巧用MSE 及时了解地层变化
优化井眼轨迹是实现油藏采收率最大化的手段之一，工程师们通常利用现有技术来实现这一目标。然而，这些技术并不是最优技术，会影响油井的产量与效益。RockSense技术可提供钻头处的地层界面识别功能，为工程师们提供地层变化的实时信息。该技术将机械比能理论转化为实践。本文介绍了该技术的实际应用效果，并利用邻井的测井资料，验证了结果的可用性与准确性。
MSE应用方法
MSE表示在地层中钻出一定长度的井眼所需的能量，这揭示了地层的组分。随着地层可钻性的变化，破碎它所需的能量也随之变化。尽管该理论有可能彻底改变钻井精度，但迄今为止，可用技术匮乏，MSE的实际应用也受到了限制。这是因为精确计算MSE需要实时测量井下钻压（WOB）与钻头扭矩。通常这些数据都是依据井口测量数据，考虑浮力与摩擦的影响，再进行经验校正。然而，校正带来的噪点，几乎大于由于地层特征不同而引起的MSE变化。近年来，技术的进步使得井下测量钻压与钻头扭矩成为可能，但泥浆脉冲的带宽限制，又一次成为了MSE成功应用的拦路虎。
最新一代连续油管钻进的底部钻具组合(BHAs)，集成了井下传感器与高速有线遥测技术，为最终实现高精度的MSE测量提供了技术平台。它的工作原理是在钻进时测量泥浆马达的输入功率，以了解所钻岩石的类型。该技术测量压差与流速。知晓泥浆马达的主要作业参数，即可给出关于压力与流速的功率表达式。随着钻进的深入，这种功率被整合在一起，可得到每英尺钻进作业所消耗的能量，因此就能获得地层变化的相应指标。通过持续监控扭矩、钻压、压力与机械钻速，RockSense可实时提供钻井作业的相关信息。此外，得益于有线遥测具有较高的数据传输速率，每钻一英尺可进行多次测量，作业者能够获得英寸级别的分辨率。随着钻进作业的进行，该技术可帮助作业者了解更多井下信息。
优势
由于缺乏精确测量MSE的能力，传统上使用两种地质导向方法。第一种方法，使用传感器测量诸如伽马、电阻率、孔隙率等系数。虽然这些传感器成熟、可靠且一致，但传感器在底部钻具组合上的位置却很尴尬。钻头是位于BHA的底部，可定向传感器组件却可能位于泥浆马达上部6至7米（20至25英尺）的位置。直到钻头深入地层6至7 米，地层特征才会明显变化。即使不会影响产量，但钻进非产层所浪费的作业时间，也会影响项目的工期。第二种地质导向方法是岩屑录井分析。
然而，循环岩屑至地面、获取岩屑、分析前的准备工作所耗费的时间，都会造成延迟。同样，在地面收到确认之前，早已钻穿了目的层，缩短了完成地质导向作业可用的垂深。环空中岩屑的分散（不同大小与密度的岩屑的上返速度不同），也会对深度分辨率造成不利影响。这两种方法毫无疑问都代表了当时最好的技术，但这两者终究会被现有的技术所淘汰。
案例分析
第一个案例是北美某口连续油管钻出的侧钻井。该井是该地区的首口水平井，目的是通过增加油藏接触面积来增加产量。作业者利用三维地震技术对地层进行了评估，并确定出一个可能充当圈闭的地下隆起。设计原则是控制轨迹在地层顶端下方约4.5米（15英尺）处，并保持井斜角，使井眼一直处于地层中。预估的油水界面位于地层顶端下方12米（40英尺）处，如果井眼进入了水层，将会显著影响该井的经济效益。因为仅依靠地震深度无法提供所需的精度，所以应用了伽马传感器来测量井深。
在建井阶段，利用单相流钻井液来钻进该井段。第二个案例是北美一口连续油管欠平衡钻进的页岩气井，如图2。在该井4.75寸水平段的钻进作业中，钻井液中混入高达40%的氮气，以尽量减少地层损伤。其作业目的是将井眼控制在确定的储层中。利用RockSense对历史数据进行处理，识别出目的层下方的实际井眼轨迹。如果实时应用该技术，即可采取更为主动的导向策略，避免井眼钻出地层。
利用RockSense技术，首次实现了钻头处地层边界的识别。这些信息是实时传输的，而且这些数据代表了钻头位置处（不是钻头上方）的情况，从而司钻能够在目的层中钻出更多进尺，钻出最优井眼轨迹。应用该技术提高了采收率，提高了初始产量，并显著增加了项目的经济效益。
来源：石油圈
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