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摘要：钻井井控技术作为我国开采石油的重要技术手段已经被广泛应用于石油勘测过程中，但是在应用钻井井控技术过程中还存在着很多问题，包括了技术本身以及设备方面的问题。这些问题会影响着开采的效率和开采质量，因此本文在此基础上就钻井井控的相关问题做了一定的探讨，从而更好促进石油行业的发展。
关键词：钻井井控技术;常见问题;对策分析
背景：
钻井井控技术是石油石油开采过程中重要的技术，同时随着各种先进控制技术不断应用到钻井井控技术当中，大大提高了钻井的精度，对于提高石油开采效率和质量发挥了至关重要的作用。但是在将钻井井空技术应用到石油开采过程中，由于设备和技术的问题还存在着很多问题，这些问题都会影响着钻井井控的应用。
1.钻井井控技术常见问题
1.1定向仪的精读及故障
测量仪器在定向工作中的使用是至关重要的，如果在测量过程中仪器发生障碍就会使得定位和测量数据不准确，从而使得钻井轨迹出现误差。导致定向仪器出现故障的方法有很多种。第一测量方法不科学，导致测量数据存在着很大的偏差。第二，测量仪器在长时间使用过程中出现了螺丝老化，从而影响了最终结果的测量，从而误导最终的钻井轨迹。第三，仪器如果出现螺杆弯曲、地层倾角大等原因也会影响最终的测量工作。在测量过程中，总之，定向仪是钻井井控技术中重要的测量仪器，保障定向仪测量数据的准确性和精密性是保障钻井井控技术开展的重要保障。如果由于各种故障存在就会使得测量误差变得很大，从而影响最终钻井的质量和效率，造成资源的浪费。
1.2钻井井控的轨迹控制
钻井井控技术对于钻井的轨迹要求十分严格，因此需要对于钻井的轨迹进行严格的控制，从而保障最终钻井的轨迹符合实际项目的需求，在开展钻井井控技术控制过程中如何进行轨迹的控制是保障钻井技术开展的重要因素。但是在开展钻井过程中由于技术的限制以及选用的控制算法不合适就会使得轨迹和预定的轨迹偏离比较严重，因此如何选择合适的控制算法和控制策略是保障钻井技术成功的重要因素。但是在实际过程中很多因素都会导致轨迹出现偏差。例如，在地下油田的开采过程中，往往需要钻出多口井，而且这些井口还需要保持联通，对于轨迹的精度要求很高，一个很小的误差就可能导致项目的失败。目前，目前在轨迹控制过程中，实钻井眼往往不能完全按照预先设计的轨迹运行，导致偏差过大，导致与目标偏差过大。这大大增加了钻井成本，并可能导致安全事故。
1.3鉆井井控技术实施中的清洁问题
清洁问题是在实际的油田开采过程中经常面临的问题，比如开采的石油的过程中常常会带出很多岩石碎屑，如果这些碎屑堆积在一块就容易造成管道堵塞。因此如何及时将这些残渣清洁干净也是提高石油效率的关键因素，否则就会增加开采阻力。
2.提高钻井井控技术的几点建议
2.1钻井工程安全预警技术
在早些年，综合录井仪刚刚投入到钻井工程中，判断井下是否出现故障问题仅仅是通过一些仪器测量返回的参数进行的，主要是通过人员的相关经验做出的决断。但是这种判断方式就存在着很大的局限性。判断故障准确率直接取决于工程人员的工作经验，还需要工作人员有着很高技术水平，但是通过这样的判断方式难免出现漏判的问题。另外一方面，往往井下的地质环境十分复杂，出现故障的种类和类型也十分多，仅仅依靠认为的经验进行判断，存在着很大的干扰和片面性。因此，需要更加的技术来准确判断钻井事故种类和类型，使得事故预警的可靠性显著提高，国内外很多专家学者对这项技术进行大量研究，有效降低了事故发生概率。
1.2地层压力检测技术
地层压力检测技术是钻井工程中最终的技术，随着钻井深度增加，地层压力显著增加，使得很多技术难以开展钻井技术。为了解决地层压力检测技术相关难题，国内外很多研究专家对于这个技术进行了广泛研究，发明了各种地层检测技术。在过去常见的一种地层压力检测技术是泥岩密度法，但是随着钻井深度增加和钻进难度增加，这种技术已经不能满足时代发展需求了，目前常见地一种钻井技术是随钻检测法，这种技术在传统技术之上进行了一定的调整和发展，能够有效预测和检测不同地层压力变化。虽然我国在这一项技术上起步晚于国外的研究，但是通过我国工程师不断努力，我国成功研制了随钻地层压力监测系统，这个系统能够对于不同类型地层压力进行有效而精确检测。
2.2数据挖掘技术应用于钻井井控的轨迹控制中
将数据挖掘的相关技术应用于钻井井控的轨迹控制中，可以有效挖掘出数据背后的规律和结论。对于不同测量项目的环节往往采用的算法不尽相同，基于传统的机器学习的算法包括了决策树、随机森林、聚类算法以及粗糙集等，基于深度学习的方法可以应用于分类和回归等各个环节。但是深度学习的数据挖掘算法往往需要很大的数据集进行训练，同时还需要人为进行数据集的标定等等，但是基于深度学习的方法往往在准确率方面的性能远超于传统的机器学习。
另外，相关性是数据挖掘技术很重要的一个特征。在数据挖掘环境下，通过分析数据之间的相关性，往往可以得出来很重要的结论。具体的实现过程就是通过相关分析大量数据来挖掘数据背后存在的显著性的统计因素，然后利用这些统计因素进一步分析得到预期结果。进行相关分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘方法或者利用多回归模型来构建数据挖掘模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，然后这些因素就可以广泛应用于钻井井控的轨迹控制中。往往通过数据挖掘得出来的影响因素可以直接用在信号分析和处理过程中，可以有效分析出井下复杂的情况。因此，在数据挖掘技术的背景下，大量的数据为钻井井控的轨迹控制中发展奠定了基础，通过相关分析就可以很快得到各个行业生产各项指标的参数以及风险评估情况，以此制定的各个行业生产计划更加的科学合理。
结语
综上所述，钻井井控技术中很多环节都是影响着最终钻井的效率和质量问题，因此解决这些问题能够显著提高石油开采的效率和质量问题。尤其随着随着信息技术和人工智能技术的发展，极大促进了石油钻井技术的发展。
参考文献：
[1]李洪娟.天然气井井控技术应用现状及发展探讨[J].西部探矿工程，2018，30（07）：86-88.
关键词：钻井井控技术;常见问题;对策分析
背景：
钻井井控技术是石油石油开采过程中重要的技术，同时随着各种先进控制技术不断应用到钻井井控技术当中，大大提高了钻井的精度，对于提高石油开采效率和质量发挥了至关重要的作用。但是在将钻井井空技术应用到石油开采过程中，由于设备和技术的问题还存在着很多问题，这些问题都会影响着钻井井控的应用。
1.钻井井控技术常见问题
1.1定向仪的精读及故障
测量仪器在定向工作中的使用是至关重要的，如果在测量过程中仪器发生障碍就会使得定位和测量数据不准确，从而使得钻井轨迹出现误差。导致定向仪器出现故障的方法有很多种。第一测量方法不科学，导致测量数据存在着很大的偏差。第二，测量仪器在长时间使用过程中出现了螺丝老化，从而影响了最终结果的测量，从而误导最终的钻井轨迹。第三，仪器如果出现螺杆弯曲、地层倾角大等原因也会影响最终的测量工作。在测量过程中，总之，定向仪是钻井井控技术中重要的测量仪器，保障定向仪测量数据的准确性和精密性是保障钻井井控技术开展的重要保障。如果由于各种故障存在就会使得测量误差变得很大，从而影响最终钻井的质量和效率，造成资源的浪费。
1.2钻井井控的轨迹控制
钻井井控技术对于钻井的轨迹要求十分严格，因此需要对于钻井的轨迹进行严格的控制，从而保障最终钻井的轨迹符合实际项目的需求，在开展钻井井控技术控制过程中如何进行轨迹的控制是保障钻井技术开展的重要因素。但是在开展钻井过程中由于技术的限制以及选用的控制算法不合适就会使得轨迹和预定的轨迹偏离比较严重，因此如何选择合适的控制算法和控制策略是保障钻井技术成功的重要因素。但是在实际过程中很多因素都会导致轨迹出现偏差。例如，在地下油田的开采过程中，往往需要钻出多口井，而且这些井口还需要保持联通，对于轨迹的精度要求很高，一个很小的误差就可能导致项目的失败。目前，目前在轨迹控制过程中，实钻井眼往往不能完全按照预先设计的轨迹运行，导致偏差过大，导致与目标偏差过大。这大大增加了钻井成本，并可能导致安全事故。
1.3鉆井井控技术实施中的清洁问题
清洁问题是在实际的油田开采过程中经常面临的问题，比如开采的石油的过程中常常会带出很多岩石碎屑，如果这些碎屑堆积在一块就容易造成管道堵塞。因此如何及时将这些残渣清洁干净也是提高石油效率的关键因素，否则就会增加开采阻力。
2.提高钻井井控技术的几点建议
2.1钻井工程安全预警技术
在早些年，综合录井仪刚刚投入到钻井工程中，判断井下是否出现故障问题仅仅是通过一些仪器测量返回的参数进行的，主要是通过人员的相关经验做出的决断。但是这种判断方式就存在着很大的局限性。判断故障准确率直接取决于工程人员的工作经验，还需要工作人员有着很高技术水平，但是通过这样的判断方式难免出现漏判的问题。另外一方面，往往井下的地质环境十分复杂，出现故障的种类和类型也十分多，仅仅依靠认为的经验进行判断，存在着很大的干扰和片面性。因此，需要更加的技术来准确判断钻井事故种类和类型，使得事故预警的可靠性显著提高，国内外很多专家学者对这项技术进行大量研究，有效降低了事故发生概率。
1.2地层压力检测技术
地层压力检测技术是钻井工程中最终的技术，随着钻井深度增加，地层压力显著增加，使得很多技术难以开展钻井技术。为了解决地层压力检测技术相关难题，国内外很多研究专家对于这个技术进行了广泛研究，发明了各种地层检测技术。在过去常见的一种地层压力检测技术是泥岩密度法，但是随着钻井深度增加和钻进难度增加，这种技术已经不能满足时代发展需求了，目前常见地一种钻井技术是随钻检测法，这种技术在传统技术之上进行了一定的调整和发展，能够有效预测和检测不同地层压力变化。虽然我国在这一项技术上起步晚于国外的研究，但是通过我国工程师不断努力，我国成功研制了随钻地层压力监测系统，这个系统能够对于不同类型地层压力进行有效而精确检测。
2.2数据挖掘技术应用于钻井井控的轨迹控制中
将数据挖掘的相关技术应用于钻井井控的轨迹控制中，可以有效挖掘出数据背后的规律和结论。对于不同测量项目的环节往往采用的算法不尽相同，基于传统的机器学习的算法包括了决策树、随机森林、聚类算法以及粗糙集等，基于深度学习的方法可以应用于分类和回归等各个环节。但是深度学习的数据挖掘算法往往需要很大的数据集进行训练，同时还需要人为进行数据集的标定等等，但是基于深度学习的方法往往在准确率方面的性能远超于传统的机器学习。
另外，相关性是数据挖掘技术很重要的一个特征。在数据挖掘环境下，通过分析数据之间的相关性，往往可以得出来很重要的结论。具体的实现过程就是通过相关分析大量数据来挖掘数据背后存在的显著性的统计因素，然后利用这些统计因素进一步分析得到预期结果。进行相关分析的技术手段有很多，常见的手段有基于最小二乘方法或者利用多回归模型来构建数据挖掘模型，然后进行回归分析得到影响变量的主要因素，然后这些因素就可以广泛应用于钻井井控的轨迹控制中。往往通过数据挖掘得出来的影响因素可以直接用在信号分析和处理过程中，可以有效分析出井下复杂的情况。因此，在数据挖掘技术的背景下，大量的数据为钻井井控的轨迹控制中发展奠定了基础，通过相关分析就可以很快得到各个行业生产各项指标的参数以及风险评估情况，以此制定的各个行业生产计划更加的科学合理。
结语
综上所述，钻井井控技术中很多环节都是影响着最终钻井的效率和质量问题，因此解决这些问题能够显著提高石油开采的效率和质量问题。尤其随着随着信息技术和人工智能技术的发展，极大促进了石油钻井技术的发展。
参考文献：
[1]李洪娟.天然气井井控技术应用现状及发展探讨[J].西部探矿工程，2018，30（07）：86-88.