

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