石油钻井钻速预测研究现状与未来展望

来源：石油科学通报杂志2025年第6期北京时间：

作者：裴志君, 宋先知, 李根生

单位：1 西南石油大学石油与天然气工程学院油气藏地质及开发工程全国重点实验室， 成都 610500 2 中国石油大学(北京)石油工程学院油气资源与工程全国重点实验室， 北京 102249

摘要：机械钻速预测对钻井工程意义重大，可为钻井优化、资源分配、安全保障等提供重要参考依据。近年来，人工智能掀起新一轮智能化变革热潮，推动了钻井工程的智能化转型升级，涌现出了一大批新兴钻速预测方法，但当前尚缺乏对这些钻速预测新方法的系统性总结和分析。本文通过对国内外主要钻速预测模型和方法的系统调研和提炼，归纳总结了显式钻速方程、数值模拟仿真和人工智能模型3类钻速预测方法的发展背景和理论原理，深入剖析了各类钻速预测方法在实际应用中面临的关键技术难题和挑战，并指出机理与数据融合的钻速预测方法是突破现有瓶颈的重要方向，也是未来技术发展的主流趋势。在此基础上，结合智能钻井发展趋势和钻速预测模型主要卡点，提出了5个未来的发展方向：①自动化、智能化钻井装备；②钻速预测专用的机理与数据融合模型；③基于具身智能、群体智能、强化学习和在线学习的钻速预测模型环境响应机制；④基于大模型和迁移学习算法的通用钻速智能预测模型；⑤基于科学知识发现的钻速预测模型闭环优化。

关键词：机械钻速,智能钻井,神经网络,知识约束,混合模型

基金资助：国家杰出青年科学基金项目“油气井流体力学与工程”(52125401);国家资助博士后研究人员计划(GZC20251947);中国石油—西南石油大学创新联合体支持交叉学科发展“揭榜挂帅”项目“深井减振与提速智能协同作用理论研究”(2024CXJB03)