技术摘要：
一种实时钻井辅助决策方法及系统，其中，该方法包括：在钻井端获取待分析钻井的实测数据，并将实测数据传输至云端服务器；利用云端服务器根据实测数据实时计算影响钻井效率和风险的关键参数在井内分布数据和/或变化情况数据；利用云端服务器根据关键参数在井内分布数据  全部
背景技术：
随着勘探开发的不断深入，油气勘探开发难度越来越高，地质状况日益复杂，储层 埋深增加，钻井工程面临的复杂风险情况越来越多，这样也就导致处理钻井风险和事故所 需的成本越来越高，因此实现安全高效钻井是钻井行业的首要目标。 目前，与钻井效率和钻井风险直接相关的地层压力、井筒压力、摩阻扭矩等关键参 数在钻井过程中无法应用传感器直接测量，只能应用传统计算方法基于钻井现场其他传感 器数据进行计算。由于计算过程中涉及到大量数据交互及迭代计算，钻井现场工控机性能 无法满足计算需求，也就无法实时计算获得这些关键参数变化趋势提供给钻井人员进行决 策。因此，钻井现场施工及风险发生后的参数调控主要依靠现场司钻、钻井队长等少数人员 以往的钻井经验，对于人员依赖性过强，难免在决策过程中出现失误。 目前专利和文献中所提供的技术和方法主要分为两种。一种是应用灰色关联、决 策树等方法基于钻井现场传感器数据变化进行风险征兆识别，另一种则是通过对井筒压力 或摩阻扭矩中的某一关键参数的计算对单一风险进行识别。总体而言，目前的方法和技术 均集中于钻井风险的识别预测，但是却无法为现场人员提供高效钻进和风险防控所需的调 参备选方案，无法直接帮助钻井人员进行决策。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提供了一种实时钻井辅助决策方法，所述方法包括： 步骤一、在钻井端获取待分析钻井的实测数据，并将所述实测数据传输至云端服 务器； 步骤二、利用云端服务器根据所述实测数据实时计算影响钻井效率和风险的关键 参数在井内分布数据和/或变化情况数据； 步骤三、利用云端服务器根据所述关键参数在井内分布数据和/或变化情况数据 确定当前现场施工参数条件下的钻井风险状态； 步骤四、利用云端服务器根据当前现场施工参数条件下的钻井风险状态的不同， 采用不同的风险识别分析模型确定不同的调参方案集，并将所述调参方案集发送至所述钻 井端。 根据本发明的一个实施例，所述影响钻井效率和风险的关键参数包括以下所列项 中的任一项或几项： 地层压力、井筒压力、井眼清洁度、摩阻、扭矩和机械钻速。 根据本发明的一个实施例，在所述步骤四中， 如果当前现场施工参数条件下的钻进风险状态为正常状态，则采用提速调参分析 4 CN 111598366 A 说　明　书 2/7 页 模型根据所述关键参数确定提速调参方案集； 如果当前现场施工参数条件下的钻进风险状态为风险状态，则采用风控调参分析 模型根据所述关键参数确定风控调参方案集。 根据本发明的一个实施例，确定提速调参方案集的步骤包括： 步骤a、利用调参方案生成模型生成第一预设数量的初始提速调参方案，得到初始 提速调参方案集； 步骤b、基于所述初始提速调参方案集中的各个初始提速调参方案中调整后的参 数，重新执行所述步骤三，确定各个初始提速调参方案下的钻井风险状态； 步骤c、根据所述各个初始提速调参方案下的钻井风险状态确定所述提速调参方 案集。 根据本发明的一个实施例，在所述步骤c中，提取钻井风险状态为正常状态的初始 提速调参方案，并利用所提取的初始提速调参方案形成所述提速调整方案集。 根据本发明的一个实施例，确定风控调参方案集的步骤包括： 步骤d、利用调参方案生成模型生成第二预设数量的风控调参方案，得到初始风控 调参方案集； 步骤e、基于所述初始风控调参方案集中的各个初始风控调参方案中调整后的参 数，重新执行所述步骤三，确定各个初始风控调参方案下的钻井风险状态； 步骤f、根据所述各个初始风控调参方案下的钻井风险状态确定所述风控调参方 案集。 本发明还提供了一种实时钻井辅助决策系统，所述系统包括： 实测数据获取装置，其设置在钻井端，用于获取待分析钻井的实测数据； 云端服务器，其与所述实测数据获取装置通信连接，用于接收所述实测数据获取 装置上传的实测数据，根据所述实测数据实时计算影响钻井效率和风险的关键参数在井内 分布数据和/或变化情况数据，并根据所述关键参数在井内分布数据和/或变化情况数据确 定当前现场施工参数条件下的钻井风险状态，进而根据当前现场施工参数条件下的钻井风 险状态的不同，采用不同的风险识别分析模型确定不同的调参方案集。 根据本发明的一个实施例，所述系统还包括： 人机交互装置，其设置在所述钻井端并与所述云端服务器通信连接，用于接收所 述云端服务器发送来的调参方案集并输出给用户。 根据本发明的一个实施例，如果当前现场施工参数条件下的钻进风险状态为正常 状态，所述云端服务器则配置为采用提速调参分析模型根据所述关键参数确定提速调参方 案集； 如果当前现场施工参数条件下的钻进风险状态为风险状态，所述云端服务器则配 置为采用风控调参分析模型根据所述关键参数确定风控调参方案集。 根据本发明的一个实施例，所述云端服务器配置为根据如下步骤确定所述提速调 参方案集： 利用调参方案生成模型生成第一预设数量的初始提速调参方案，得到初始提速调 参方案集； 基于所述初始提速调参方案集中的各个初始提速调参方案中调整后的参数，重新 5 CN 111598366 A 说　明　书 3/7 页 执行所述步骤三，确定各个初始提速调参方案下的钻井风险状态； 根据所述各个初始提速调参方案下的钻井风险状态确定所述提速调参方案集。 目前的方法和技术均集中于钻井风险的识别预测，但是却无法为现场人员提供高 效钻进和风险防控所需的调参备选方案，无法直接帮助钻井人员进行决策的问题。本发明 所提供的实时钻井辅助决策方法提供了一种新的技术思路，其基于云计算技术通过应用其 分布式计算与并行计算的高效性，实时计算分析与钻井效率和风险直接相关的关键参数， 实时生成备选的提速/风控调参方案反馈传输至钻井现场，从而辅助钻井人员结合实际情 况进行实时钻井决策，实现安全高效钻井。 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利 要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要的附图做简单的介绍： 图1是根据本发明一个实施例的实时钻井辅助决策系统的结构示意图； 图2是根据本发明一个实施例的实时钻井辅助决策方法的实现流程示意图； 图3是根据本发明一个实施例的实时钻井辅助决策系统的分布示意图； 图4是根据本发明一个实施例的确定提速调参方案集的实现流程示意图。