岩土工程智能钻进关键技术研究

在土木、建筑、水利、矿业及油气等工业领域，为了对地层进行合理评价，确定工程设计和施工技术工艺，钻勘通常是掌握岩土地层物理力学参数最直接、最可靠的方法。尽管地球物理方法已取得长足进展，但由于方法本身一方面依赖于大地电磁场的分异性，另一方面又不可避免地受外界人工电磁场的干扰，这种无法回避的矛盾以及来自于同源、非同源的电磁差异与干扰，决定了地球物理方法的不确定性和多解性。此外，由于地球物理方法还难以揭示地层岩土的机械特性，必须更多地依赖于综合地质分析，作为工程应用技术上还存在许多局限。（参考《》）        传统的钻勘方法在钻孔过程中需要进行现场土工试验、取样、编录、室内岩土物理力学性能测试及岩性鉴定等，工作量大、周期长、耗资大。据统计，在地基钻孔勘探中，纯钻孔时间在整个钻孔勘探中的耗时比例不到30%，钻孔勘探费用一般占整个工程建设费用的15%～28%［1］。所以，岩土工程中钻孔勘探仍然是一项非常繁巨的工作。随着矿山、交通、水利、战略防护及深部基础物理实验等工程的深化，深部钻勘尤显重要。在国际岩土工程领域，一直以来在探索一种简单、有效的方法以获取有关地层地质的工程信息，一种智能化的钻进技术和理论是今后研究的重要前沿课题。本文重点讨论这一领域的重要进展及存在的问题，明确今后的研究内容和方向。        1 智能钻进关键技术        1.1 智能钻进系统基本组成与原理        智能钻进的基本技术主要包括以下5个系统。        (1)孔底动力输送系统。该系统应满足钻孔及潜孔随钻测量系统(downhole measurement whiledrilling，DMWD)钻头运转所需强电、测量系统及信息传输系统所需弱电的动力需求。        (2)钻机运行参数测量与诊断系统。参见文献［1］。        (3)数字式潜孔随钻测量集成系统。随钻测量单元和各类电控智能单元中安装有各种高端传感器，如地层电阻率、岩性特征测量探头伽马、中子－密度探头，声波探头，核磁共振探头，地层孔隙压力传感器，钻孔倾角、方位角、导向工具的工具面角、钻头孔底钻压、钻头转数、钻头扭矩、钻杆不同截面处的测力传感器，钻头应变及温度传感器，孔底地温传感器等，视钻勘需求可多达数十个传感器。        (4)孔底信息传输系统。传感器所测量的信息通过数据有线传输的信号线，用串行总线等方式实时传输到地面。        (5)地面数据分析系统。它是由计算机、监视器、打印机及绘图仪等终端组成，并接入网络系统的信息处理中心。这样，通过随钻采集并经过处理后准确得到真实的地层剖面及地层分级等完整资料。        智能钻进系统的基本原理是在钻头内部或附近安装随钻测量系统，通过各种传感器技术对钻机工作参数、钻头位置、钻孔倾角、钻孔方位、钻孔岩性、岩石凿入硬度及钻进强度、钻头应变等进行实时测量，从而获得钻孔轨迹、钻孔柱状图以及有关地层的物理力学参数、岩石分级及地应力数据，实现地层的实时评判;同时，对钻机工作状态进行实时诊断、管理、控制、反馈和调节。通过测量采集—分析决策—控制执行—再测量采集—再分析决策—再控制执行如此连续进行，最终达到智能钻进的目标。        1.2 钻孔过程监测技术        仪器钻进系统技术(instrumented drilling sys-tem，IDS)是智能钻进技术的雏形。英、前苏联、德、法、日、加拿大、美及中国等进行了一系列的研究。ENPASOL，PAPERO，Kajima［2］，KYPC、HDK及DA-TA－sENTRY［3］等仪器钻进系统在钻孔过程中实现了对钻机工作参数及钻进参数如施加在钻具上的压力、钻具转速、扭矩以及钻头位移等的自动监测并用于简单地层的判层。至于以往的IDS，钻孔过程监测系统(drilling process monitoring，DPM)［4］的主要进展在于建立了大样本、复杂非线性图形的相似性识别理论，解决了钻进参数中大样本数据间的相关性分析问题［1］。一种基于钻进参数及能量的实时可钻性分级方法、多峰非线性图形的斜率搜索识别以及未知类及分类数的地层聚类判别方法已经建立起来［5-7］，最新的技术及理论成果已在文献［1］中论述。        1.3 钻头定位与导航技术        钻头定位包括3维空间坐标(经度、纬度及高程)以及方位角。在20世纪80年代末，采用3轴磁力计和3向加速度计为基础实现钻头导航。磁力计和加速度计为惯性测量单元(inertial measurement u-nit，IMU)的主要硬件，它们安装于孔底装配器(bot-tom hole assembly，BHA)中，测量时BHA处于休息状态，磁力计和加速度计分别测量大地3个正交方向的磁场分量和重力加速度分量，大地磁场分量通过数学计算获得方位角，大地重力加速度分量用以计算倾角，BHA的位置通过设定测站之间的轨迹来计算。但磁力计受地下磁场以及钻进系统自身材料等外部场源干扰［8］。        自1976年美国Utah大学Vali和Shorthill首次提出光纤陀螺的概念以来，光纤陀螺得到了很大的发展。目前FOG以干涉式为主，集成光学型FOG将主要光学元件如耦合器、偏振器、调制器都集成在1块芯片上，将光纤线圈、光源、检测器接在芯片适当的位置，就构成了实用的集成光学型FOG。从FOG的发展方向来看，集成光学型FOG是最有发展前途的光纤陀螺形式。全光纤陀螺则将主要的光学元件都加工在1条偏光纤上，从而可以避免因元器件连接造成的误差。目前，全光纤陀螺技术比较成熟，其性能最好，适合在现阶段研制实用的商品光纤陀螺。由于闭环式光纤陀螺对环境、尤其是振动不敏感，是研制高精度光纤陀螺仪的理想形式。本世纪初，光纤陀螺仪(fiber－optic gyroscope，FOG)［9］用以取代磁力计。FOG具有尺寸小，无旋转部件，消耗功率小，高可靠性及对温度动态特性和振动的低敏感性，以及不受磁场影响。因此，IMU不再需要非磁套管保护，且尺寸小，所以减少了质量和成本，提高了精度。FOG被认为是替代磁力计最为理想的方法。由于受FOG尺寸的影响，基于FOG的IMU经历了单FOG［9］、双FOG［10］及三FOG［11］的发展过程。近来3向FOGs已进入商业化应用，它成本低且容易安装，并逐渐趋于小型化。可以预见，FOGs与加速度计将构成钻头惯性导航系统(inertialnavigation system，INS)的新硬件。        智能钻进还包括钻孔方向与倾斜测量(direc-tional and Inclination while drilling，DIWD)。DIWD提供钻孔过程及钻孔轨迹信息，这些信息在确定推进方向和水平钻进中非常重要。在控制系统中，DIWD反馈的信息可调整钻孔过程使之遵循设定的路径或确定钻孔的生成轨迹。        研究表明，在基于磁传感器的潜孔测量中，需要有专用的非磁套管来保护IMU，套管长度取决于井孔的精度、位置及倾角，在高北纬地区，要求磁传感器到钻头的距离≥27 m［12］。在FOGs式的IMU中，单一FOG的IMU到3向FOGs的IMU，FOGs到钻头的距离缩短为7～8 m，设计的钻管直径为165.1mm，IMU舱内安装3向FOGs及3向加速度计，IMU前后安装吸振器，并在IMU舱的外部增加环形吸振圈。单一FOG的IMU在倾角大于45°的井孔中，倾角的输出误差小于0.1°，倾角为20°时的误差为0.3°，在接近北向时，方位角的精度为3°，当采用零速修正(zero velocity update procedure，ZUPT)后，方位角的精度可小于0.5°。        1.4 地层岩性判别        目前，DPM通过钻进参数概化钻进能量指标来划分地层，岩性判别主要依赖于地质分析。智能钻进的另一主要目的则是对所钻地层进行评价(for-mation evaluation while drilling，FEWD)，可采用的技术包括电阻率、γ射线、中子及密度传感器。采样信息可直接储存在孔内随钻的存储芯片中或通过信息传输系统输送到地面。电阻率和γ射线的数据用于地层识别，与中子及密度传感器结合，可提供岩性、孔隙率及油或水饱和度方面的数据。已应用脉冲中子捕获(pulsed neutron capture，PNC)及光谱脉冲中子测孔(spectral pulsed neutron logs，SPN)方法，由套孔PNC测井所产生的γ射线能提供地层密度信息。FEWD提供孔内地质数据，就像传统的有线测井一样。        1.5 潜孔随钻信号传输        在钻进过程中，如何将BHA中测试系统的感应数据实时传输到地面信息处理中心，是智能钻进的另一技术关键。在油气领域，已提出的钻井中井下检测信号传输方式主要有泥浆脉冲、绝缘线缆、电磁波和声波4种。按传输原理，电缆信号传输分为感应法传输和硬连接法传输2大类。电缆信号传输源于上世纪30年代。1939年，Crites等首先提出了利用钻柱来建立地面与井底的电缆信号传输技术，即通过电缆建立地面与井底的双向闭环钻井测控信息系统