Получение точной информации о стратиграфических условиях и статусе бурения необходимо для обеспечения безопасности процесса бурения и гарантии добычи нефти и газа. Зондирование во время бурения и интеллектуальные технологии мониторинга, которые используют множество датчиков и предполагают использование интеллектуальных алгоритмов, могут использоваться для сбора внутрискважинной информации на месте для обеспечения безопасных, надежных и эффективных операций по бурению и добыче полезных ископаемых. Эти подходы характеризуются эффективным считыванием и всесторонним использованием информации о бурении за счет интеграции сигналов с нескольких датчиков и интеллектуальных алгоритмов, что является основным компонентом машинного обучения.
В статье кратко излагается текущее состояние исследований внутреннего и международного зондирования во время бурения и интеллектуальных технологий мониторинга с использованием систематически собираемой релевантной информации. В частности, сначала описываются методы зондирования при бурении, используемые для сбора внутрискважинной информации на месте, включая волоконно-оптическое зондирование, электронное зондирование, зондирование инженерных параметров бурения, зондирование параметров бурового раствора, акустический каротаж при бурении, каротаж электромагнитных волн при бурении и сейсмический каротаж при бурении. Далее анализируется основной состав и направление развития каждой сенсорной технологии. Впоследствии внедряется применение технологии интеллектуального мониторинга, основанной на машинном обучении, в различных аспектах идентификации состояния бурения и добычи полезных ископаемых, включая мониторинг износа долота, мониторинг застрявшего бурения в режиме реального времени, мониторинг помпажа скважины в режиме реального времени и мониторинг добычи нефти и газа в режиме реального времени. Наконец, обсуждаются потенциальные области применения зондирования во время бурения и технологии интеллектуального мониторинга в условиях глубоководья, глубоководного плавания и дальнего космоса, а также кратко излагаются проблемы, ограничения и тенденции развития.
В настоящее время сообщений о систематическом применении технологий скважинного зондирования и интеллектуального мониторинга в роботах для внеземных исследований и транспортных средствах для возврата образцов не поступало. Применение скважинного зондирования и интеллектуального мониторинга для внеземных пробоотборников осуществимо и дает следующие преимущества:
- Технологии скважинного зондирования и интеллектуального мониторинга позволяют получать наиболее достоверные данные из первых рук о внеземных образцах с минимальным повреждением, предотвращая потенциальную потерю информации из образцов при межпланетной транспортировке на большие расстояния.
- Подход “измерения во время бурения” может поддерживать отбор целевых образцов высокой ценности, позволяя осуществлять научное планирование полезной нагрузки по нисходящей линии связи.
- Скважинное зондирование и интеллектуальный мониторинг могут соответствовать конкретным требованиям приложений, таким как обнаружение внеземной жизни.
Будущие технологии скважинного зондирования и интеллектуального мониторинга для внеземных миссий по возврату образцов должны учитывать следующие три аспекта:
- Из-за ограничений полезной нагрузки ракет-носителей и размеров спускаемых аппаратов интеллектуальная система мониторинга должна быть как можно более миниатюрной. Этого можно достичь, используя ключевые технологии, такие как микрофлюидика, процессы MEMS и встроенные процессоры, для разработки встроенных интеллектуальных датчиков мониторинга, отвечающих требованиям пробоотборника к малым размерам, низкому энергопотреблению и интегрированному зондированию, вычислениям и хранению данных.
- Значительная задержка связи во внеземных средах делает невозможным эффективное управление в режиме реального времени из наземных центров управления. Следовательно, интеллектуальная система мониторинга должна обладать высокой степенью автономности в принятии решений для реагирования на различные непредвиденные ситуации и повышения надежности системы. Кроме того, из-за ограниченных вычислительных ресурсов и энергоснабжения блок анализа интеллектуальной системы мониторинга должен быть “небольшим, но точным”, обеспечивающим точный и быстрый интеллектуальный анализ образцов с низким потреблением вычислительных ресурсов, тем самым поддерживая выборочный возврат образцов.
- Планеты внеземного происхождения испытывают экстремальные колебания температуры и интенсивное излучение частиц. Для интеллектуальной системы мониторинга крайне важно сосредоточиться на регулировании температуры и радиационной защите. Для изоляции источников тепла и обеспечения электромагнитной защиты следует использовать специальные теплоизоляционные и электромагнитно-экранирующие материалы. Исходя из этого, должны быть разработаны алгоритмы регулирования температуры для достижения постоянного контроля температуры интеллектуальной системы мониторинга, эффективного реагирования на различные сложные изменения окружающей среды и обеспечения надежности системы.
Наконец, особенно важно подчеркнуть, что из-за их уникального географического положения на глубине земли, в глубоком море и в глубоком космосе часто отсутствуют условия для проведения предварительных испытаний на месте. Перед официальной реализацией соответствующих инженерных или научно-исследовательских проектов требуются обширные дистанционные имитационные испытания. Однако из-за ограничений условий моделирования невозможно исчерпать все возможные сценарии, особенно в экстремальных условиях, таких как высокие температуры, высокое давление и экстремальные глубины. Существует острая потребность в альтернативных решениях, позволяющих проводить повторное тестирование с меньшими затратами. Появление технологии цифровых двойников [80] обещает решить эту проблему. В процессе предэкспериментального моделирования путем создания цифрового двойника физического оборудования можно смоделировать условия работы оборудования в экстремальных условиях в цифровом пространстве, тем самым получая большой объем реалистичных данных для облегчения итерационных корректировок конструкции и оборудования. Применение цифровых двойников в моделируемых условиях на большой глубине земли, в глубоководных районах моря и дальнего космоса может в некоторой степени преодолеть трудности, связанные с проведением испытаний на месте, обеспечивая эффективную поддержку для оценки характеристик оборудования. Кроме того, изменение параметров окружающей среды twin позволяет быстро имитировать условия работы оборудования в других условиях эксплуатации, помогая инженерам всесторонне понять рабочее состояние оборудования в различных экстремальных условиях. В то же время, во время реальных процессов научных исследований и разведки ресурсов технология digital twin может использовать матрицы датчиков на физическом оборудовании для получения информации об оборудовании, обновления цифрового двойника в режиме реального времени и передачи информации о последующем поведении двойника физическому объекту. В цифровом пространстве мониторинг состояния двойника может позволить определить рабочие параметры оборудования, помогая пользователям лучше понимать состояние оборудования. Кроме того, опираясь на обширную библиотеку исторических результатов моделирования, цифровое пространство может моделировать среду работы оборудования и прогнозировать потенциальные геологические образования, встречающиеся во время бурения, тем самым корректируя направление бурения и оптимизируя траекторию ствола скважины.
5. Выводы
Точный сбор и интеллектуальная обработка информации о бурении являются двумя важнейшими аспектами буровых работ, необходимыми для точного понимания условий бурения и оценки добычи нефти и газа. За последние несколько десятилетий были достигнуты значительные успехи в методах сбора и обработки информации о бурении. Прогресс в технологии скважинного зондирования в некоторой степени позволил преодолеть такие проблемы, как сложность отбора проб с поверхности, высокая задержка и низкая точность, переместив сбор информации с поверхности на внутрискважинные операции. Этот сдвиг назрел с течением времени, что привело к разработке различных методов скважинного зондирования, адаптированных к различным условиям эксплуатации. Опираясь на этот фундамент, обработка информации о бурении быстро продвигается в направлении анализа и систематизации. Основные технологии, такие как машинное обучение, способствовали переходу от ручного анализа к интеллектуальной обработке, значительно улучшив типы скважинных зондирований, всестороннее использование информации, полученной с помощью датчиков, и производительность мониторинга.
По мере развития технологий человечество постепенно приобретает все более широкие возможности для исследования недр Земли, дальнего космоса и морских глубин. Технологии скважинного зондирования и интеллектуального мониторинга должны постоянно совершенствовать свои возможности обнаружения для удовлетворения требований разведки и повышения производительности систем, позволяющих справляться со все более сложными геологическими условиями и суровыми условиями эксплуатации. Тенденции будущего развития технологий внутрискважинного зондирования и интеллектуального мониторинга можно свести к четырем категориям:
(1) Высокопроизводительные датчики: датчики с превосходными характеристиками, такими как высокая чувствительность и низкие пределы обнаружения, которые могут использоваться для точного определения физических параметров, таких как температура пласта и давление, в режиме реального времени, обеспечивая более надежную и достаточную поддержку данных для последующего анализа.
(2) Системы синхронного сбора сигналов из нескольких источников высокого разрешения: схемные системы, которые эффективно координируют аппаратные и программные ресурсы, используемые для достижения синхронного сбора сигналов датчиков из нескольких источников с высоким разрешением, обеспечивая многоугловое и всестороннее восприятие параметров бурения для эффективного повышения точности систем мониторинга.
(3) Высоконадежные системные компоненты: высокопроизводительные материалы с механизмами защиты и функциями исправления ошибок для обеспечения того, чтобы системные компоненты, такие как датчики, передача, вычисления и хранение данных, обладали превосходными характеристиками защиты от помех и могли нормально работать в различных сложных условиях.
(4) Миниатюризация и интеллектуальные системы мониторинга: скважинные системы зондирования и интеллектуального мониторинга, которые развивались в направлении миниатюризации, обеспечивая постоянное улучшение получаемой информации при соблюдении ограничений по объему в узких пространствах ствола скважины. Кроме того, по мере увеличения объема информации, получаемой датчиками, система также должна обладать более мощными возможностями обработки информации, позволяющими скважинным системам зондирования и интеллектуального мониторинга решать все более сложные задачи научной разведки и освоения энергетических ресурсов, обеспечивая тем самым национальную энергетическую безопасность.