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智能鉆頭是當(dāng)前石油天然氣鉆井技術(shù)創(chuàng)新的前沿方向之一,被認(rèn)為能夠突破傳統(tǒng)鉆頭的性能局限,在提高鉆井效率和降低作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。隨著油氣資源向超深層、超深水和非常規(guī)地層拓展,井下環(huán)境的高溫高壓以及復(fù)雜地質(zhì)條件導(dǎo)致常規(guī)鉆頭效率大幅下降、事故風(fēng)險(xiǎn)增高,已難以滿足當(dāng)下高效、安全鉆井的需求^[1-2]。因此,業(yè)界開始探索將傳感器、控制單元等智能組件集成到鉆頭內(nèi)部,發(fā)展“能感知、會(huì)決策、可執(zhí)行”的智能鉆頭,以實(shí)現(xiàn)鉆井過程的自動(dòng)化和智能化。在長(zhǎng)期開展鉆頭研究的基礎(chǔ)上,筆者于2009年提出“未來智能鉆井系統(tǒng)”的概念,設(shè)想采用車載連續(xù)油管作業(yè)機(jī),通過在井下安裝智能鉆頭、井下機(jī)器人等智能裝備,實(shí)時(shí)采集井下參數(shù)(力、運(yùn)動(dòng)、井眼軌跡等),并將采集的數(shù)據(jù)上傳至地面,在鉆井的同時(shí)完成測(cè)井作業(yè)^[3]。通過這一思路,鉆井與測(cè)井能夠同步進(jìn)行,實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化、無人干預(yù)的智能鉆井。經(jīng)過十多年的發(fā)展,智能鉆頭已被業(yè)界廣泛認(rèn)為是鉆井工程的重點(diǎn)發(fā)展方向^[4-6]。筆者在闡明智能鉆頭概念及意義的基礎(chǔ)上,詳細(xì)綜述了其關(guān)鍵技術(shù)及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,包括傳感器、多參數(shù)測(cè)量、自適應(yīng)控制算法、鉆頭結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面的最新進(jìn)展;結(jié)合近期實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和典型應(yīng)用案例分析智能鉆頭的性能表現(xiàn),總結(jié)了當(dāng)前面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)及相應(yīng)的解決方案,并展望了智能鉆頭未來的發(fā)展趨勢(shì)。

1 國(guó)內(nèi)外智能鉆頭研究現(xiàn)狀

1.1 國(guó)外研究進(jìn)展

目前國(guó)外在智能鉆頭技術(shù)方面起步較早,主要油服公司已相繼開展了系列探索性研究和產(chǎn)品開發(fā)。國(guó)民油井華高(NOV)公司推出了“BitIQ^TM”系統(tǒng)(圖1),用于記錄鉆頭在井下工作的多參量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆頭狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與評(píng)估^[7]。該系統(tǒng)將加速度、溫度、壓力等傳感器與高速數(shù)據(jù)記錄儀集成在鉆頭內(nèi)部,一趟下井作業(yè)即可獲取完整的鉆進(jìn)過程數(shù)據(jù),為后續(xù)的鉆頭性能分析和參數(shù)優(yōu)化提供了重要依據(jù)。

圖1 國(guó)民油井華高(NOV)公司BitIQ^TM近鉆頭振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

Fig.1 National Oilwell Varco(NOV)BitIQ^TM near-bit vibration monitoring system

哈里伯頓公司2018年11月推出Cerebro^?系列鉆頭內(nèi)置傳感系統(tǒng)。該系統(tǒng)將多個(gè)高靈敏傳感器與數(shù)據(jù)記錄單元集成在PDC鉆頭靠近切削結(jié)構(gòu)的位置,可在單次鉆進(jìn)過程中持續(xù)采集井下的振動(dòng)和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,于2020年推出Cerebro Force^TM鉆頭傳感系統(tǒng)。Cerebro Force^TM繼承并擴(kuò)展了Cerebro^?的鉆頭內(nèi)部傳感理念,實(shí)現(xiàn)了在鉆頭處直接測(cè)量井下載荷參數(shù)。該系統(tǒng)通過嵌入式傳感器陣列獲取鉆頭所承受的鉆壓、扭矩和彎矩,以及振動(dòng)信號(hào)和鉆頭轉(zhuǎn)速等數(shù)據(jù)。傳感器通過高頻采樣,能夠捕獲鉆進(jìn)過程中瞬態(tài)載荷和振動(dòng)的細(xì)微變化。由于所有關(guān)鍵參數(shù)測(cè)量均在鉆頭內(nèi)部進(jìn)行,Cerebro Force^TM記錄了最真實(shí)的井下扭矩、阻力和機(jī)械比能等參數(shù),從而降低了地面測(cè)量的不確定性(圖2)^[8-9]。

圖2 哈里伯頓Cerebro^?和Cerebro Force^TM鉆頭傳感原理

Fig.2 Halliburton Cerebro^? and Cerebro Force^TM drill bit sensing principle

斯倫貝謝公司研發(fā)的Synapse系統(tǒng)(圖3)通過數(shù)據(jù)分析和工程模型的集成,實(shí)時(shí)采集并分析鉆井過程中產(chǎn)生的關(guān)鍵數(shù)據(jù),為提高鉆井效率和控制井眼軌跡提供支持^[10]。

圖3 斯倫貝謝Synapse隨鉆測(cè)量系統(tǒng)

Fig.3 Schlumberger Synapse measurement while drilling system

貝克休斯公司的In-Bit動(dòng)態(tài)傳感器與MultiSense系統(tǒng)將三軸加速度計(jì)、陀螺儀、沖擊傳感器以及溫度、壓力等傳感器集成于鉆頭內(nèi)部,支持高頻與背景數(shù)據(jù)雙模式采集;所獲數(shù)據(jù)既可本地記錄(In-Bit),也可通過MultiSense系統(tǒng)傳輸至云端進(jìn)行分析。該系統(tǒng)能夠采集多種工程參數(shù),用于監(jiān)測(cè)鉆頭性能和優(yōu)化鉆井參數(shù),并能識(shí)別鉆頭黏滑、劇烈振動(dòng)、扭振等異常工況,可在故障發(fā)生前及時(shí)預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)(圖4)^[11]。

圖4 貝克休斯In-Bit動(dòng)態(tài)傳感器

Fig.4 Baker Hughes In-Bit dynamic sensor

上述案例表明,融合傳感與測(cè)量功能的智能鉆頭正逐步從實(shí)驗(yàn)概念走向現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用,也為進(jìn)一步提升鉆井自動(dòng)化和作業(yè)效率提供了新途徑。

1.2 中國(guó)國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展

近年來,中國(guó)國(guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)相繼開展了一系列探索實(shí)踐,并取得了初步成果。2019年,中國(guó)石油化工股份有限公司(中國(guó)石化)勝利油田分公司鉆井工藝研究院開發(fā)出一套智能鉆頭原理樣機(jī),將鉆頭振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、鉆壓、扭矩、井斜等多種參數(shù)監(jiān)測(cè)裝置集成在鉆頭內(nèi)部^[12]。2021年,中國(guó)石油天然氣集團(tuán)有限公司(中國(guó)石油)西部鉆探工程有限公司聯(lián)合北京信息科技大學(xué)高動(dòng)態(tài)導(dǎo)航技術(shù)實(shí)驗(yàn)室研制了一種智能鉆頭系統(tǒng),采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法對(duì)井下測(cè)量信息進(jìn)行處理與分析。2022年,西安石油大學(xué)提出偏置推靠式智能鉆頭的研究思路,利用電磁鐵驅(qū)動(dòng)可伸出導(dǎo)向塊,對(duì)鉆頭側(cè)壁進(jìn)行主動(dòng)推斜,在一定程度上實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向工具的造斜功能。這些創(chuàng)新研究工作為特定工況下的鉆井難題帶來了全新技術(shù)思路^[13]。

為了檢驗(yàn)智能鉆頭的實(shí)際效果,近年來中國(guó)國(guó)內(nèi)相關(guān)單位又開展了一系列室內(nèi)實(shí)驗(yàn)和井下試驗(yàn),獲取了寶貴數(shù)據(jù):中國(guó)石化勝利油田分公司鉆井工藝研究院自主研發(fā)了探管式和陣列式智能鉆頭參數(shù)測(cè)量裝置,并在勝利頁巖油示范區(qū)進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,驗(yàn)證了內(nèi)置傳感器在振動(dòng)、轉(zhuǎn)速、鉆壓、扭矩、井斜等數(shù)據(jù)采集方面的可靠性。隨后,基于鉆頭實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與地面錄井?dāng)?shù)據(jù)的融合分析,進(jìn)一步明確了鉆頭工況識(shí)別的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),并通過井底比能評(píng)價(jià)、鉆速敏感性分析、鉆井參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化等方法,開展了異常鉆速溯源、科學(xué)鉆井優(yōu)化決策以及T型井與長(zhǎng)筒取心井斜測(cè)量等應(yīng)用探索,取得了一定成效,也為后續(xù)智能鉆井決策與控制算法的研究奠定了基礎(chǔ)^[14]。

繼筆者團(tuán)隊(duì)提出“未來智能鉆井系統(tǒng)”概念(圖5),并將智能鉆頭視為其中的核心裝備之一(圖6)以來,團(tuán)隊(duì)聚焦智能鉆頭的若干關(guān)鍵技術(shù)難題,提出并逐步完善了具有自身特色的技術(shù)方案;通過創(chuàng)新研制基于MEMS技術(shù)的井下微芯片智能鉆頭系統(tǒng),團(tuán)隊(duì)在鉆頭內(nèi)部集成了環(huán)境動(dòng)態(tài)感知模塊與鉆井液參數(shù)測(cè)量模塊,可實(shí)時(shí)獲取井底附近的溫度、振動(dòng)、壓力、姿態(tài)、鉆壓、扭矩及井斜等關(guān)鍵參數(shù)(圖7)。此外,還研制了井下流體動(dòng)能回收裝置與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)(圖8),使鉆頭能夠主動(dòng)調(diào)整姿態(tài)、控制井底壓力并優(yōu)化鉆井液性能,實(shí)現(xiàn)對(duì)井下工況的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)控^[15-18](圖9)。

圖5 未來智能鉆井系統(tǒng)

Fig.5 Future intelligent drilling system

圖6 智能鉆頭硬件系統(tǒng)

Fig.6 Intelligent drill bit hardware system

圖7 基于MEMS的井下微芯片智能鉆頭環(huán)境動(dòng)態(tài)感知系統(tǒng)

Fig.7 MEMS-based downhole microchip intelligent drill bit environmental dynamic sensing system

圖8 智能鉆頭流體動(dòng)能回收與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)

Fig.8 Intelligent drill bit fluid kinetic energy recovery and drive system

圖9 智能鉆頭姿態(tài)調(diào)整系統(tǒng)

Fig.9 Intelligent drill bit attitude adjustment system

圍繞鉆頭-巖石系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)^[19]、井下供電、近鉆頭測(cè)量、鉆頭姿態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整、井下機(jī)器人自主控制算法及鉆頭個(gè)性化設(shè)計(jì)等方向,筆者團(tuán)隊(duì)展開深入研究^[20-28],通過在傳感、供電、控制及結(jié)構(gòu)等多個(gè)領(lǐng)域的綜合創(chuàng)新,正逐步破解智能鉆頭推廣應(yīng)用的技術(shù)瓶頸。

隨著新材料與高溫芯片技術(shù)的不斷進(jìn)步,智能鉆頭將在更極端的井下環(huán)境中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間部署;智能算法與鉆頭結(jié)構(gòu)的改進(jìn)也將進(jìn)一步提升其對(duì)復(fù)雜工況的適應(yīng)性;井下通信與供電方案的迭代,則確保鉆頭能夠在深井或超深井環(huán)境中保持“耳聰目明”并長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行。隨著這些技術(shù)難點(diǎn)的逐步突破,智能鉆頭有望在更深、更復(fù)雜的井下工況中發(fā)揮作用,為實(shí)現(xiàn)智能鉆井奠定基礎(chǔ)。

2 智能鉆頭的關(guān)鍵技術(shù)概述

2.1 傳感與多參數(shù)測(cè)量技術(shù)

智能鉆頭依賴各類耐受極端環(huán)境的傳感器來獲取井下實(shí)時(shí)信息,這是其實(shí)現(xiàn)“感知”功能的前提。由于井底溫度高、壓力大、振動(dòng)沖擊強(qiáng),傳感器必須具備耐高溫、高壓和抗沖擊的能力,以確保信號(hào)采集的穩(wěn)定可靠。目前常用的鉆頭傳感器包括振動(dòng)傳感器(監(jiān)測(cè)鉆頭軸向、橫向、扭轉(zhuǎn)振動(dòng))、壓力傳感器(測(cè)量鉆頭附近泥漿壓力與井底環(huán)空壓力)、溫度傳感器、應(yīng)變計(jì)(測(cè)量鉆頭所受的鉆壓、扭矩)等。

近年來,隨著高溫電子元器件、密封封裝材料以及傳感器補(bǔ)償校正技術(shù)的發(fā)展,智能鉆頭的研究重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向提高傳感器在高溫高壓環(huán)境下的長(zhǎng)期可靠性和測(cè)量精度^[29-30]。通過對(duì)電子元器件進(jìn)行隔熱與減震處理,可在井下劇烈振動(dòng)及沖擊環(huán)境中保持穩(wěn)定工作^[31-32]。此外,一些新興傳感技術(shù),如基于光纖光柵的應(yīng)變測(cè)量^[33]、MEMS微型傳感器陣列等技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,也有望進(jìn)一步提升智能鉆頭對(duì)井下復(fù)雜工況感知的精準(zhǔn)度。

2.2 智能控制算法與動(dòng)態(tài)決策技術(shù)

智能鉆頭的價(jià)值在于不僅“能感知”,還在于“會(huì)決策”與“能執(zhí)行”。智能鉆頭需要在獲取數(shù)據(jù)后根據(jù)當(dāng)前工況主動(dòng)做出調(diào)整,實(shí)現(xiàn)破巖過程的優(yōu)化。其核心是各類嵌入式智能控制算法,如自適應(yīng)控制算法。當(dāng)傳感器的反饋信息表明工況異常時(shí),控制單元需要自動(dòng)調(diào)整鉆井參數(shù)和鉆頭工作狀態(tài),使鉆頭在不同地層都能保持高效、安全的破巖模式。自適應(yīng)控制過程包括振動(dòng)抑制、扭矩調(diào)節(jié)、軌跡校正等。當(dāng)檢測(cè)到劇烈振動(dòng)時(shí),控制單元需要立即收縮限深機(jī)構(gòu),減少每齒吃入深度;而當(dāng)振動(dòng)趨緩后,則可釋放限深機(jī)構(gòu),恢復(fù)較大的切削量。

2.3 大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)

在鉆井過程中,大量井下數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與動(dòng)態(tài)決策十分重要。通過智能算法,可以依據(jù)加速度傳感器信號(hào)識(shí)別黏滑振動(dòng)的早期征兆,并及時(shí)調(diào)整鉆壓或轉(zhuǎn)速來抑制振動(dòng)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,部分研究開始將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于智能鉆頭控制:通過訓(xùn)練模型分析歷史鉆井?dāng)?shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)破巖的最優(yōu)參數(shù)組合;在復(fù)雜地層中進(jìn)行自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整,保證鉆井過程始終處于穩(wěn)定高效區(qū)間^[34-36]。上述基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策思路在復(fù)雜難鉆地層中可緩解黏滑振動(dòng),提高機(jī)械鉆速和鉆頭壽命。智能算法的引入使鉆頭從被動(dòng)破巖工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)決策與執(zhí)行單元,提升了其應(yīng)對(duì)復(fù)雜工況的能力?？梢灶A(yù)見,隨著算法模型及下井計(jì)算硬件的進(jìn)一步提升,智能鉆頭的動(dòng)態(tài)決策能力將不斷增強(qiáng)。

2.4 智能鉆頭動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)與分析技術(shù)

智能鉆頭的研制推動(dòng)鉆頭設(shè)計(jì)方法從傳統(tǒng)的靜態(tài)經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)多因素優(yōu)化設(shè)計(jì)。早期鉆頭設(shè)計(jì)通常依賴經(jīng)驗(yàn)公式或單一工況下的試錯(cuò),而智能鉆頭要求在設(shè)計(jì)階段就考慮破巖過程中的動(dòng)態(tài)耦合效應(yīng)和多場(chǎng)景適應(yīng)性。因此,需要引入高精度仿真模擬和多學(xué)科優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)“動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)”,即在模擬真實(shí)鉆井工況(振動(dòng)、沖擊、溫度、巖性變化等)條件下評(píng)估并優(yōu)化鉆頭結(jié)構(gòu)與功能。

在此方向上,筆者團(tuán)隊(duì)借助鉆頭-井底巖石相互作用的有限元/離散元雙向聯(lián)合仿真,評(píng)估不同鉆頭設(shè)計(jì)方案在各種工況下的力學(xué)響應(yīng)規(guī)律與破巖效率,從而篩選出表現(xiàn)最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。將“實(shí)驗(yàn)臺(tái)”搬到計(jì)算機(jī)中,通過大規(guī)模虛擬實(shí)驗(yàn)擺脫了過去靜態(tài)、單工況設(shè)計(jì)的局限。同時(shí),動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)也體現(xiàn)在對(duì)不同地層的鉆頭結(jié)構(gòu)個(gè)性化優(yōu)化:采用參數(shù)化建模與進(jìn)化算法,可自動(dòng)生成并評(píng)估數(shù)百種齒形布置或水力結(jié)構(gòu)組合,以尋找適應(yīng)特定井況的最優(yōu)配置。未來,借助數(shù)字孿生和人工智能技術(shù),有望形成自學(xué)習(xí)型鉆頭設(shè)計(jì)系統(tǒng),通過不斷累積實(shí)際鉆井?dāng)?shù)據(jù)來校正仿真模型,并自動(dòng)提出改進(jìn)建議,逐步實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)-驗(yàn)證的閉環(huán)迭代。

智能鉆頭設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)多學(xué)科交叉融合,需要將結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與電子控制模塊的布局、傳感器/執(zhí)行器的布置一體化考慮,避免后期改動(dòng)影響系統(tǒng)穩(wěn)定性。如在設(shè)計(jì)之初就明確傳感器安裝腔體的位置、尺寸、信號(hào)傳輸路徑及供電方式、散熱措施,使最終產(chǎn)品在機(jī)械結(jié)構(gòu)與智能組件上高度融合。

總之,智能鉆頭的發(fā)展正推動(dòng)鉆頭設(shè)計(jì)進(jìn)入動(dòng)態(tài)多因素、虛擬仿真驅(qū)動(dòng)、機(jī)電一體化的新階段。這種設(shè)計(jì)范式的革新也是智能鉆頭能夠?qū)崿F(xiàn)卓越性能的重要原因之一。

3 存在問題與研究思路

3.1 存在問題

盡管智能鉆頭展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景,要實(shí)現(xiàn)其大規(guī)模應(yīng)用和完全自主化,仍需克服多重技術(shù)挑戰(zhàn)。

首先是高溫高壓環(huán)境的適應(yīng)性難題。目前井下電子元器件攻關(guān)的重點(diǎn)在于如何在超過175 ℃、200 MPa的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定工作。半導(dǎo)體器件在高溫下性能會(huì)大幅下降甚至失效,電池供電能力和壽命也會(huì)迅速衰減;加之井下鉆柱的劇烈沖擊振動(dòng)極易造成電子元器件和連接部件的疲勞損傷。因此,如何保證傳感器、信息傳輸系統(tǒng)與供電單元在極端工況下長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行,是智能鉆頭首先必須解決的關(guān)鍵問題。

其次是復(fù)雜地層的適應(yīng)能力尚待進(jìn)一步提升。雖然智能鉆頭在軟硬地層中已展現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì),但對(duì)于諸如裂縫性地層、礫石層、膏鹽層等極度復(fù)雜多變的地層,現(xiàn)有技術(shù)難以確保鉆頭始終處于最佳破巖狀態(tài)。同時(shí),不同井型(如長(zhǎng)水平段、大位移井)對(duì)鉆頭的導(dǎo)向控制能力提出了更高要求,而智能鉆頭在這方面的表現(xiàn)還不足以替代專門的旋轉(zhuǎn)導(dǎo)向工具。

再次,井下通信與供電依舊是制約智能鉆頭發(fā)揮更強(qiáng)功能的瓶頸。傳統(tǒng)的泥漿脈沖信號(hào)帶寬有限,難以在長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)中實(shí)時(shí)傳輸大量傳感數(shù)據(jù);而電池供電的續(xù)航也難以滿足復(fù)雜井段的需求。如果無法高效地將井下數(shù)據(jù)上傳至地面并為井下裝置持續(xù)供能^[37],智能鉆頭的“智慧”將難以充分施展。

最后,可靠性和成本問題突出。由于智能鉆頭結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜、內(nèi)部元件更多,長(zhǎng)期在惡劣井下環(huán)境中工作會(huì)面臨更高的故障風(fēng)險(xiǎn),一旦損壞,更換成本高昂。因此,提高系統(tǒng)可靠性和可維護(hù)性并控制成本,也是智能鉆頭規(guī)模化應(yīng)用的必經(jīng)之路。

3.2 研究思路

3.2.1 高溫芯片技術(shù)

正在研發(fā)面向井下環(huán)境的高溫半導(dǎo)體元件及封裝工藝。如采用SOI(絕緣體上硅)工藝制造的高溫芯片以及陶瓷、金屬玻璃等高溫封裝材料,可使電子元器件的工作溫度上限提升至250 ℃以上^[38]。同時(shí),通過優(yōu)化電路設(shè)計(jì)以降低對(duì)溫度敏感元件的依賴,并引入主動(dòng)冷卻措施(如鉆井液循環(huán)冷卻或相變材料吸熱)來保護(hù)關(guān)鍵組件,還可在鉆頭內(nèi)部構(gòu)建真空絕熱腔,將電子系統(tǒng)與井下高溫環(huán)境隔離。

3.2.2 抗振動(dòng)沖擊措施

針對(duì)劇烈的井下振動(dòng)與沖擊,采用減震支撐、柔性電纜、緩沖膠等物理防護(hù)手段,并運(yùn)用自適應(yīng)濾波或信號(hào)冗余等算法來提高數(shù)據(jù)可靠性,減少?zèng)_擊振動(dòng)對(duì)電子系統(tǒng)的損害。

3.2.3 增強(qiáng)復(fù)雜地層適應(yīng)性

當(dāng)前研究重點(diǎn)在于探索更智能的自適應(yīng)機(jī)制。如在鉆頭內(nèi)部集成小型驅(qū)動(dòng)裝置,使切削結(jié)構(gòu)可變形或可切換,以適應(yīng)不同巖性的破巖需求;開發(fā)更靈敏的限深控制模塊,能在地層變化時(shí)進(jìn)行精細(xì)調(diào)節(jié);并通過融合地質(zhì)導(dǎo)向技術(shù),讓鉆頭可根據(jù)實(shí)時(shí)地層反饋?zhàn)詣?dòng)修正方向,以滿足復(fù)雜井型對(duì)鉆頭導(dǎo)向功能的更高要求。

3.2.4 井下通信與供電創(chuàng)新

新一代有線鉆具和光纖傳輸技術(shù)正逐步應(yīng)用,可大幅提高井下數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捙c效率;同時(shí),積極探索將泥漿流動(dòng)的動(dòng)能或井下振動(dòng)能量轉(zhuǎn)化為電能,為傳感器和控制單元供電。如在鉆頭內(nèi)部置入微型渦輪發(fā)電機(jī),實(shí)現(xiàn)持續(xù)供電。通過這些方案逐步提升智能鉆頭的獨(dú)立運(yùn)行能力。

3.2.5 可靠性與成本控制

采取簡(jiǎn)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)、模塊化設(shè)計(jì)等方式,減少潛在故障點(diǎn)并方便維護(hù);利用數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)智能鉆頭的工作狀態(tài)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和故障預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù);待規(guī)?；瘧?yīng)用后,可通過批量生產(chǎn)進(jìn)一步降低單只鉆頭的制造成本^[39-40]。

上述改進(jìn)方案尚需在逼近真實(shí)井下工況的多種試驗(yàn)環(huán)境中反復(fù)驗(yàn)證,通過不斷迭代來確保智能鉆頭在現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)中的高可靠性與長(zhǎng)壽命。

4 未來智能鉆頭技術(shù)展望

4.1 自主化

完全自主化鉆井是智能鉆井的長(zhǎng)期目標(biāo)之一。未來的智能鉆頭將不再是孤立工作的工具,而是與井下其他智能鉆具(如智能鉆桿、智能測(cè)量?jī)x器)及地面控制系統(tǒng)共同構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)的自主鉆井系統(tǒng)。利用先進(jìn)的遷移學(xué)習(xí)、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)建模及一體化決策控制等人工智能算法,井下模型可持續(xù)進(jìn)化,鉆頭能夠自主識(shí)別地層變化和異常工況并即時(shí)做出調(diào)整,逐步實(shí)現(xiàn)真正的智能鉆井(圖10)。

圖10 未來智能鉆頭系統(tǒng)核心技術(shù)框圖

Fig.10 Core technology block diagram of future intelligent drill bit system

要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要井下控制技術(shù)的進(jìn)一步突破,如開發(fā)更智能、緊湊的井下執(zhí)行機(jī)構(gòu)(可調(diào)限深模塊、可變形切削結(jié)構(gòu),甚至微型鉆井機(jī)器人)以及地面-井下協(xié)同決策平臺(tái)。未來智能鉆頭有望與這些自動(dòng)化鉆井系統(tǒng)深度集成,充當(dāng)井下“前哨”和執(zhí)行端,構(gòu)建從地層感知、決策到執(zhí)行的閉環(huán)智能鉆井體系^[41]。

4.2 多場(chǎng)景適應(yīng)能力

多場(chǎng)景適應(yīng)能力將使智能鉆頭在更多類型的井況下發(fā)揮作用。未來的鉆井活動(dòng)不僅覆蓋常規(guī)油氣井,也包括超深井、深水井、地?zé)峋约吧畈康V藏勘探井等,這些場(chǎng)景都對(duì)鉆頭提出特殊要求^[42]。

地?zé)峋枰@頭在300 ℃以上高溫下長(zhǎng)時(shí)間工作^[43],這要求采用更加耐熱的極端材料和高溫傳感器技術(shù)。目前,高溫電元器件^[44-45]和PDC材料^[46]的研發(fā)正向此方向推進(jìn)。

海洋深水井需要鉆頭能耐受高密度鉆井液的沖蝕及高靜水壓力,并與海底完井設(shè)備兼容^[47-48]。

大位移井或其他復(fù)雜井型對(duì)鉆頭的導(dǎo)向控制能力要求更高,智能鉆頭需在保持高性能的同時(shí),兼顧隨鉆測(cè)井和隨鉆完井等功能需求。

為此,可通過模塊化設(shè)計(jì)讓智能鉆頭根據(jù)不同場(chǎng)景按需配置傳感、通信、驅(qū)動(dòng)等子系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)“一鉆多能”。哈里伯頓公司在2023年推出的iStar^TM智能隨鉆測(cè)量平臺(tái)能夠在更加接近鉆頭的位置獲取高清測(cè)量數(shù)據(jù)^[49]。未來也不排除在智能鉆頭上集成部分隨鉆測(cè)井功能,實(shí)現(xiàn)鉆井-測(cè)井一體化,提升作業(yè)效率。

4.3 與數(shù)字化深度融合

智能鉆頭與數(shù)字化平臺(tái)(物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、數(shù)字孿生等)相結(jié)合,可實(shí)現(xiàn)鉆頭全生命周期的優(yōu)化管理。如通過在線鉆井監(jiān)控中心和綜合鉆井軟件(如哈里伯頓的DecisionSpace^? 365)^[50]將智能鉆頭在井下獲取的海量數(shù)據(jù)傳至地面進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,并與地質(zhì)模型、歷史數(shù)據(jù)庫匹配,提供實(shí)時(shí)決策支持。

數(shù)字孿生技術(shù)還能為正在作業(yè)的智能鉆頭構(gòu)建虛擬鏡像,預(yù)測(cè)其在未鉆井段的工作狀態(tài),并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,形成“預(yù)測(cè)-校核-優(yōu)化”的閉環(huán),提升鉆井效率與安全性。通過管理每支智能鉆頭的使用情況,也可更好地制定鉆頭各部件的維修、更換策略,實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的智能化管理。

4.4 標(biāo)準(zhǔn)化與協(xié)作

隨著智能鉆頭研發(fā)進(jìn)程的不斷加快,業(yè)界可推動(dòng)建立井下智能工具的數(shù)據(jù)與接口標(biāo)準(zhǔn),使不同種類、不同型號(hào)的智能鉆具實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。開放的井下通信協(xié)議和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式將搭建起“井下物聯(lián)網(wǎng)”,讓鉆頭、測(cè)量?jī)x器與動(dòng)力鉆具等協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)真正的智能鉆井。此外,行業(yè)間的分工協(xié)作與成果共享亦將進(jìn)一步加速技術(shù)創(chuàng)新。

綜上所述,未來智能鉆頭將在下列方面持續(xù)升級(jí):更全面的感知(多物理場(chǎng)傳感)、更智能的決策(多算法融合、自主學(xué)習(xí))以及更精準(zhǔn)的執(zhí)行(高頻快速調(diào)節(jié)、微型化驅(qū)動(dòng))?？梢灶A(yù)見,鉆頭將不再僅僅是被動(dòng)的破巖工具,而是擁有“傳感+認(rèn)知+執(zhí)行”能力的井下智能體,成為名副其實(shí)的“井下機(jī)器人”。這將改變傳統(tǒng)鉆井工程的面貌,使“智能鉆井”從設(shè)想一步步走向現(xiàn)實(shí)。智能鉆頭的發(fā)展與整個(gè)油氣鉆井的數(shù)字化、智能化進(jìn)程相輔相成,通過多學(xué)科交叉創(chuàng)新和自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用,為更加快速、安全、高效的能源開發(fā)提供新的動(dòng)力與保障。

5 結(jié)論

(1)耐高溫高壓的傳感器為智能鉆頭提供了井下“感知”能力;自適應(yīng)控制算法與人工智能技術(shù)賦予其“決策”智慧;優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與高性能材料增強(qiáng)了其“執(zhí)行”本領(lǐng),幫助鉆頭能夠動(dòng)態(tài)響應(yīng)地層變化并實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定高效鉆進(jìn)。

(2)實(shí)驗(yàn)與現(xiàn)場(chǎng)案例進(jìn)一步證實(shí)了智能鉆頭良好的應(yīng)用前景。但智能鉆頭仍面臨高溫電子元器件、復(fù)雜地層適應(yīng)能力、井下通信帶寬以及供電等多重挑戰(zhàn)。針對(duì)這些問題,業(yè)界已提出諸多創(chuàng)新方案,包括耐高溫電子元器件、新材料應(yīng)用、井下邊緣計(jì)算、有線/光纖傳輸以及自適應(yīng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等。這些進(jìn)展有望逐步破解智能鉆頭大規(guī)模應(yīng)用的障礙。

(3)展望未來,智能鉆頭將朝著完全自主化鉆井、多場(chǎng)景通用化以及與數(shù)字化平臺(tái)深度融合的方向發(fā)展,有望在更深、更熱、更復(fù)雜的井下環(huán)境中展現(xiàn)強(qiáng)大能力,為油氣、地?zé)峒吧畈康V產(chǎn)資源的高效勘探開發(fā)提供技術(shù)支撐。

(4)今后應(yīng)繼續(xù)聚焦于開發(fā)更高溫、更可靠的井下電子系統(tǒng),探索新型智能材料的應(yīng)用,引入更先進(jìn)的自學(xué)習(xí)控制算法,設(shè)計(jì)更靈活的可調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu),以及建立完善的井上下協(xié)同控制平臺(tái)。通過產(chǎn)學(xué)研各方面的協(xié)同努力,伴隨著智能鉆頭的性能與適應(yīng)性的不斷提升,智能鉆頭或?qū)纳贁?shù)試點(diǎn)應(yīng)用成長(zhǎng)為常規(guī)鉆井作業(yè)的“標(biāo)配”,助力油氣鉆井工業(yè)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

符號(hào)注釋:

{B}—源模型;1{B}、2{B}、3{B}—鏡像模型;{A₁,C₁}、{C₂}、{A₂,D₁}—訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;{B,A,C}、{B,C}、{B,A,D}—迭代模型;{B,A,C,D}—集成模型。