一种井眼轨迹预测方法及装置和系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种井眼轨迹预测方法及装置和系统，该方法包括：将当前测点和第一预设数量的在先测点的井眼轨迹参数和录井参数输入预设的轨迹预测模型，得到预测点的第一井眼轨迹预测值；将当前测点和第二预设数量的在先测点的井眼轨迹参数输入至少一个预设的几何外推算法模型，得到预测点的至少一组第二井眼轨迹预测值；将第一井眼轨迹预测值和至少一组第二井眼轨迹预测值输入预设的轨迹回归模型，得到预测点的第三井眼轨迹预测值；根据当前测点的预测误差与第三井眼轨迹预测值，确定预测点的井眼轨迹预测结果。将机器学习方法与几何外推算法相融合，消除或减少了预测误差，通过误差调整，消除了误差累积效应，预测结果更接近井眼轨迹真实值。近井眼轨迹真实值。近井眼轨迹真实值。

【技术实现步骤摘要】
一种井眼轨迹预测方法及装置和系统


[0001]本专利技术涉及一种井眼轨迹预测方法及装置和系统。

技术介绍

[0002]随着油气勘探、开发技术的发展，对水平井、定向井的钻井越来越普遍，在油气田勘探、开发过程中，钻井之后必须进行测井，以便了解地层的含油气情况，井眼轨迹预测和控制成为影响钻井成功和成本的关键技术，钻头位置和井眼轨迹的准确预测是进行轨迹控制的前提。现有技术中，技术人员通常采用MWD工具进行测井，由于MWD工具一般设置于钻头后部，实时获取的随钻测量数据相对于钻头是滞后的，不能直接得到测点零长的井眼轨迹，因此，通常通过随钻测量数据，结合个人经验或常规分析方法来对测点零长的井眼轨迹进行预测，得到钻头处的井眼轨迹预测值，即预测点的井眼轨迹预测值，实现监控井眼轨迹的变化。上述测点即为MWD工具的实际位置，测点零长指的是MWD工具的实际位置到钻头的长度。
[0003]随着技术的进步，通常采用的井眼轨迹的常规分析方法包括：1、对钻头与地层相互作用进行三维分析，建立钻头与地层相互作用的三维钻速模式的理论受力模型，并据此预测井眼轨迹的井斜角和方位角；2、基于已钻井眼轨迹，利用数学几何方法进行轨迹计算，预测井眼轨迹的井斜角和方位角。

技术实现思路

[0004]本专利技术的专利技术人在对上述技术进行研究的过程中发现，由于井眼轨迹变化受钻具组合、钻进参数、井眼几何参数、地层因素等多种因素的影响，上述三维转速模式的理论受力模型均涉及很多参数，但有些参数，如地层各向异性系数、地层倾角和倾向，无法准确获取，因此，理论受力模型的方法无法推广应用，而单纯使用数学几何方法的几何外推算法模型虽然计算方便，但是由于其预先将井眼轨迹假设为某种特定的形状，只能适用于某些特定形状结构的井眼，井眼轨迹的预测误差较大。因此亟需一种井眼轨迹的预测方法，满足现场施工的精度要求，克服现有技术的缺陷。基于此，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种井眼轨迹预测方法及装置和系统。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种井眼轨迹预测方法，包括：
[0006]将当前测点和第一预设数量的在先测点的井眼轨迹参数和录井参数输入预设的轨迹预测模型，得到预测点的第一井眼轨迹预测值；所述预设的轨迹预测模型是根据预先获取的已钻井的井眼轨迹参数和录井参数训练得到的；
[0007]将当前测点和第二预设数量的在先测点的井眼轨迹参数输入至少一个预设的几何外推算法模型，得到预测点的至少一组第二井眼轨迹预测值；
[0008]将所述第一井眼轨迹预测值和所述至少一组第二井眼轨迹预测值输入预设的轨迹回归模型，得到预测点的第三井眼轨迹预测值；其中，所述预设的轨迹回归模型是根据预先获取的已钻井的多个轨迹点的井眼轨迹预测量值和井眼轨迹真实值训练得到的，所述轨
迹点的井眼轨迹预测量值包括第一井眼轨迹预测值和至少一组第二井眼轨迹预测值；
[0009]根据所述当前测点的预测误差与所述第三井眼轨迹预测值，确定所述预测点的井眼轨迹预测结果；所述井眼轨迹预测结果包括井斜角和方位角；其中，所述当前测点的预测误差是根据当前测点的井眼轨迹真实值与井眼轨迹预测结果确定的。
[0010]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法还包括，在获取到当前测点的井眼轨迹真实值时，根据当前测点的井眼轨迹真实值与井眼轨迹预测结果，确定所述当前测点的预测误差；
[0011]或，
[0012]在根据所述当前测点的预测误差与所述第三井眼轨迹预测值，确定所述预测点的井眼轨迹预测结果之前，根据当前测点的井眼轨迹真实值与井眼轨迹预测结果，确定所述当前测点的预测误差。
[0013]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法还包括，通过下述方式得到所述预设的轨迹预测模型：
[0014]根据预先获取的已钻井的多个轨迹点的井眼轨迹参数和录井工程参数，建立井眼轨迹训练样本集合；
[0015]根据所述井眼轨迹训练样本集合，训练预先建立的预测训练模型；
[0016]根据获取的所述预测训练模型输出的轨迹点的第一井眼轨迹预测值与井眼轨迹真实值，确定所述轨迹点的第一井眼轨迹预测值与井眼轨迹真实值的第一绝对平均误差；
[0017]根据所述第一绝对平均误差，调整所述预测训练模型参数；
[0018]重复上述训练过程，直至所述第一绝对平均误差满足第一预设误差阈值范围，得到所述预设的轨迹预测模型。
[0019]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法中，所述预设的轨迹预测模型为随机梯度下降算法模型；
[0020]所述将当前测点和第一预设数量的在先测点的井眼轨迹参数和录井参数输入预设的轨迹预测模型，得到预测点的第一井眼轨迹预测值，包括：
[0021]将所述当前测点和所述第一预设数量的在先测点的包括井斜角、方位角、井斜变化率、方位变化率、全角变化率、井眼曲率和工具面角的井眼轨迹参数以及包括钻压、转速、扭矩、立管压力和排量的录井参数，输入所述预设的轨迹预测模型，得到所述预测点的第一井眼轨迹预测值。
[0022]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法中，所述至少一个预设几何外推算法模型，包括：
[0023]自然参数法模型、圆柱螺线法模型、最小曲率法模型和恒装置角法模型中的至少一个。
[0024]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法还包括，通过下述方式得到所述预设的轨迹回归模型：
[0025]获取已钻井的多个轨迹点的井眼轨迹预测量值和井眼轨迹真实值；
[0026]将所述多个轨迹点的井眼轨迹预测量值和井眼轨迹真实值输入预设超参数的预设的轨迹回归训练模型，得到轨迹点的第三井眼轨迹预测值；
[0027]根据获取的所述预设的轨迹回归训练模型输出的轨迹点的第三井眼轨迹预测值
与轨迹点的井眼轨迹真实值，确定所述轨迹点的第三井眼轨迹预测值与轨迹点的井眼轨迹真实值的第二绝对平均误差；
[0028]根据所述第二绝对平均误差，调整所述轨迹回归训练模型参数；
[0029]重复上述训练过程，直至所述第二绝对平均误差均满足第二预设误差阈值范围，得到所述预设的轨迹回归模型。
[0030]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法中，所述预设的轨迹回归训练模型为lasso线性回归算法学习器模型；所述轨迹回归训练模型参数，包括：所述第一井眼轨迹预测值的权值，以及所述至少一组第二井眼轨迹预测值的权值；
[0031]所述第一井眼轨迹预测值包括第一井斜角预测值和第一方位角预测值，所述第二井眼轨迹预测值包括第二井斜角预测值和第二方位角预测值，所述第三井眼轨迹预测值包括第三井斜角预测值和第三方位角预测值。
[0032]在一个或一些可选的实施例中，所述的井眼轨迹预测方法还包括，通过下述方式确定所述第一预设数量的在先测点的井眼轨迹参数：
[0033]对预先获取的相邻两实测点的井眼轨迹参数进行插值加密，得到相邻两实测点之间的多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种井眼轨迹预测方法，其特征在于，包括：将当前测点和第一预设数量的在先测点的井眼轨迹参数和录井参数输入预设的轨迹预测模型，得到预测点的第一井眼轨迹预测值；所述预设的轨迹预测模型是根据预先获取的已钻井的井眼轨迹参数和录井参数训练得到的；将当前测点和第二预设数量的在先测点的井眼轨迹参数输入至少一个预设的几何外推算法模型，得到预测点的至少一组第二井眼轨迹预测值；将所述第一井眼轨迹预测值和所述至少一组第二井眼轨迹预测值输入预设的轨迹回归模型，得到预测点的第三井眼轨迹预测值；其中，所述预设的轨迹回归模型是根据预先获取的已钻井的多个轨迹点的井眼轨迹预测量值和井眼轨迹真实值训练得到的，所述轨迹点的井眼轨迹预测量值包括第一井眼轨迹预测值和至少一组第二井眼轨迹预测值；根据所述当前测点的预测误差与所述第三井眼轨迹预测值，确定所述预测点的井眼轨迹预测结果；所述井眼轨迹预测结果包括井斜角和方位角；其中，所述当前测点的预测误差是根据当前测点的井眼轨迹真实值与井眼轨迹预测结果确定的。2.如权利要求1所述的井眼轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括，在获取到当前测点的井眼轨迹真实值时，根据当前测点的井眼轨迹真实值与井眼轨迹预测结果，确定所述当前测点的预测误差；或，在根据所述当前测点的预测误差与所述第三井眼轨迹预测值，确定所述预测点的井眼轨迹预测结果之前，根据当前测点的井眼轨迹真实值与井眼轨迹预测结果，确定所述当前测点的预测误差。3.如权利要求1所述的井眼轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括，通过下述方式得到所述预设的轨迹预测模型：根据预先获取的已钻井的多个轨迹点的井眼轨迹参数和录井工程参数，建立井眼轨迹训练样本集合；根据所述井眼轨迹训练样本集合，训练预先建立的预测训练模型；根据获取的所述预测训练模型输出的轨迹点的第一井眼轨迹预测值与井眼轨迹真实值，确定所述轨迹点的第一井眼轨迹预测值与井眼轨迹真实值的第一绝对平均误差；根据所述第一绝对平均误差，调整所述预测训练模型参数；重复上述训练过程，直至所述第一绝对平均误差满足第一预设误差阈值范围，得到所述预设的轨迹预测模型。4.如权利要求3所述的井眼轨迹预测方法，其特征在于，所述预设的轨迹预测模型为随机梯度下降算法模型；所述将当前测点和第一预设数量的在先测点的井眼轨迹参数和录井参数输入预设的轨迹预测模型，得到预测点的第一井眼轨迹预测值，包括：将所述当前测点和所述第一预设数量的在先测点的包括井斜角、方位角、井斜变化率、方位变化率、全角变化率、井眼曲率和工具面角的井眼轨迹参数以及包括钻压、转速、扭矩、立管压力和排量的录井参数，输入所述预设的轨迹预测模型，得到所述预测点的第一井眼轨迹预测值。5.如权利要求1所述的井眼轨迹预测方法，其特征在于，所述至少一个预设几何外推算
法模型，包括：自然参数法模型、圆柱螺线法模型、最小曲率法模型和恒装置角法模型中的至少一个。6.如权利要求1所述的井眼轨迹预测方法，其特征在于，所述方法还包括通过下述方式得到所述预设的轨迹回归模型：获取已钻井的多个轨迹点的井眼轨迹预测量值和井眼轨迹真实值；将所述多个轨迹点的井眼轨迹预测量值和井眼轨迹真实值输入预设超参数的预设的轨迹回归训练模型，得到轨迹点的第三井眼轨迹预测值；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵飞，王潘涛，黄凯，丁燕，史肖燕，
申请(专利权)人：中国石油集团工程技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：