保证钻井泵运行可靠性的有效方法——润滑油分析技术

通过对钻井泵结构特征和失效机理的分析，指出润滑油分析技术是保证钻井泵运行可靠性的一种有效方法。给出润滑油分析技术的采样方法、分析仪器及将铁谱与光谱分析相结合提高诊断和分析准确率的方法。通过润滑油分析可及时发现并预测钻井泵的故障，避免重大事故发生，给预防性维修提供理论依据和实际指导，从而提高了钻井泵的运行可靠性。     

油田钻井废水处理技术与研究

针对油气田钻井产生大量的固体废弃物渗滤池中钻井废水处理的问题,利用化学混凝沉降兼氧化还原法处理固废渗滤液进行了实验研究。实验结果表明,经过调整渗滤液pH值．加入聚合氯化铝铁及助凝剂PAM,进行絮凝沉降,再用芬顿试剂氧化,可以处理高浓度废水,特别是对CODcr、色度等指标的控制,达到污水综合排放标准。     

卓越绩效模式与质量管理技术方法

介绍了卓越绩效模式及质量管理技术方法的内容,针对钻井液公司钻井液管理存在的各种问题,提出了卓越绩效的经营管理模式,对钻井液公司所承包的井实施创新管理。阐明了卓越绩效模式对钻井液技术的影响。     

深水固井作业井喷事故的蝴蝶结模型

由于浅层水和浅层气等高压流体预测的困难性和危害性,深水固井作业过程中面临很多的难题。以往人们总是关注钻进过程中的井喷事件的防控,但2010年英国石油公司(bp)"深水地平线"钻探平台发生爆炸事故改变了人们的看法,固井作业质量差同样会导致井喷。对井喷处理措施的不当,不仅会造成井毁人亡的恶性事故,同时大量溢油入海更会严重破环海洋环境,造成严重的生态灾难。以bp事故报告为依据,将事故树分析与事件树分析相结合,对深水固井作业溢流的原因、井涌监测失败的原因和井喷的后果进行了详细分析,分别建立了深水固井作业溢流和溢流井涌监测失效的故障树。并结合井喷事件树建立了固井作业井喷事故的蝴蝶结模型。该模型为深水固井作业过程井喷事故的防控提供了一定的依据和参考。     

钻井历史数据分析利用的新视角与启示

通过对钻井历史数据进行可视化分析,得出深井钻井最后500m并段具有在全井钻井周期与完井周期中占比高、事故占比高、解卡成功率低、处理事故耗时长等特殊现象,简要分析了其形成原因,并就创新提速管理模式、优选提速并段、改进钻井设计、确保精细操作的持续性、优化事故处理决策等方面提出了建议。     

对《钻井井控装置组合配套、安装调试与维护》标准中有关问题的探讨

针对SY/T5964-2003《钻井井控装置组合配套、安装调试与维护》标准中有关安装、调试存在的一些问题[1],联系现场工作实际,提出了具体修改建议,以使整个标准更加科学合理。     

石油钻机状态模糊综合评价

运用模糊数学的方法,根据石油钻机各个组成系统在整套钻机中所起的作用大小,确定各个系统的权重,并再进一步细化,确定各个组成系统的关键部件和零件的权重。依据检测数据分析和专家经验,对钻机等级进行综合评判和分级。     

钻杆失效分析与可靠性探讨

通过对钻杆失效问题的深入调查和分析，找出引起钻杆失效的主要原因。通过采用合适的对策，有效预防钻杆失效，从而保证钻杆的质量可靠性。     

基于机器学习的岩性识别研究

钻井过程中的岩性识别是一个复杂且不断变化的非线性过程,很难建立准确的数学模型。由于传统识别方法存在解释精度低以及难以获得或丢失测井曲线的问题,直接通过传感器获取的钻速、钻压等每个与岩性有直接或间接关系的钻井参数,利用钻井参数进行岩石预测。基于机器学习技术,采用BP神经网络学习算法,根据地层岩性的特点,建立神经网络识别岩性模型,构造钻进参数样本并在MATLAB软件中利用神经网络工具箱进行岩性识别,分析训练集样本数量对模型识别准确率的影响。研究结果表明:BP神经网络输出非常准确,描述了采集到的钻井参数与岩性之间的关系,体现出神经网络的优越性;对钻井过程中岩性的识别具有积极的作用,有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率。该岩性识别方法应用于仿生PDC钻头等方面,在试验和理论相互补充、支撑的同时便于利用该方法针对智能石油钻机开展更深层次的研究。     

大庆油田断层破碎带大斜度定向井仿油基钻井液技术

针对大庆油田长垣地区断层破碎带大斜度定向井容易发生井壁坍塌、井漏、卡钻的问题,研究了一种强抑制、低滤失、封堵型仿油基钻井液技术,钻井液中加入乳化剂OW-1和润滑剂RH4,混入原油25%,摩阻系数小于1,有效防止了卡钻,下钻下套管顺利。现场应用17口井,没有出现井壁剥落坍塌、卡钻复杂事故,井漏程度大大降低。