钻井气侵工况压力信号波动特征实验研究

李 军， 张金凯， 任 凯， 张 涛， 姜海龙， 王 超

(1中国石油大学石油工程学院·北京 2山东科瑞井控系统设备制造有限公司 3北京信息科技大学)

钻井过程中井下气侵工况的检测主要在地面进行，利用地面录井数据，泥浆池液面高度变化以及井口流量变化等来判断是否发生气侵工况。这些方法存在判别时间滞后问题，难以及时发现井下气侵工况。井下随钻测量技术的发展为实时判断井下气侵提供了重要信息。挪威工业科技研究院开发了eDrilling系统[1-2]，Petrobras公司开发了PWD系统[3-4]，均可获得钻井过程中井下压力信号。Mallary[5]，JM.Speers[6]，David Hargreaves[7]等人对井下工况解释进行了相关研究，应用水力学模型和实测数据对井眼清洁问题进行判断。国内学者对气侵工况的研究主要通过数值模拟，如李相方[8]、孙宝江[9]、卓鲁斌[10]等研究了气侵时井筒压力特征。中石油钻井院[11]、川庆钻探[12]、中国石油大学(北京)[13]等多家单位都进行了多次现场试验，成功研制了PWD工具，但目前还着重于如何准确获得井下信息，对井下气侵工况发生时对应测量信号的波动特征研究很少，为研究井下压力信号波动特征与钻井气侵工况的关系，本文通过建立钻井复杂工况实验装置，进行气侵实验，并从时域和频域上分析压力信号波动特征，为井下气侵工况判别提供依据。

一、钻井气侵工况模拟实验装置

钻井复杂工况实验装置示意图如图1所示，实验装置的主体部分为长达10 m的模拟井筒，能够承受10 MPa的压力，流体排量范围1.67～8.3 L/s。图1中，P1、P2、P3表示模拟井筒上三个压力测量点，P4代表模拟井筒流体入口，L1、L2、L3代表三个漏失阀门位置，Q1、Q2、Q3代表气侵阀门位置。

图1 实验装置示意图

二、气侵工况室内实验

气侵工况实验是在井筒内流体正常循环的过程中，通过气侵点控制阀门开关控制氮气瓶氮气输出，高压气体侵入井筒，以此来模拟钻井过程中井下发生的气侵工况。实验过程中，排量为3.6 L/s，气瓶压力设置为0.3～0.4 MPa。对于气侵实验，分别打开气侵点阀门Q1、Q2、Q3，使气体冲入井筒内，气侵实验原始数据记录如图2所示。

图2 气侵实验原始测量数据

三、压力信号波动特征分析

气侵发生时，井筒中的流体流动状态发生局部突变，势必造成测量点的压力信号波动，产生不同频率成分的波动压力信号，通过压力信号概率密度分析、频谱分析、小波分析以及相关性分析来提取压力信号波动特征，并判别气侵工况。

1. 概率密度分析

对测量信号P1和P2进行概率密度分析，结果如图3、图4所示。

由气侵前后测点1和测点2处压力概率密度对比分析可得，井筒流体正常循环流动，测点压力信号分布集中、稳定，表征正常钻井过程中的井底压力信号特征；节流阀处注入高压气体时，测点处压力信号产生明显波动，波动幅度较大，幅值中心向右偏移，均值变大，且测量压力信号分布范围明显变大。

2. 频谱分析

根据信号分析原理编程分别计算气侵前和气侵过程中压力信号的频谱，气侵前后测点压力信号的频谱分析对比，如图5、图6所示。

图3 气侵前后P1概率密度对比

图4 气侵前后P2概率密度对比

图5 气侵前后P1压力信号频谱分析 图6 气侵前后P2压力信号频谱分析

由图5、图6可看出，流体正常循环流动，压力信号频域上平缓， 0～0.5 Hz之间没有明确响应。在气侵点注入高压气体，信号频谱图与正常工况频谱图明显不同，0～0.5 Hz之间有明显波动频率，产生许多低频率信号成分。气侵前后对比分析表明，气侵发生时，信号产生明显波动，这种信号波动特征体现在频谱低频段，可被压力传感器采集到，且可通过频谱分析展现出来，可判别气侵发生。

3. 小波分析

图7为测点P1的小波分解结果。

图7 压力信号P1进行Haar9小波分解

真实轮廓信号a9能反映流动过程中信号的正常改变，压力信号P1进行Haar小波9级分解后，细节特征信号分解为d1～d9，反映原始信号的特征。由图7小波分解结果可得，无气体注入时，d9信号平稳，波动极小；而发生气侵时，d9信号波动剧烈，因此采用Haar9阶小波信号可实现对气侵时压力波动信号的有效识别。另外，对P1和P2点压力信号进行小波分解后的细节信号能识别实验条件发生改变的时间。

4. 相关性分析

本实验中，各个测点处的压力信号是同步测量的，通过作图来反映稳定流动与气侵发生后不同测量点处信号相关性，并计算相关系数，相关性分析如图8所示。

图8 P1和P2压力信号相关性对比(左图为气侵前稳定流，右图为发生气侵)

利用编程计算信号的相关系数，稳定流动状态时测量点1和测量点2处的压力信号相关系数为0.007 1，发生气侵后，两个压力信号的相关系数为0.956。由图8可得，稳定流动时，两个测量点的压力信号幅值相差不大，理论上压力数值是相同的，但由于信号采集过程噪声等影响，压力采集数据存在一定范围的浮动，而气侵发生时，即使测量信号受到电路噪声的影响，但影响程度远不及气侵，气侵使两个测点处的压力信号发生相似的变化，因此两个测点的信号相关性非常好。实验过程中其他气侵点气侵实验数据分析得出了同样的结果。因此两个测点的信号相关性特征可识别气侵的发生。

四、结论

(1)气侵发生时，压力信号波动剧烈，压力信号频谱图低频段产生明显的复杂频率成分；小波多级分解得出d9频段的细节信号可在时间上定位气侵发生时刻。

(2)信号的相关性分析表明，气侵发生时两个测点的压力信号呈现很好的相关性。

(3)钻井过程中压力测量信号的波动可通过信号记录反映出来，综合多种信号波动特征，可实现对气侵工况的判别。

(4)通过对压力信号波动特征的分析及综合判断可有效反映井下工况。为更准确反映井下工况，需对压力信号做更全面的特征分析，进行漏失、溢漏同存等复杂工况实验并研究信号响应特征。