摘要：在人工智能等现代信息技术的推动下，智能钻井已成为油气行业发展的重要领域。通过数字化、自动化技术，智能钻井将钻井的各个环节进行整合，实现了部分钻井作业的自主决策，从而提升了钻井作业效益，降低了风险隐患。当前，行业正整合力量，致力于数据实时测量、信息高速传输、自动控制、智能决策等技术的攻关，以推动智能钻井技术的快速发展。

　　关键词：智能钻井；人机交互；振动控制；智能决策

　　0引言

　　当前，自动化、信息化技术快速发展，钻井技术正逐步向智能化方向迈进。高精度传感器与智能钻井、井下控制及信息传输等不同子系统紧密结合，实现了部分钻井作业的自主决策和自动化控制，进而提升了钻井效率，降低了风险隐患。

　　1智能钻井的构成

　　(1)系统架构。智能钻井系统架构通常由多个组件和子系统组成，以实现数据采集、处理、分析、控制和监控等功能[1-2]。作为一个复杂的整体，系统架构的各个组件之间密切合作、互联互动。典型的智能钻井系统包括数据采集层、数据处理分析层、控制执行层、网络通信层、功能应用层以及安全保障层等。

　　(2)数据测量系统。该子系统负责收集、处理和分析钻井现场的各种实时数据。例如，依靠先进的传感器采集地层参数、钻井参数、钻具状态等数据。其中，钻井参数传感器可以记录钻头转速、钻压、钻速等参数，钻具状态传感器可以记录钻柱倾斜度、旋转角度等参数。采集到的数据将被传输到数据处理和分析层进行进一步处理。

　　(3)信息传输系统。该子系统主要负责钻井现场和远程操作中心之间的实时数据传输和通信。通过实时方式，将传感器和采集设备的数据传输到井口或操控中心，以便及时监测和控制钻井过程。考虑到钻井条件的复杂特征，传输系统需要具有高带宽和低延迟的特点，以确保数据的及时性、准确性和稳定性。

　　(4)自动控制系统。作为一种基于先进技术和算法的系统，自动控制系统能够完成钻井过程的自动化控制和优化。该系统采用模型预测控制(MPC)、PID控制、模糊控制等智能控制算法，实现钻井过程的自动调节和优化，确保钻井作业的指令得以有效执行。根据实时数据和预测模型，自动调整钻井参数，以实现最优的钻井效率和质量[3]。

　　(5)智能决策和分析系统。该系统是智能钻井系统的核心所在，主要功能是应用智能算法进行数据分析，辅助钻井人员做出最优决策。通过实时数据和历史数据的模拟分析，能够识别钻井过程中的潜在故障，并提供预测维护建议。

　　(6)人机交互。该子系统实现了钻井操作人员与系统之间的信息高效交互和传递。用户界面通常采用图形化界面，直观显示钻井过程的实时状态，允许用户根据自己的需求和偏好进行界面定制和功能配置。人机交互子系统还支持远程监控，允许远程专家对钻井过程进行监视和指导。

　　(7)标准与认证体系。其功能在于确保智能钻井系统设计、制造、安装和运行的各个环节符合相关的技术要求和安全标准，保障钻井作业的安全性、高效性。标准与认证体系能够提升各子系统之间的衔接关系，加速智能钻井技术的应用推广。

　　2智能钻井技术发展现状

　　2.1总体进展

　　总体来看，智能钻井技术作为石油勘探与开发的重要领域之一，仍处于攻关验证阶段。虽然部分单项技术已经实现了商业化应用，但整体上距离成熟推广还有一段距离。其中，井下动态传感器等数据测量系统发展迅速，初步实现了商业化推广；旋转导向、起下钻以及钻井液循环测量等控制系统也实现了不同程度的现场应用和推广；钻井仿真模拟、远程决策平台等智能决策分析系统也在不断优化完善中。总体来说，地面、井下一体化智能钻井技术仍处于开发试验阶段，但发展潜力巨大。

　　按照人机互动程度，SPE将钻井智能化分为观察、咨询、半自主控制以及自主控制等4类模式[4]。在观察模式下，系统不提供任何建议，仅提供采集、处理后的信息；在咨询模式下，系统可向用户提供咨询建议，由现场司钻进行决策，如定向钻井辅助、钻井动态过程诊断等系统；在半自主控制模式下，在司钻批准的前提下，系统可自动执行指令，如自动控压钻井、自动送钻等系统；在自主控制模式下，系统可自主决策并执行，如随钻测量、旋转导向等系统。目前，智能钻井技术正处于咨询模式向半自主控制模式过渡的阶段。

　　2.2关键技术发展现状

　　贝克休斯、哈利伯顿、壳牌等公司于2013年成立了自动化钻井路线图联盟，并协同SPE等其他组织推进了钻井智能化的发展进程。DSA-R搭建的智能钻井架构包括测量系统、控制系统、钻机设备、信息通讯、建模与模拟、人工交互标准及认证等部分，为石油企业绘制了详细的技术路线图[5]。

　　实时、高效的信息采集对于监测、分析、模拟、控制钻井作业具有重要意义。从构成上看，数据测量系统自上而下可分为井下和地面测量系统两部分。井下测量系统主要测量作业过程中的井下动态以及地层信息，地面测量系统则主要测量提升与旋转系统、钻井液系统等作业信息。在井下测量方面，美国NOV公司推出的沿钻柱测量系统能够同时获取温度、环空压力、三轴振动等数据，并将其高速传输到地面系统。斯伦贝谢公司研发的随钻远探测技术将储边界层的探测能力提升至60 m，确保开发井在复杂地层中也能获得较高的储层钻遇率。在地面测量方面，巴西石油公司创新研发的钻井液实时测试系统，利用先进的深度学习算法对采集到的数据进行分析，预测钻井液性能，确保操作人员及时获取钻井液电导率、PH值、密度、流变性等参数的变化趋势。

　　智能钻井的高效实施离不开高效、实时的信息传输。从构成上看，该系统分为井下和地面两部分。井下传输主要以有线钻杆、声波以及电磁传输为主，地面传输则主要为光纤、卫星、宽带等传输方式。在井下传输方面，斯伦贝谢研发的NWD数据传输系统可实现35 bit/s的传输速率，较常规传输方式速率提升了6倍。加拿大XACT公司推出的声波传输技术以声波为信号载体，数据传输速率为20 bit/s。NOV公司推出的有缆钻杆信息传输方式，数据沿钻柱的传输速率达到了560 00 bit/s。在地面传输中，主要分为井场近距离传输和远程传输，技术较为成熟，目前的主要制约因素在于通信标准不够统一，导致不同系统之间难以实现数据共享。

　　比较有代表性的成果是NOV公司研发推出的顶驱控制系统，该系统可对钻头旋转速度等参数进行准确评估，并预测井下黏滑程度，从而减缓或避免黏滑振动现象的出现。挪威RDS公司研发的机器人钻井系统通过自主学习，可应用管柱操作工具完成一系列钻台作业。该控制系统可与钻井控制软件连接，目前正处于半商业化推广阶段。

　　挪威eDrilling公司推出的钻井仿真系统依托人工智能、大数据等技术对地层、水动力学、管柱力学等多个模型进行仿真模拟，通过高精度的优化调整指导随钻监测等作业。荷兰Shell公司推出的智能定向钻井分析系统在美国二叠盆地开展了应用实践，应用14口井的钻压、钻速、压差、泥浆排量等钻井数据对未来钻井参数进行预测，其中压差预测误差仅为0.21%。

　　对于常规重复性作业，机器具有显著的效率优势；但当机器发生故障或在复杂区域作业时，人则具有更优的判断能力和作业经验。智能钻井技术并非通过一键化操作实现无人化钻井，而是将人机交互与自动化技术相结合，基于人机优势实现分工协同作业。现阶段该方面的研究尚处于探索阶段，如何实现司钻、智能决策、远程支持工程师之间的协同互动是业内研究的热点。

　　总体来看，当前多项智能钻井技术相对成熟并能够商业化推广，但开展一体化整合仍然面临诸多难题。构建标准与认证体系，实现不同子系统的有效衔接，能够提升系统的可操作性。钻井工程应用的API标准与设备控制系统应用的国际通用标准之间存在一定的差异，因此需要改进和扩展标准与认证体系，提升设备与钻井工艺之间的互通性。

　　2.3发展趋势

　　以自动化钻井为主要特征的智能钻井技术在实际应用中仍存在诸多难题，但其快速发展仍然是行业发展的主要潮流[6]。未来，高精度传感器、信息传输设备等设施的智能化水平将持续提升；数字孪生等前沿信息技术与钻井工程将深度融合，仿真模拟水平将进一步提升，钻头前探功能将进一步完善；人机交互技术将得到进一步发展，智能钻井框架下的人机一体融合度将进一步提升；智能钻井整体架构及不同公司钻井设备系统之间的通用性和互操作性也将得到有效提升。

　　3我国智能钻井技术发展面临的挑战及发展方向

　　3.1面临的挑战

　　与国外相比，我国在智能钻井领域虽存在一定的差距，但也取得了显著的进展。例如，管柱自动化处理、钻机集成控制系统等地面装备已得到一定应用；地质导向等井下系统也实现了工业化应用。尽管在井下动态传感器、自动控制系统等方面有所突破，但仍面临诸多技术难题。例如，复杂地层钻井过程中的数据采集与处理、高精度的数据测量和分析、智能钻井技术与前沿信息技术的深度融合等[7]。总体来看，我国智能钻井技术发展面临的挑战主要表现为：(1)统筹规划不足，需加强多学科、多专业间的协调，统一标准协议，提升数据交互和信息共享；(2)关键技术研发尚需突破，包括复杂区域钻井数据采集、信息高速传输、智能控制系统等；(3)数据融合与分析能力有限，需加强历史数据与实时数据的融合和高效分析；(4)智能化水平有待提高，不同工具及系统间的协作需加强。

　　3.2发展方向

　　(1)完善框架规划与标准体系。应统筹规划，构建完善的系统架构，注重不同子系统之间的整合及协同互动，如数据通信等。同时，构建统一的行业标准，确保数据共享的及时性和有效性[7-8]。

　　(2)研究数据实时测量技术。应攻关井下参数智能监测技术，实时采集井底钻压、轴向振动、转速、扭矩等各项参数。通过实时采集地层特征参数，开展多维多参数随钻测井解释，实现多维远探测，提升水平井储层钻遇率，从而有效增加产能。

　　(3)发展信息高速传输技术。以适应不同地层段钻井测量、传输的需求为目标，攻关高速随钻无线传输技术。同时，为将采集到的大量数据分类压缩存储传输，应强化井下信息智能存储技术的研发。

　　(4)提升自动控制系统水平。重点研发自动控制连续起下钻钻机及相关配套设备，实现钻机设备的全自动化。同时，研发高造斜率旋转导向系统，实现复杂钻井环境下井眼轨迹的高精度控制。此外，还应开展基于人工智能背景下的井下减震稳扭工具研发，通过自适应调整降低钻井冲击和振动带来的负面影响。

　　(5)构建钻井智能决策分析系统。应加强破岩机理等方面的研究，研发钻井智能仿真系统。同时，利用大数据分析提升系统故障诊断、风险预判能力。此外，还应强化钻井智能仿真系统的研发，提升实时决策的能力。

　　(6)推动智能钻井一体化技术发展。应注重关键技术、系统、装备的集成优化，形成集成效应。同时，攻关智能仿生钻井技术，确保钻井钻遇储层最佳“甜点”，实现钻井效率以及单井产能的最大化。

　　4结语

　　智能钻井是在自动化钻井的基础上，将钻井各个环节进行数字化整合，并将其集成到同一平台上，实现实时钻井信息的共享，并做出智能钻井决策。为了推动智能钻井技术的快速发展，应整合行业力量，开展前沿技术攻关，与快速发展的数字化技术密切融合，提升装备工具的智能化水平。

　参考文献：

　　[1]李华洋，邓金根，谭强，等.智能钻井技术应用体系构建及研究进展[J].现代化工，2023(10)：41-45，51.

　　[2]李中.中国海油油气井工程数字化和智能化新进展与展望[J].石油钻探技术，2022，50(2)：1-8.

　　[3]马志忠，袁则名，贾雍，等.海洋石油实时智能钻井辅助决策技术进展[J].海洋石油，2023，43(3)：84-89.

　　[4]孙成芹，胡永建，孙琦，等.基于标准化视角的智能钻井高速信息传输发展现状[J].中国标准化，2023(20)：56-60.

　　[5]魏洁.基于大数据时代钻井工程技术一体化平台的建设[J].信息系统工程，2023(1)：38-40.

　　[6]张菲菲，崔亚辉，于琛，等.基于机器学习的钻井工况识别技术现状及发展[J].长江大学学报：自然科学版，2023，20(4)：53-65.

　　[7]杨华，强亮.智能型钻井多参数仪发展现状及趋势[J].石化技术，2023，30(9)：251-253.

　　[8]刘清友.若干智能钻井装备发展现状及应用前景分析：以四川盆地页岩气开发为例[J].钻采工艺，2022，45(1)：1-10.