专家视点：推动钻井技术从“经验驱动”向“数据驱动”跃升

  [中国石化报 2025-07-14]
  □中国石化工程院 魏浩光 张洪宁
  智能钻井技术作为油气井工程方向数字化转型的核心驱动力，已成为行业变革的关键。中国石化发挥大兵团作战的优势，通过持续攻关，在自动化装备、随钻测控、智能决策控制等方面取得突破性进展，推动钻井技术从“经验驱动”向“数据驱动”跃升。
  在自动化装备方面，研制了7000米同升式自动化钻机，配套“一键式”管柱处理系统；创新研发伺服电动控压钻井装备，控压精度达±0.25兆帕，响应时间缩短至7秒；开发了钻井液性能检测与调控系统，实现钻井液流变性、密度、离子浓度和破乳电压等性能参数在线精准测量。
  在井下智能测控方面，研发了高分辨率电阻率成像仪，实现128扇区、10毫米精度地层成像，裂缝识别率达92.8%；研制了耐温175摄氏度随钻井下动态工程参数测量仪，可获取钻压、振动等11类工程参数；自主研发了静态推靠式旋转导向系统，耐温165摄氏度、耐压140兆帕、最大造斜率11.5度/30米。
  在智能决策控制方面，开发了智能钻井分析决策云平台，实现了钻井实时优化、风险预警、地质导航三大核心应用模块的可视化集成；形成了钻井参数智能优化技术，86种专业算法和23类AI模型支撑实现钻井参数多目标优化；开发了井筒风险预警技术，融合地震、录井、工程等多源参数，井下复杂预警准确率超93%；研发了具有全面感知、实时监测、维保提醒、预警提示的钻机装备MRO物联网管理系统；研制了钻井现场集成控制中心，实现地面设备、井下仪器和远端决策等三大系统数据指令的汇聚融合，以及地面-井下-远端平台智能闭环决策控制。
  以涪陵页岩气田为例，智能钻井关键技术的突破为工区级智能化场景搭建提供了技术支撑。通过融合油田公司工作流程，强化深度数据挖掘、应用数据和理论双驱的先进算法，围绕区域钻井地质风险“天气预报”、复杂井专项分析和重点井跟踪优化等，设计AI赋能钻井优化场景，集成钻井智能决策软件，将120余个工程算法、机器学习模型与大语言模型有机融合，万米进尺损失时间减少32.4%，复杂处置效率提升46%。涪陵页岩气田的钻井决策方式由依靠传统经验逐步转变为远程智能决策。
  下一步，我们将加强智能钻井基础前瞻研究，开发井筒-地层大数据地质力学大模型，搭建公开的行业数据标准和协议；研发全自动化钻机及配套系统，以实现“一键式”全自动操作和钻井智能调控；攻关多维多尺度的边、远/前探测方法与技术，开展智能井下高速传输技术，探索智能钻杆、光纤传输技术；开展地质工程一体化钻井数字孪生技术研究，强化人工智能分析方法和学习样板，集成更多智能应用场景，加快实现“全方位感知、大模型分析、智能化决策、自主化调控”智能钻井技术目标。