钻井液与完井液

作者：陈林,陆海瑛,王泽华,李城里,杨恒,张茂欣,徐同台

单位：1.中国石油塔里木油田分公司, 新疆库尔勒 841000；2.北京石大胡杨石油科技发展有限公司, 北京 102299；3.中国石油大学(北京)石油工程学院, 北京 100100；

关键词：井漏, LightGBM, 可解释性机器学习, 主控因素, 井漏类型

在塔里木盆地库车山前地区，盐膏层和目的层的地质条件复杂，钻井过程中面临许多挑战。这种复杂性导致井漏在钻井过程中频繁发生，带来巨大的经济损失。研究采用LightGBM算法建立了井漏判断模型，LightGBM模型判别性能较好，平均召回率为85%，精确率为91%，F1-Socre为86.7%。同时利用了基于SHAP值的可解释性机器学习技术分别针对单次井漏事件和所有井漏事件进行分析。SHAP值方法基于合作博弈理论，它将井漏事件的发生分解为不同特征的贡献值，以解释每个特征对于井漏事件的影响。研究发现，Δρ（钻井液密度与地层破裂压力当量钻井液密度的差值）、排量、井深和层位是导致井漏的主要影响因素。同时针对库车山前地区的盐膏层和目的层的地质情况，深入分析了层内地质影响和层间垂直分布影响。由此，现场工程师能够准确、快速地判断井漏类型，为防漏堵漏措施制定提供了有力支持。

来源：2023年第6期

《钻井液与完井液》期刊编辑部

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