本書針對油井優(yōu)化領(lǐng)域的需求，系統(tǒng)地介紹了各種油井優(yōu)化方法，不僅可以幫助工程師們更好地了解油井的生產(chǎn)狀況，還可以為油井的改造和優(yōu)化提供有力的理論支持。本書共分為12 章，分別介紹了油井優(yōu)化的數(shù)字孿生技術(shù)、基本概念、數(shù)學模型、優(yōu)化方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及實際應用案例等。

Rasool Khosravanian 在挪威斯塔萬格大學能源與石油工程系（IEP）工作，主要負責在鉆井和油井組織中實施數(shù)字化。研究方向包括大規(guī)模優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能（AI）、大型項目管理、工程經(jīng)濟學、風險和不確定性分析。在克爾曼大學獲得鉆井和采礦工程學士學位，在伊朗科技大學工業(yè)工程碩士和博士學位。2011年至2018年在阿米爾卡比爾理工大學（德黑蘭理工學院）擔任教員和助理教授。在國際期刊與會議上發(fā)表了數(shù)十篇論文。
楊向同，男，高級工程師，集團鉆井工程試油測試高級技術(shù)專家（2017-2019），現(xiàn)任中國石油集團工程技術(shù)研究院有限公司井下作業(yè)研究所所長，負責試油、完井、儲層改造相關(guān)科研工作。工作以來負責實施國家重大專項2項，參與實施1項，作為課題長負責股份重大專項2項，勘探與生產(chǎn)公司項目3項，油田級項目10余項。出版專著10部，譯著3部，國內(nèi)外期刊發(fā)表論文68篇，其中國際論文32篇，SCI/EI收錄15篇。在SPE年會、國際石油技術(shù)大會等重要國際學術(shù)會議發(fā)表會議論文12篇，其中進行會議宣講5篇。近五年已授權(quán)發(fā)明專利14項。獲得軟件著作權(quán)6項。牽頭組織《油氣井管柱完整性管理》等3項行業(yè)標準的制修訂。近五年共獲得各種獎勵11項，其中國家技術(shù)發(fā)明二等獎1項，省部級1等獎4項，二等獎3項。

第1章 數(shù)字孿生、自動化和實時中心 1
1.1 數(shù)字孿生技術(shù) 1
1.1.1 數(shù)字孿生 1
1.1.2 五維數(shù)字孿生模型 4
1.1.3 數(shù)字孿生的價值 5
1.1.4 數(shù)字孿生開發(fā)中使用的建模
基礎(chǔ) 6
1.1.5 使用數(shù)字孿生監(jiān)測鉆井
作業(yè)井 6
1.1.6 鉆井數(shù)字孿生的概念 10
1.2 鉆井自動化 11
1.2.1 自動化級別 12
1.2.2 建模 12
1.2.3 數(shù)據(jù)通信 13
1.2.4 自動化模式 13
1.3 實時中心 15
1.3.1 協(xié)同井規(guī)劃 17
1.3.2 井工程和規(guī)劃 17
1.3.3 實時數(shù)據(jù)整合和可視化 17
1.3.4 實時監(jiān)控和干預 17
1.3.5 預測建模 18
1.3.6 鉆井優(yōu)化和詳細技術(shù)分析 18
1.3.7 培訓和指導 18
1.3.8 數(shù)據(jù)管理和歸檔 18
1.4 小結(jié) 19
1.5 習題 19
第2章 油井優(yōu)化 22
2.1 最優(yōu)化的數(shù)學模型 22
2.1.1 最優(yōu)化基本原理 22
2.1.2 幾何規(guī)劃法 25
2.1.3 多目標最優(yōu)化 25
2.1.4 隨機最優(yōu)化 26
2.1.5 魯棒最優(yōu)化 27
2.2 油井最優(yōu)化 28
2.2.1 鉆井問題 28
2.2.2 生產(chǎn)問題 40
2.2.3 井控最優(yōu)化 43
2.3 小結(jié) 43
2.4 習題 44
第3章 井筒摩阻優(yōu)化 50
3.1 井筒摩阻的基本模型 50
3.1.1 直井段摩阻 52
3.1.2 彎曲井筒段的摩阻 54
3.1.3 二維摩阻建模 56
3.1.4 三維摩阻建模 59
3.1.5 組合軸向運動和旋轉(zhuǎn) 60
3.2 井筒摩阻的高級模型 61
3.3 摩阻模型在油井中的應用 62
3.3.1 曲率半徑井道模型 62
3.3.2 DLS 63
3.3.3 懸鏈線模型 64
3.4 使用解析摩阻模型設(shè)計油井 66
3.4.1 造-穩(wěn)斜井論述 66
3.4.2 構(gòu)建修正懸鏈線井剖面 68
3.4.3 大位移井軌跡比較 69
3.4.4 超大位移井設(shè)計 70
3.4.5 二維井徑優(yōu)化 71
3.5 小結(jié) 72
3.6 習題 73
第4章 井眼軌跡優(yōu)化 75
4.1 介紹 75
4.2 可能影響最優(yōu)井眼軌跡的約束 75
4.2.1 地質(zhì)力學約束 76
4.2.2 防碰約束 78
4.2.3 探井約束 79
4.2.4 井控約束 79
4.3 井眼軌跡優(yōu)化 81
4.3.1 單目標優(yōu)化三維井眼軌跡
設(shè)計 81
4.3.2 雙目標優(yōu)化三維井眼軌跡
設(shè)計 86
4.4 防止井筒失穩(wěn)的井眼軌跡優(yōu)化 89
4.4.1 傾角和方位角的約束范圍 89
4.4.2 獲得最優(yōu)井眼軌跡的算法 91
4.4.3 井眼軌跡優(yōu)化 93
4.5 小結(jié) 95
4.6 習題 96
第5章 井筒水力學和井眼清潔：優(yōu)化
和數(shù)字化 98
5.1 水力優(yōu)化 98
5.1.1 介紹 98
5.1.2 水力系統(tǒng) 98
5.1.3 水力優(yōu)化 104
5.1.4 最佳噴嘴和流量選擇 106
5.1.5 針對各種井型提出的優(yōu)化
標準 109
5.2 井眼清潔 110
5.2.1 參數(shù)對井眼清潔的影響 110
5.2.2 巖屑運輸機制 112
5.2.3 井眼清潔模型 112
5.2.4 巖屑運輸和沉降 114
5.3 井眼清潔效率實時評估 116
5.3.1 井眼清潔策略 116
5.3.2 實時建模 118
5.3.3 攜屑指數(shù) 119
5.4 控壓鉆井的新方法 120
5.4.1 Reelwell鉆井法 120
5.4.2 井眼清潔和井筒風險降低
服務 125
5.5 小結(jié) 125
5.6 習題 126
第6章 機械比能和鉆井效率 128
6.1 機械比能介紹 128
6.1.1 鉆井效率 128
6.1.2 低效率的原因 128
6.1.3 鉆井效率區(qū)域 131
6.1.4 機械比能的趨勢分析 131
6.2 機械比能：下一代數(shù)字化鉆井
優(yōu)化 134
6.2.1 通過實時監(jiān)測機械比能最大化
鉆速 134
6.2.2 水力機械比能 143
6.2.3 巖性預測水力機械比能 144
6.2.4 孔隙壓力預測的水力機械
比能 148
6.3 巖石可鉆性評估 152
6.3.1 可鉆性d指數(shù) 152
6.3.2 地層可鉆性預測 153
6.4 鉆井系統(tǒng)機械比能外的能量 157
6.4.1 評估能量損失 157
6.4.2 鉆柱中的能量流 159
6.4.3 鉆井能量理論 160
6.5 小結(jié) 162
6.6 習題 163
第7章 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動機器學習的ROP
實時預測解決方案 166
7.1 引言 166
7.2 實時數(shù)據(jù)管道 168
7.3 鉆速優(yōu)化工作流 169
7.3.1 傳感器 169
7.3.2 機器學習模型 170
7.3.3 遠程操作中心 170
7.3.4 鉆井平臺控制系統(tǒng) 171
7.3.5 自動化控制臺 172
7.4 統(tǒng)計和數(shù)據(jù)驅(qū)動的鉆速模型 172
7.4.1 多元線性回歸 172
7.4.2 自適應的神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)
模型 177
7.4.3 決策樹模型 185
7.4.4 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 189
7.4.5 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 191
7.4.6 支持向量回歸模型 192
7.5 小結(jié) 196
7.6 習題 197
第8章 套管設(shè)置深度優(yōu)化的高級方法
和技術(shù) 204
8.1 簡介 204
8.2 問題陳述 204
8.2.1 套管和鉆頭的選擇 206
8.2.2 油井成本預測 206
8.2.3 挑戰(zhàn) 207
8.3 數(shù)學方法：不確定情況下的套管
柱放置優(yōu)化 208
8.3.1 不確定性的來源 209
8.3.2 效用函數(shù) 209
8.3.3 套管點選擇問題決策樹 209
8.3.4 完整方法論 210
8.3.5 油田案例 212
8.4 多標準方法：套管座選擇
方法 215
8.4.1 套管座選擇標準 216
8.4.2 情景 222
8.4.3 數(shù)字例子 223
8.5 實時方法：利用遠程實時監(jiān)測井
的套管座優(yōu)化 224
8.5.1 鉆前壓力預測 225
8.5.2 鉆探時的壓力預測 226
8.5.3 墨西哥灣油井案例研究 227
8.6 技術(shù)方法：使用非常規(guī)鉆井方法
減少套管數(shù)量 231
8.6.1 無立管鉆井 232
8.6.2 管理壓力鉆井技術(shù) 234
8.7 小結(jié) 237
8.7.1 數(shù)學方法 237
8.7.2 多標準方法 237
8.7.3 實時方法 238
8.7.4 技術(shù)方法 238
8.8 習題 238
第9章 數(shù)字井設(shè)計和建井中的數(shù)據(jù)
挖掘 242
9.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 242
9.1.1 數(shù)據(jù)挖掘簡介 242
9.1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 243
9.1.3 聚類 244
9.1.4 分類 248
9.2 數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字鉆井工程中的
應用 249
9.2.1 數(shù)據(jù)挖掘應用于實時鉆井 249
9.2.2 流變特性對鉆速的影響 252
9.2.3 使用數(shù)據(jù)挖掘的井涌檢測 255
9.3 小結(jié) 258
9.4 習題 259
第10章 基于決策的完井優(yōu)化 262
10.1 基本概念 262
10.1.1 多標準決策問題 263
10.1.2 多標準決策問題的基本
表述 264
10.1.3 方法分類 264
10.1.4 選擇適當?shù)亩鄻藴蕸Q策
方法 270
10.2 基于決策的完井優(yōu)化 272
10.2.1 高速氣井完井設(shè)計的選擇 272
10.2.2 水力壓裂候選井選擇參數(shù) 286
10.2.3 酸化生產(chǎn)井和層選擇 289
10.3 小結(jié) 293
10.4 習題 294
第11章 蒙特卡羅模擬在井筒穩(wěn)定性
優(yōu)化中的應用 296
11.1 基本多元統(tǒng)計 296
11.1.1 均值 296
11.1.2 方差 297
11.1.3 協(xié)方差 297
11.1.4 相關(guān)系數(shù) 297
11.1.5 偏度系數(shù) 298
11.1.6 峰度系數(shù) 298
11.1.7 四分值 299
11.1.8 概率密度函數(shù) 299
11.1.9 累積分布函數(shù) 299
11.1.10 百分點函數(shù) 300
11.1.11 分布函數(shù) 300
11.1.12 置信系數(shù)和置信水平 303
11.2 井筒穩(wěn)定性的不確定性評估 304
11.2.1 不確定性傳播 304
11.2.2 井筒穩(wěn)定性的安全泥漿重量
窗口 304
11.2.3 井地質(zhì)力學模型設(shè)計 307
11.2.4 應力轉(zhuǎn)換和計算方程 308
11.2.5 井眼破壞 310
11.2.6 概率分布 310
11.3 數(shù)值計算案例 311
11.4 小結(jié) 320
11.5 習題 321
第12章 基于案例推理方法(CBR)的
數(shù)字油井規(guī)劃與建設(shè) 324
12.1 基本概念 324

12.1.1 知識庫系統(tǒng) 324
12.1.2 基于案例分析的知識庫
系統(tǒng) 325
12.1.3 基于規(guī)則分析的知識庫
系統(tǒng) 330
12.1.4 基于案例推理和基于規(guī)則
推理的集成 332
12.1.5 基于案例分析的知識密集型
系統(tǒng) 332
12.1.6 本體工程 333
12.2 基于案例推理方法在數(shù)字油井
建設(shè)規(guī)劃中的應用 335
12.2.1 基于案例的油井設(shè)計體系
結(jié)構(gòu) 335
12.2.2 基于案例的鉆井液推理 344
12.3 小結(jié) 350
12.4 習題 351