基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法

1.一种基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于键合图原理建立钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型；S2：利用溢流发生前后压力、出入口流量、泥浆池增量录井参数的实时数据建立钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的观测方程模型；其中，溢流发生前后压力中，钻井循环工况采用立压，非钻井循环工况采用套压；S3：利用孔隙介质渗流理论和油气井流体力学原理建立钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的状态方程模型；S4：通过引入扩展卡尔曼滤波预测方法对地层压力和井筒与地层耦合流动状态进行实时预测；步骤S1中，基于键合图原理建立钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的方法如下：在钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型中，已知压力或流量的泵流源被定义为Sf，其他外部能量源被定义为势源Se；泥浆罐的元素被建模为容性元件C；充满液体的管道采用惯性元件I表示，流体摩擦力和由此产生的压降采用阻性元件R表示；质量守恒由共势结0结点建模，动量守恒由共流结1结点建模；钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型可根据不同工况分为钻进循环期间钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型和非钻进循环期间钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型；钻进循环期间钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的键合图组成如下：定义从钻井泵到井底的钻井液输送通道，包括地面管线、钻柱、钻头水眼为1#共流结1；定义从环空井底到地面钻井液出口的环空为2#共流结1；定义从储层到环空为3#共流结1；定义由钻柱水眼流入、地层流体侵入、环空上返所聚结的井底为1#共势结0；从钻井泵到井底的钻井液输送通道的1#共流结1中，阻性原件包括钻杆内压降系数Rrd和钻头局部压降系数Rdb，分别对应钻柱循环压耗Prd和钻头局部压降Pdb；惯性元件包括钻杆内钻井液惯性Id，对应钻杆内钻井液动量变化率 势源包括钻杆内钻井液液柱的势源Se，对应钻杆内钻井液液柱压力Pdh；流源包括钻井泵的泵压和排量的流源Sf和流出钻头水眼的流源Sf，钻井泵的泵压和排量的流源Sf对应泵压Pp和钻杆内的流量Qp，流出钻头水眼的流源Sf对应井底压力Pbh和钻杆内的流量Qp；从环空井底到地面钻井液出口的环空的2#共流结1中，势源包括环空内钻井液液柱的势源Se，对应环空液柱压力Pah；阻性原件包括环空内压降系数Ra和节流阻力系数Rc，分别对应环空循环压耗Pra和套压Pc；惯性元件包括环空内流体惯性Ia，对应环空内流体动量变化率 流源包括环空底部的流源Sf，对应环空内的流量Qa和井底压力Pbh；从储层到环空的3#共流结1中，势源包括地层压力势源Se，对应地层空隙压力Pf；阻性原件包括多孔介质内渗流阻力系数Rf，对应地层渗流压耗Prf和井筒与地层间流量Qf；流源包括流入井底的流源Sf，对应井筒与地层间流量Qf和井底压力Pbh；1#共势结0中，流源包括流出钻头水眼的流源Sf、环空底部的流源Sf和流入井底的流源Sf；由于钻杆内安装有浮阀，在停泵期间钻杆与环空不连通，非钻进循环期间钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的键合图组成如下：定义从环空井底到地面钻井液出口的环空为4#共流结1；定义从储层到环空为5#共流结1；定义由钻柱水眼流入、地层流体侵入、环空上返所聚结的井底为共势结0；4#共流结1中，势源包括环空内钻井液液柱的势源Se，对应环空液柱压力Pah；阻性原件包括环空内压降系数Ra和节流阻力系数Rc，分别对应环空循环压耗Pra和套压Pc；惯性元件包括环空内流体惯性Ia，对应环空内流体动量变化率 流源包括环空底部的流源Sf，对应环空内的流量Qa和井底压力Pbh；5#共流结1中，势源包括地层压力势源Se，对应地层空隙压力Pf；阻性原件包括多孔介质内的渗流阻力系数Rf，对应地层渗流压耗Prf和井筒与地层间流量Qf；流源包括流入井底的流源Sf，对应井筒与地层间流量Qf和井底压力Pbh；2#共势结0中，流源包括环空底部的流源Sf和流入井底的流源Sf；根据键合图物质能量流动方向，结合物质、能量守恒定律，建立钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型。 2.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S2中，观测方程模型包括压力观测方程模型、体积观测方程模型和流量观测方程模型；压力观测方程模型用以表征泵压在钻井循环钻进的过程中克服井筒内流体流动产生的各种循环摩阻的情况；现场在不考虑地面管线循环摩阻的情况下钻井泵压力等同于立压，考虑到地层压力对泵压的影响，构建含有地层压力的泵压的方程，即：P fr ＝P f -P bhP p ＝P f -P fr +P dr -P h ，钻进循环期间P c ＝P f -P fr -P ra -P ah ，非钻进循环期间式中，P p 为泵压，Pa；P f 为地层压力，Pa；P fr 为地层压力和井底压力的压差，Pa；P bh 为井底压力，Pa；P dr 为井筒钻杆内流体流动摩擦阻力，Pa；P h 为井筒钻杆内流体静液柱压力，Pa，P c 为套压，Pa；P ra 为环空循环压耗，Pa；P ah 为环空液柱压力，Pa。 3.根据权利要求2所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S2中，体积观测方程模型用以表征由钻井监测设备观测到的泥浆池体积数据，受现场记录人员以及监测设备误差影响，泥浆池体积的观测方程模型如下所示：V t ＝V m +V n式中，V t 为泥浆池总池体积，m 3 ；V m 为泥浆池标准体积，m 3 ；V n 为泥浆池体积变化量，m 3 。 4.根据权利要求3所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S2中，流量观测方程模型用以表征井筒环空中流体体积变化量的关系，包含质量、流速以及横截面积物理参数，与状态方程中井筒环空动量物理量相关，故而构建出口流量和井筒环空动量的方程，其中井筒环空惯性系数的定义是单位面积上的质量变化率，考虑到钻井井筒环空截面积不同，将钻井井筒环空分为两段建立方程，分别是裸眼段和套管段：裸眼段： 套管段： 式中，Q o 为环空裸眼段的流体流量，m 3 ·s -1 ；Q c 为环空套管段的流体流量，m 3 ·s -1 ；Γ o 为环空裸眼段的流体动量，kg·(m·s) -1 ；Γ c 为环空套管段的流体动量，kg·(m·s) -1 ；I o 为环空裸眼段流体流动惯性系数，kg·m -4 ；I c 为环空套管段流体流动惯性系数，kg·m -4 ；ρ为环空流体密度，kg·m -3 ；H o 为环空裸眼段垂直深度，m；H c 为环空套管段垂直深度，m；A o 为环空裸眼段横截面积，m 2 ；A c 为环空套管段横截面积，m 2 ；在实际的钻井地面设备监测中，裸眼段、套管段井筒环空的分段流体流量Q o 、Q c 无法监测，只是监测井口处的出口流量，考虑到观测方程里的表征参数是钻井参数其中之一且井筒内流动的连续性，将上述分段流量计算整合，即： I a ＝I o +I c式中，Q a 为井口处的出口流量，m 3 ·s -1 ；Γ a 为环空流体动量，kg·(m·s) -1 ；I a 为环空流体总惯性系数，kg·m -4 ；观测方程模型表示为： 钻进循环期间 非钻进循环期间。 5.根据权利要求4所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S3中状态方程模型包括：井筒与地层压差的变化量模型、井筒环空流体动量变化量模型和环空流体的质量变化量模型；井筒与地层压差的变化量模型中，地层压力只与深度有关而不随钻井时间和其他参数变化，且对于不可预测地层，地层压力随深度的变化具有随机性，其表达式如下：式中， 表示地层压力P f 对时间的导数；井筒环空流体动量变化量模型中，根据环空中流体的动量守恒关系，结合井筒-地层耦合力学模型，环空钻井液总动量变化量等于施加在井底处流体上的所有的力的总和，井筒环空的流体动量方程为式如下：式中， 表示环空流体动量Γ a 对时间的导数；环空流体的质量变化量模型中，假设环空钻井液密度恒定，环空流体的质量变化量只与环空流体的体积变化有关，在正常钻井循环钻进工况下进出泥浆池的钻井液质量守恒，即泥浆池体积变化量恒定；井涌发生后地层流体侵入井筒，导致井筒内流体总质量增加，破坏了原有的钻井液进出平衡，故而导致泥浆池体积增加；假设钻井液密度恒定，因此环空流体的质量变化量可由钻井液池体积变化量表征，其守恒方程为式如下：式中， 为泥浆池体积变化量V n 对时间的导数；Q a 为井筒环空出口流量，m 3 ·s -1 ；Q p 为钻杆入口流量，m 3 ·s -1 ；综上，状态方程模型可表示为： 6.根据权利要求5所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S4中包括：S41：对状态方程进行线性化；S42：对观测方程进行线性化；S43：将步骤S41线性化的状态方程进行离散化；S44：利用扩展卡尔曼滤波预测方法对井筒与地层耦合流动状态进行实时预测。 7.根据权利要求6所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S41和S42中：设状态变量x(t)为井筒与地层压差的变化量、井筒环空动量变化量和环空流体的质量变化量，利用泰勒级数展开法，对钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的状态方程线性化，则有：f(x)表示某一函数；δ表示某一物理量的变化量；a 11 ～a 33 为状态方程线性化后的矩阵系数；用同样的方法对观测方程用相同的方法进行线性化，即利用泰勒级数展开法，对钻井井筒与地层耦合流动系统状态空间模型的观测方程线性化，得到线性化方程如下：式中，b 11 ～b 33 为观测方程线性化后的矩阵系数。 8.根据权利要求7所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S43的具体过程为：使用反拉普拉斯变化对线性状态微分矩阵离散化，即对线性化后的状态矩阵进行离散，得到的系数矩阵记为A d ，离散后的方程如下：式中，A d 为状态转移矩阵，x n 为n时刻状态变化，x n-1 为n-1时刻状态变化；其中A d ＝e At ， 式中，e为自然常数，t为数据点之间的时间间隔。 9.根据权利要求8所述的基于扩展卡尔曼滤波预测的深层钻井溢漏状态感知方法，其特征在于，步骤S44的具体过程为：(1)初步预测n时刻状态量x n (-)＝A d x n-1 (+)其中，x n (-)表示n时刻的初步预测状态量，无量纲；A d 表示状态转移矩阵；x n-1 (+)为n-1时刻的修正预测状态量，无量纲，x n-1 (+)为已知量，使用上一步得到的x n (+)，初始值为 (2)初步预测n时刻协方差转移矩阵P n (-)＝A d P n-1 (+)A d T +Q n-1其中，P n (-)表示n时刻的初步协方差转移矩阵；P n-1 (+)表示n-1时刻的修正协方差转移矩阵，P n-1 (+)为已知量，使用上一步得到的P n (+)，初始值为单位矩阵 Q n-1 表示n-1时刻的状态模型误差矩阵；其中 G＝[1 0 0] T ，T代表矩阵转置； 为P f 的正态分布的标准差；(3)计算n时刻Kalman增益其中，H n 为观测系数矩阵，即 R n 是系统测量噪声的正定方差矩阵， 其中 分别为P p ，V t ，Q a 的正态分布的标准差，由测量系统精度决定；(4)修正预测n时刻状态量x n (+)＝x n (-)+K n [z n -H n x n (-)]其中，x n (+)为n时刻的修正预测状态量，无量纲；z n 为k时刻的观测变量，为 (5)修正预测n时刻协方差转移转矩P n (+)＝(I-K n H n )P n (-)(I-K n H n ) T +K n R n K n T其中，P n (+)为n时刻的协方差转移转矩，I为单位矩阵；将x n (+)、P n (+)作为上一时刻参数，重复步骤(1)～(5)，每一步的x n (+)为最终预测结果 根据该变化量求得该时间节点的地层压力P f 、井筒环空水力动量Г a 以及预测的泥浆池增量V n 。