石油钻井钻速预测研究现状与未来展望学术报告

作者及发表信息

本文由裴志君（西南石油大学/中国石油大学(北京)）、宋先知（中国石油大学(北京)，通讯作者）、李根生（中国石油大学(北京)）合作完成，发表于《石油科学通报》（Petroleum Science Bulletin），网络首发日期为2025年12月25日。研究受国家杰出青年科学基金、博士后计划及中国石油—西南石油大学联合项目资助。

学术背景与目标

机械钻速（Rate of Penetration, ROP）是钻井效率的核心指标，直接影响资源分配、成本控制及安全保障。随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术兴起，钻井工程正经历智能化转型，但现有钻速预测方法缺乏系统性总结。本文旨在：

1. 系统梳理显式方程、数值模拟、人工智能三类ROP预测方法的原理与进展；

2. 剖析各类方法的技术瓶颈；

3. 提出机理与数据融合的未来发展方向，为智能钻井提供理论支撑。

主要观点与论据

1. 显式钻速方程的演进与局限

• 发展历程：从1949年Siman仅考虑钻头参数的简单方程，到1974年Bourgoyne and Young方程纳入8类影响因素（如地层压实、钻头磨损），方程复杂度逐步提升。

• 局限性：依赖统计回归或理想假设，忽略多参数耦合效应。例如，修正杨格方程虽引入水力净化系数，但未考虑实时岩屑运移的动态影响。

• 证据：表1对比了10种代表性方程，显示早期模型（如Galle & Woods）仅适用于牙轮钻头，而郭永锋（1994）模型虽扩展至PDC钻头，但预测误差仍达15%~30%。

2. 数值模拟仿真的多尺度耦合挑战

• 子过程建模：

  • 岩石模型：采用Drucker-Prager准则描述岩石屈服，但微观孔隙结构（如CT扫描数据）与宏观力学参数的转换公式尚不完善（刘修刚，2023）。

  • 钻头-岩石交互：Abaqus软件模拟PDC切削齿的非平面碎岩过程（Zhang, 2021），但计算耗时长达数小时/工况。

• 多物理场耦合：曹继飞（2022）建立的流固热耦合模型误差<10%，但需迭代求解温度场-应力场，实时性差。

3. 人工智能模型的机遇与瓶颈

• 算法进展：

  • 常规机器学习：随机森林（Random Forest）在小型数据集上误差约20%（Alkinani, 2019）；

  • 深度学习：LSTM（长短期记忆网络）利用时序数据将误差降至10%以下（Diaz, 2021）；

  • 混合模型：彭炽（2023）的并联架构模型在四川页岩气井实测中平均误差仅4.42%。

• 核心问题：

  • 黑箱性：纯数据驱动模型可能违背物理规律（如图6a显示零钻压时ROP>1.5 m/h的悖论）；

  • 迁移性差：祝兆鹏（2022）的物理约束模型将新井误差从>50%降至20.2%，但仍需区域适配。

4. 未来五大发展方向

1. 智能装备：如近钻头测量短节，解决井下数据缺失问题；

2. 机理-数据融合：开发专用混合模型（如嵌套型架构）；

3. 环境响应机制：结合强化学习（Reinforcement Learning）实现动态调整；

4. 通用大模型：基于迁移学习（Transfer Learning）实现跨区域泛化；

5. 闭环优化：通过科学知识发现（如损伤力学）迭代更新模型。

论文价值与意义

• 学术价值：首次全面对比三类ROP预测方法，提出“机理-数据融合”为核心的技术路径；

• 工业意义：为智能钻井装备研发、实时优化系统设计提供理论框架。例如，嵌套型混合模型在顺北油田的精度达92%（王果，2023），验证了融合方法的可行性。

亮点与创新

1. 系统性综述：涵盖1949–2025年70余项关键研究，填补了AI时代钻速预测综述的空白；

2. 批判性分析：指出数值模拟“计算时效性差”与AI模型“不可解释性”的深层矛盾；

3. 前瞻性方向：提出具身智能（Embodied Intelligence）与科学知识发现的闭环优化，推动钻井智能化从“感知”向“决策”跃迁。

（注：全文术语中英文对照示例：机械钻速/ROP、长短期记忆网络/LSTM、迁移学习/Transfer Learning，首次出现时标注。）