多参数监测下钻井参数优化与智能控制研究

彭德威

（中石化西南石油工程有限公司钻井一分公司，四川 成都 610500）

摘  要：钻井作业中参数优化依赖经验调控，难以应对复杂地层的高效钻进需求，构建涵盖钻压、转速、泵压等28项参数的实时监测系统，采样频率达10Hz，数据延迟<50ms。建立机械钻速与成本的多目标优化模型，基于8500组历史数据训练随机森林模型，预测精度达94.7%，开发粒子群寻优算法实现参数自适应调节，结合模型预测控制策略，响应时间<8s。现场应用表明，智能控制模式使机械钻速提高23.7%，钻井周期缩短19.0%，单位进尺成本降低23.4%，为复杂地层钻井提供了智能化解决方案。

关键词：钻井参数优化；多参数监测;机器学习；智能控制

深层、超深层及非常规油气资源开发对钻井效率提出更高要求，传统依靠人工经验的参数调整方式存在响应滞后，精度不足等问题。钻井过程涉及钻压、转速、排量、扭矩等多参数耦合作用，其相互影响机理复杂，难以实现精准控制。随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，基于多参数实时监测的智能优化控制成为提升钻井效率的有效途径。通过构建参数关联模型，运用机器学习算法挖掘历史数据规律，开发自适应控制系统，可实现钻井参数的智能化调节，对推动钻井作业自动化、智能化具有重要意义。

1 多参数监测系统构建与数据采集

多参数监测系统（图1）是实现钻井参数优化与智能控制的基础支撑。该系统运用4层架构设计方式，在钻机、井口、井下等关键部位布置压力，温度，振动，扭矩等多类型传感器，以此来实时采集钻压、转速、泵压、排量、悬重等28项参数，采样频率可达到10Hz。

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