智能鉆完井技術(shù)研究綜述

一、引言近年來，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展引起了全球各行各業(yè)的廣泛關(guān)注。對于一項可以激發(fā)全球產(chǎn)業(yè)變革性發(fā)展的前沿技術(shù)，為抓住其發(fā)展的黃金機遇期，世界各國紛紛制定了人工智能技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略藍圖。在我國，加強人工智能技術(shù)攻關(guān)和教育已成為國家戰(zhàn)略，所有工業(yè)領(lǐng)域都制定了相應(yīng)的智能化轉(zhuǎn)型規(guī)劃。油氣勘探開發(fā)作為資本和技術(shù)密集型行業(yè)，迫切需要油氣人工智能的快速發(fā)展，實現(xiàn)油氣開發(fā)的提質(zhì)降本增效（圖1）。當(dāng)前，全球主要油氣公司先后通過與數(shù)字化公司跨界合作的方式加快智能化轉(zhuǎn)型。圖1

油氣智能工程技術(shù)。本圖及后續(xù)圖中縮寫的含義可以在文后Abbreviations部分找到。鉆井和完井工程是油氣勘探開發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其成本可占總成本的50%以上。對于海上、超深層等復(fù)雜油氣資源，鉆完井工程在效率、風(fēng)險和成本等方面面臨前所未有的挑戰(zhàn)，安全高效開發(fā)的難度急劇增加，亟需引進變革性技術(shù)實現(xiàn)復(fù)雜油氣安全高效開發(fā)。在復(fù)雜油氣的鉆完井過程中，基于專家經(jīng)驗和機理知識的傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如涉及井下環(huán)境動態(tài)變化的儲層精細(xì)描述、鉆井實時優(yōu)化等。相比之下，人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)具有較強的非線性擬合能力和信息挖掘能力，在解決復(fù)雜、非線性問題方面具有顯著優(yōu)勢。因此鉆完井人工智能技術(shù)被視為油氣行業(yè)的變革性技術(shù)，已成為該領(lǐng)域的研究熱點和前沿技術(shù)。智能鉆完井技術(shù)是基于大數(shù)據(jù)、人工智能、信息工程和控制理論等先進技術(shù)，通過地質(zhì)-工程大數(shù)據(jù)、智能裝備和智能算法等與鉆完井場景的深度融合，實現(xiàn)鉆完井過程的精細(xì)表征、超前預(yù)測、閉環(huán)控制、精準(zhǔn)導(dǎo)向和智能決策等，從而大幅提高鉆井效率、降低鉆井成本。智能鉆完井技術(shù)研究可分為智能化理論方法和智能化工具裝備兩部分。智能化理論方法利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法和鉆完井相關(guān)的鉆-測-錄多源數(shù)據(jù)，解決鉆完井場景中的復(fù)雜非線性問題，如地質(zhì)屬性精細(xì)刻畫、機械鉆速高效預(yù)測等，其結(jié)果可作為科學(xué)依據(jù)輔助智能決策；智能化工具裝備基于智能模型提供的鉆完井方案，通過通信控制系統(tǒng)自動執(zhí)行相關(guān)指令。智能化理論方法為智能化裝備提供決策指令，智能化裝備可為智能模型提供數(shù)據(jù)和硬件支撐。文章全面綜述了智能鉆完井方法與技術(shù)的研究進展，回顧了智能鉆完井的發(fā)展現(xiàn)狀，提出了人工智能在鉆完井工程中的七大應(yīng)用場景，總結(jié)了每個場景下的智能化技術(shù)進展，梳理了智能鉆完井技術(shù)研究的重點發(fā)展方向，可為智能鉆完井技術(shù)發(fā)展提供參考和指導(dǎo)。二、鉆完井人工智能應(yīng)用場景與研究現(xiàn)狀鉆完井人工智能應(yīng)用場景是人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)與鉆完井工程環(huán)節(jié)深度融合的工藝過程。根據(jù)鉆完井不同工程環(huán)節(jié)的施工過程和目標(biāo)，文章提供了7個鉆完井的人工智能應(yīng)用場景（圖2），并概述了不同場景下的數(shù)據(jù)情況、工程實踐和智能化算法模型等內(nèi)容。圖2

智能鉆完井應(yīng)用場景。

（一）機械鉆速智能預(yù)測與優(yōu)化深部地層巖石硬度大、研磨性強，巖石屬性交變，容易導(dǎo)致嚴(yán)重的鉆頭磨損，鉆井效率低、周期長，對鉆井提速和鉆井參數(shù)優(yōu)化提出了更高要求。油氣鉆井智能提速的基礎(chǔ)和關(guān)鍵是地層屬性精準(zhǔn)表征、井下鉆具合理優(yōu)化及鉆井參數(shù)智能優(yōu)化（圖3）。圖3

鉆速智能預(yù)測與優(yōu)化細(xì)分場景。1.井下環(huán)境感知井下環(huán)境感知是鉆井提速的基礎(chǔ)。利用智能分類和回歸算法能夠準(zhǔn)確地診斷地層巖性和鉆頭磨損。基于對井下環(huán)境的準(zhǔn)確描述，一方面可采用智能算法實現(xiàn)鉆井參數(shù)動態(tài)優(yōu)化和鉆井提速，另一方面也能實現(xiàn)鉆井異常工況識別和風(fēng)險管控。目前對井下環(huán)境智能感知的研究主要集中在地層巖石性質(zhì)和鉆頭磨損特征等方面，如表1所示。表1

井下環(huán)境感知研究現(xiàn)狀2.鉆頭設(shè)計與優(yōu)選鉆頭和底部鉆具組合的優(yōu)選和優(yōu)化配置是鉆井高效破巖的關(guān)鍵。人工智能技術(shù)有助于設(shè)計合適的鉆頭結(jié)構(gòu)、優(yōu)選鉆頭類型，保證巖石破碎效率和鉆頭性能。現(xiàn)有研究在鉆頭設(shè)計優(yōu)化、鉆頭選擇和鉆頭磨損管理等方面進展突出，見表2。表2

鉆頭設(shè)計與優(yōu)選研究現(xiàn)狀3.鉆速預(yù)測與優(yōu)化相比于機理模型，人工智能技術(shù)在挖掘鉆速與地層性質(zhì)、鉆頭特征、工程參數(shù)等因素之間的復(fù)雜映射關(guān)系方面具備更加明顯的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能模型不僅能準(zhǔn)確預(yù)測各種條件下的鉆井速率，還能提供實時優(yōu)化的工程參數(shù)，在鉆進過程中獲得最佳鉆速。鉆速模型和優(yōu)化算法是提高鉆速預(yù)測精度的主要手段，見表3。表3

鉆速預(yù)測研究現(xiàn)狀鉆速優(yōu)化是鉆速智能預(yù)測的深化和延伸，即通過智能優(yōu)化算法實時獲得最優(yōu)鉆井參數(shù)組合（如鉆壓、轉(zhuǎn)速和排量），鉆井參數(shù)智能優(yōu)化方面的進展主要集中在算法應(yīng)用上，如表4所示。表4

鉆速優(yōu)化研究現(xiàn)狀（二）井眼軌跡智能預(yù)測與優(yōu)化水平井和大位移井是實現(xiàn)非常規(guī)油氣高效開發(fā)的常用井型，然而由于地層巖石的研磨性、各向異性和非均質(zhì)性，其井眼軌跡容易偏離設(shè)計軌道，復(fù)雜井眼軌跡的優(yōu)化和調(diào)控成為亟待解決的難題。鉆井之前，基于大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)開展井眼軌道智能設(shè)計是實現(xiàn)井眼軌跡優(yōu)化的基礎(chǔ)；鉆進過程中，結(jié)合井-地模型的實時重構(gòu)和智能算法，可實現(xiàn)井眼軌跡實時預(yù)測和軌跡偏離程度的動態(tài)評估，進而實現(xiàn)調(diào)控參數(shù)的高效優(yōu)化。更進一步，可建立關(guān)鍵調(diào)控參數(shù)與井下工具導(dǎo)向能力之間的映射關(guān)系，形成井眼軌跡閉環(huán)控制系統(tǒng)。井眼軌跡智能設(shè)計與實時優(yōu)化包括井眼軌跡智能預(yù)測、實時評估優(yōu)化和實時調(diào)控，如圖4所示。圖4

井眼軌跡智能預(yù)測與優(yōu)化。1.井眼軌道智能設(shè)計井眼軌道智能設(shè)計指基于地質(zhì)和儲層模型，結(jié)合計算機視覺、智能規(guī)劃等方法實現(xiàn)井眼軌道的自動化設(shè)計和優(yōu)化。其旨在綜合考慮鉆柱受力狀態(tài)、延伸極限和儲層鉆遇率等目標(biāo)，在滿足井眼曲率要求的前提下盡可能增加與目的層的接觸面積，相較傳統(tǒng)軌道設(shè)計方法能夠降低時間和計算成本、提高井眼軌跡的質(zhì)量。井眼軌道設(shè)計實質(zhì)上是一個包括井坐標(biāo)、造斜點、井深和井長等參數(shù)矩陣的優(yōu)化問題，其優(yōu)化目標(biāo)通常是鉆柱延伸極限、中靶精度和采收率（表5）。表5

井眼軌道智能設(shè)計研究現(xiàn)狀

2.井眼軌跡實時評估與優(yōu)化井眼軌跡實時評估與優(yōu)化指實時監(jiān)測井眼軌跡和設(shè)計軌道的偏差，并通過智能算法進行評估和預(yù)測，結(jié)合井眼軌跡智能預(yù)測模型和優(yōu)化調(diào)控算法，實現(xiàn)井眼軌跡的高效優(yōu)化與調(diào)控，減小實際井眼與規(guī)劃井眼之間的偏差。井眼軌跡優(yōu)化是一個多目標(biāo)優(yōu)化過程，其優(yōu)化目標(biāo)是最小化偏差、延伸極限和鉆柱受力等參數(shù)，約束條件為導(dǎo)向工具的造斜能力等。與井眼軌道設(shè)計相比，井眼軌跡優(yōu)化需要實時計算優(yōu)化結(jié)果，要求更高的計算效率，而且井眼軌跡評估也需要綜合考慮鉆井成本、風(fēng)險和井筒穩(wěn)定性（表6）。表6

井眼軌跡實時評估與優(yōu)化研究現(xiàn)狀

3.井眼軌跡智能決策與閉環(huán)控制井眼軌跡表征模型是實現(xiàn)井眼軌跡優(yōu)化的基礎(chǔ)，該模型能夠挖掘關(guān)鍵可控參數(shù)（即導(dǎo)向工具控制指令）與穩(wěn)斜、造斜和降斜能力之間的映射關(guān)系。而井下-地面信息的高效傳輸和智能導(dǎo)向工具等是井眼軌跡閉環(huán)控制的關(guān)鍵。軌跡控制是決策下達與工具執(zhí)行機構(gòu)的深度組合（表7），需要根據(jù)BHA或?qū)蚬ぞ吣芰碓O(shè)計特定的控制方法，并要求實時錄井?dāng)?shù)據(jù)作為支撐。表7

井眼軌跡智能決策與閉環(huán)控制研究現(xiàn)狀

（三）鉆井風(fēng)險智能預(yù)警、診斷與調(diào)控鉆井風(fēng)險智能調(diào)控指利用隨鉆測量和實時錄井等多源數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生、計算機視覺和智能控制等人工智能算法實現(xiàn)地層屬性的精細(xì)描述、井筒流動特性的動態(tài)預(yù)測表征、鉆井風(fēng)險的早期預(yù)警與高效調(diào)控，其細(xì)分場景如圖5所示。圖5

人工智能在鉆井風(fēng)險調(diào)控中的應(yīng)用場景。1.地層屬性智能表征地層屬性主要包括地層壓力、地應(yīng)力和巖石可鉆性等參數(shù)，對提高機械鉆速、減少鉆井風(fēng)險、維持井壁穩(wěn)定具有至關(guān)重要的作用。為提高地層表征的準(zhǔn)確性和可靠性，國內(nèi)外學(xué)者探索了不同人工智能算法和建模方式（表8）。表8

地層屬性智能表征研究現(xiàn)狀

2.井筒流動智能表征井筒流動智能表征指基于實時地面監(jiān)測數(shù)據(jù)和智能算法對井筒復(fù)雜流動特性和固相巖屑的運移規(guī)律進行動態(tài)描述。井底壓力和當(dāng)量循環(huán)密度智能預(yù)測主要應(yīng)用于控壓鉆井和欠平衡鉆井，人工智能算法的引入不僅顯著提高了井底壓力和巖屑濃度預(yù)測的精度和效率，還克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷木窒扌?，并且有望在一定程度上取代井下傳感器的功能。目前，將井筒流動?shù)據(jù)和智能算法結(jié)合仍是井筒流動智能建模的常見形式。近年來，學(xué)者們也探索了數(shù)據(jù)融合、算法融合和數(shù)據(jù)與機理聯(lián)合驅(qū)動等一些新的建模方法，見表9。表9

井筒流動智能表征研究現(xiàn)狀

3.鉆井風(fēng)險智能預(yù)測與診斷井壁失穩(wěn)及井筒-地層壓力的不平衡是造成溢流、井漏、卡鉆和井塌等鉆井風(fēng)險的主要原因，鉆井風(fēng)險超前預(yù)測和實時診斷是避免鉆井風(fēng)險發(fā)生和惡化的關(guān)鍵。然而微裂縫發(fā)育、井底高溫高壓、井涌和井噴并存等復(fù)雜的地層和工程條件限制了鉆井風(fēng)險的準(zhǔn)確預(yù)測與診斷。人工智能算法能夠反映鉆井風(fēng)險與多種影響因素之間的綜合關(guān)系，并對錄井?dāng)?shù)據(jù)中的噪聲具有較強的魯棒性，可結(jié)合實時波動的數(shù)據(jù)快速診斷鉆井風(fēng)險。與此相關(guān)的研究包括風(fēng)險鉆前預(yù)測、風(fēng)險預(yù)警與診斷、風(fēng)險等級評估等。現(xiàn)有研究主要集中于鉆進時風(fēng)險的早期預(yù)警和診斷，而對于鉆前風(fēng)險預(yù)測與風(fēng)險等級評估的相關(guān)研究相對較少（表10）。表10

鉆井風(fēng)險智能預(yù)測與診斷研究現(xiàn)狀

4.井筒穩(wěn)定性智能調(diào)控井筒穩(wěn)定是井控的核心任務(wù)，鉆井過程中通過控制井筒流量使井筒壓力和巖屑濃度達到目標(biāo)值，能夠有效避免鉆井復(fù)雜事故的發(fā)生?？貕恒@井過程中，智能控制算法不僅可以通過節(jié)流閥開度、回壓泵或泥漿泵流量等單一參數(shù)來調(diào)節(jié)井筒流量，還可以實現(xiàn)多個參數(shù)的協(xié)同控制，從而提高井底壓力的控制效率和精度，避免井筒壓力產(chǎn)生不必要的波動誘發(fā)二次風(fēng)險（表11）。表11

井筒穩(wěn)定性智能調(diào)控研究現(xiàn)狀

（四）固井質(zhì)量智能評價與優(yōu)化固井是油氣井建井的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)階段，固井質(zhì)量評價依靠專家人工評估，耗時耗力；同時固井質(zhì)量影響因素眾多，且彼此耦合作用，固井質(zhì)量準(zhǔn)確預(yù)測和固井事故地層研判的難度較大。近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識別、數(shù)據(jù)挖掘可實現(xiàn)固井質(zhì)量的準(zhǔn)確評估和預(yù)測（圖6）。固井質(zhì)量評價和預(yù)測主要基于聲幅-變密度等測井?dāng)?shù)據(jù)，通過有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，實現(xiàn)固井質(zhì)量的實時評估和智能預(yù)測。圖6

固井質(zhì)量智能評價與優(yōu)化。1.固井質(zhì)量評價建立了隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法，基于聲幅、變密度測井?dāng)?shù)據(jù)和超聲成像數(shù)據(jù)進行固井質(zhì)量評價，最終使用集成學(xué)習(xí)方法將所有評價模型整合起來，固井質(zhì)量評價準(zhǔn)確率達99.4%。使用高斯過程回歸算法進行訓(xùn)練，根據(jù)CBL和VDL數(shù)據(jù)生成合成測井曲線，在評價水泥膠結(jié)質(zhì)量方面取得了良好效果。2.固井質(zhì)量預(yù)測通過識別聲波和超聲波測井?dāng)?shù)據(jù)，基于MRGC算法，計算獲得水泥膠結(jié)階段的概率，實現(xiàn)固井質(zhì)量實時預(yù)測。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行測井?dāng)?shù)據(jù)解釋，輸入11種測井?dāng)?shù)據(jù)進行訓(xùn)練，其準(zhǔn)確率為86.7%。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測固井水泥膠結(jié)質(zhì)量和水力封隔性，其中水泥環(huán)水力封隔性的預(yù)測準(zhǔn)確率為88.9%，固井膠結(jié)質(zhì)量的預(yù)測準(zhǔn)確率為88.5%。（五）壓裂智能設(shè)計與優(yōu)化智能壓裂是利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)解決壓裂過程中遇到的非線性、多參數(shù)和多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化等問題。智能壓裂包括壓裂工藝智能設(shè)計、壓裂施工過程智能監(jiān)測、產(chǎn)能預(yù)測與壓裂參數(shù)優(yōu)化三個主要應(yīng)用場景（圖7）。圖7

水力壓裂智能設(shè)計與參數(shù)優(yōu)化。1.壓裂工藝智能設(shè)計水平井壓裂設(shè)計包括壓裂位置與施工參數(shù)設(shè)計，其發(fā)展經(jīng)歷了多種方法和技術(shù)，從簡單的解析模型到復(fù)雜的數(shù)值模型、從機理模型到目前的智能模型。利用大數(shù)據(jù)（如測井、隨鉆測量和巖石力學(xué)數(shù)據(jù)）和智能算法（如聚類、回歸和優(yōu)化算法），可實現(xiàn)射孔壓裂工藝優(yōu)化（表12）。目前，壓裂水平井產(chǎn)能智能預(yù)測的精度約為70%~80%，與傳統(tǒng)方法相比有較大提升。然而，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量的限制，相關(guān)研究的現(xiàn)場應(yīng)用實例較少。表12

壓裂工藝智能設(shè)計研究現(xiàn)狀2.壓裂施工過程智能監(jiān)測壓裂過程實時監(jiān)測是水力壓裂過程的重要環(huán)節(jié)，相較于傳統(tǒng)手動數(shù)據(jù)特征選取與異常工況監(jiān)測，人工智能技術(shù)在異常信號檢測與識別上展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢。壓裂過程的智能監(jiān)測主要包括兩個方面：壓裂工況智能識別與壓裂風(fēng)險智能預(yù)警（表13）。表13

壓裂施工過程智能監(jiān)測研究現(xiàn)狀

3.產(chǎn)能預(yù)測與壓裂參數(shù)優(yōu)化分段壓裂是高效開采非常規(guī)油氣資源的必要條件。壓裂水平井產(chǎn)能預(yù)測對生產(chǎn)方案的評價和完井參數(shù)優(yōu)化具有重要意義。隨著水力壓裂技術(shù)的大范圍應(yīng)用和人工智能的發(fā)展，將機器學(xué)習(xí)方法有效應(yīng)用于參數(shù)優(yōu)化設(shè)計已成為未來發(fā)展的趨勢。支持向量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體等智能算法已被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建產(chǎn)能預(yù)測模型（表14）。表14

產(chǎn)能預(yù)測和壓裂參數(shù)優(yōu)化研究現(xiàn)狀

（六）完井過程智能設(shè)計與優(yōu)化智能完井主要包含井下入流控制設(shè)備、傳感器組件和地面分析系統(tǒng)。如圖8所示，智能完井技術(shù)通過實時采集和分析井下生產(chǎn)狀態(tài)和油藏狀態(tài)等資料，以遠程控制的方式進行實時監(jiān)測調(diào)控從而使油井采收率最大化。在數(shù)據(jù)方面，智能完井技術(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)主要由靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)組成：靜態(tài)數(shù)據(jù)包括儲層性質(zhì)和油井分層注采結(jié)構(gòu)等，動態(tài)數(shù)據(jù)包括油井生產(chǎn)數(shù)據(jù)、井下傳感器信息及井下控制系統(tǒng)參數(shù)等。在智能算法方面，通過回歸算法與數(shù)值模擬相結(jié)合，預(yù)測油井產(chǎn)能及未來的生產(chǎn)動態(tài)，并使用優(yōu)化算法和液壓控制線來優(yōu)化控制流入控制閥等井下流體控制設(shè)備的工作狀態(tài)，從而實現(xiàn)對油井生產(chǎn)的實時監(jiān)測、優(yōu)化及調(diào)控（表15）。圖8

智能完井優(yōu)化設(shè)計流程。

表15

智能完井優(yōu)化設(shè)計研究現(xiàn)狀

（七）鉆井過程全局優(yōu)化與智能決策鉆井系統(tǒng)由地質(zhì)導(dǎo)向、鉆頭破巖、管柱力學(xué)、水力學(xué)等多個子系統(tǒng)組成，且各子系統(tǒng)之間相互關(guān)聯(lián)，緊密耦合（圖9）。鉆井工程的目標(biāo)是降低鉆井作業(yè)風(fēng)險及成本，實現(xiàn)安全、高效、高質(zhì)量鉆進，因此需要耦合多個鉆井子系統(tǒng)，建立集成模型來實現(xiàn)鉆井過程的全局優(yōu)化。鉆井過程全局優(yōu)化和智能決策是人工智能技術(shù)應(yīng)用于鉆完井領(lǐng)域的主要場景之一，對保障作業(yè)安全、縮短鉆井周期、節(jié)約鉆井成本意義重大。圖9

鉆井過程全局優(yōu)化。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要將機理-數(shù)據(jù)融合的模型構(gòu)建方法與鉆井過程子系統(tǒng)耦合機制相結(jié)合，建立耦合各個鉆井子系統(tǒng)的集成模型。該集成模型是隨鉆井過程動態(tài)變化的，能夠為鉆井過程參數(shù)優(yōu)化提供基礎(chǔ)，并且受到地面可控作業(yè)參數(shù)和鉆井風(fēng)險的約束，如優(yōu)化后的作業(yè)參數(shù)不能引起井涌和卡鉆等鉆井風(fēng)險。多目標(biāo)優(yōu)化算法和智能決策策略在鉆井過程的應(yīng)用必須有明確的目標(biāo)，包括優(yōu)化鉆井速率、機械比能和鉆井成本等，且算法必須具有快速、高效的特點，能夠滿足現(xiàn)場作業(yè)實時操作的要求。最后需要建立一個集成所有模型和算法的框架，以便在鉆井過程中進行全局優(yōu)化和智能決策。鉆井過程全局優(yōu)化與智能決策關(guān)鍵是構(gòu)建鉆井子系統(tǒng)集成模型以優(yōu)化鉆井過程。雖然前人在模型構(gòu)建、框架設(shè)計和系統(tǒng)開發(fā)等方面進行了大量研究（表16），但鉆井過程整體優(yōu)化和智能決策的研究仍處于初期階段。表16

鉆井過程全局優(yōu)化及智能決策研究現(xiàn)狀

（八）研究現(xiàn)狀總結(jié)近年來，智能鉆完井技術(shù)發(fā)展迅速，人工智能與油氣鉆完井工程的融合不斷深化。油氣鉆完井領(lǐng)域的國內(nèi)外學(xué)者對比研究了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法在不同場景下的表現(xiàn)和性能，并結(jié)合鉆完井機理模型建立了混合模型以滿足精度、效率和鉆完井物理規(guī)律的需求，且機理-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動模型已成為本領(lǐng)域的研究熱點，有望克服機理模型的局限性，提高純數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)定性。在智能化方法落地方面，基于鉆完井大數(shù)據(jù)，國內(nèi)外學(xué)者的研究集中在將人工智能算法應(yīng)用到地層巖性預(yù)測、鉆速預(yù)測優(yōu)化等鉆完井場景中去，智能算法在實際鉆完井過程中的應(yīng)用較少。此外，當(dāng)前智能鉆完井算法的研究主要針對某個細(xì)分場景，還需考慮鉆完井多目標(biāo)、多場景動態(tài)耦合的特點研究鉆完井過程全局優(yōu)化。三、智能鉆完井前景展望與挑戰(zhàn)近年來，智能鉆完井技術(shù)發(fā)展迅速，但在數(shù)據(jù)處理、智能算法、建模方法和算法落地等方面仍面臨挑戰(zhàn)，未來智能鉆完井工作應(yīng)重點研究上述方向（圖10）。圖10

智能鉆完井重點研究方向。

（一）鉆完井地質(zhì)-工程大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化融合治理鉆完井大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化融合治理是智能鉆完井技術(shù)發(fā)展的必要條件。鉆完井?dāng)?shù)據(jù)是多源、多尺度、多類型的，包括微米級的地層孔隙結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和千米級的地層數(shù)據(jù)、實時監(jiān)測的動態(tài)數(shù)據(jù)和地層靜態(tài)數(shù)據(jù)等，其數(shù)據(jù)類型多種多樣，包括數(shù)值、文本和圖片等。且鉆完井地質(zhì)-工程大數(shù)據(jù)受井下復(fù)雜環(huán)境和數(shù)據(jù)采集裝備性能的限制，存在噪聲大、數(shù)據(jù)缺失等異常情況，難以滿足精準(zhǔn)表征和高效建模的需求，因此自動化、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)治理方法是油氣人工智能技術(shù)落地的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。（二）人工智能前沿技術(shù)應(yīng)用人工智能算法是鉆完井人工智能技術(shù)的核心，其既包括廣泛應(yīng)用的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，也包括數(shù)字孿生、知識圖譜、邊緣計算等當(dāng)前前沿智能方法。數(shù)字孿生技術(shù)具有虛實交互、實時更新、動