钻井岩石力学参数三维建模方法及其现场应用

摘要：

在地层空间中建立岩石力学参数三维数据模型可指导钻井设计与施工,但常规建模方法的精度和分辨率有限.考虑到层速度是求取钻井岩石力学参数的基础数据,理论分析发现地层波速与地震属性之间存在着较复杂的映射关系,而神经网络学习算法具备识别这种定量关系的能力,基于识别结果可预测三维地震层速度,据此提出了钻井岩石力学参数三维建模新方法.在提取得到目标工区内完钻井的声波测井和井旁地震属性的基础上,将各套地层中的声波速度和对应的地震属性作为学习样本对,使用小波神经网络分层识别波速和地震属性之间的非线性函数关系,再将这种关系延拓至工区三维空间上,利用地震信息依次建立地震层速度和各类钻井岩石力学参数三维模型,并将其用于指导钻井工程.本方法在鄂尔多斯南部YS地区进行了应用,地层三压力和岩石可钻性三维建模成果具有较高的精确度和分辨率,依据模型进行的钻井工艺技术优化取得了良好的提高钻速、减少复杂的效果.

关键词：钻井岩石力学参数、三维建模、地震属性、神经网络、钻井优化

所属期刊栏目：43

资助基金：国家科技重大专项"低渗透油气藏高效开发钻完井技术"编号:2016ZX05021-003-002

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-16