纵观油气钻井工业百年发展历程，主要经历了从经验到科学，从科学化钻井到自动化、智能化的发展过程。钻井工程在不断积累学科内知识的同时，也在结合电气工程、自动化技术、计算机软件等其他科学领域的新产物得以发展。其发展历程是一次从单纯依赖经验到讲求要有数据支撑的数字化蜕变过程，生产过程中的数据依靠先进的采集设备从井下源头采集，借助网络技术实现高效传输，再由计算机系统处理分析，实现智能决策和自动化操作，这些都为数字化、智能化钻井铺平了道路。

目前，钻井工程已初步由经验钻井迈入科学钻井，在自动化与智能化交融发展阶段的关键节点上。智能化钻井将人工智能的理论、方法和技术应用于钻井的每个环节，发挥现有装备、工具的最大潜能，解放人力，实现建井全过程安全高效^[4]。智能钻完井应涵盖3个层面的技术内涵，即钻完井地面装备智能化、井下工具智能化、软件智能化，见图1。

图  1  智能钻完井技术内涵

Figure 1.  Key techniques of three levels of intelligent drilling and well completion

斯伦贝谢、哈里伯顿、沙特阿美等全球知名油服公司加大数字化投资，制定了数字化转型发展路线图，部分钻完井技术的智能化应用初见成效，个别单项技术已经实现商业化，但总体技术成熟度未达到智能钻完井技术规模化应用阶段^[5]。

国际上，在钻机系统方面突破了连续送钻、连续下套管、管柱自动化操作、智能化安全高效钻井控制等技术瓶颈，将钻台机器人路径规划系统、一体化压力闭环控制、钻机集成控制平台等工控软件系统融合机器学习、深度学习算法，实现了高精度钻台机器人代替机械化工具及人工作业；钻机闭环控制系统推荐的钻压和钻速可传输到钻机顶驱，从而对钻井过程中的工况变化及时作出响应，消除了司钻连续调整参数的负担，提高钻井效率；井筒压力闭环控制及井下环境全面感知可全方位满足勘探开发需求。

斯伦贝谢新一代陆上“未来钻机”旨在通过新兴智能技术与钻井装备工具的结合，形成一套全方位数字化钻井系统(OneDrill)，以不断提高自动化、智能化水平^[6]。钻机控制全部由DrillOps系统实现，涵盖设计、作业、优化各环节；将井下实时数据、地面设备数据与历史数据进行对比，感知偏差，自动决策，与基地远程多维度协作，共享作业信息。原型机由德国Bauer公司组装生产，Cameron提供顶驱、钻台机器人及防喷器等，平均钻井周期缩短50%以上，钻井成本节约40%~45%，减少动力系统二氧化碳排放量60%。

挪威机器人技术公司研制的钻台面、管柱处理等高精度电驱动机器人，包括钻台机器人、排管机器人、电动铁钻工、管柱处理装置等，可替代钻台全部手工作业，实现接单根、排管等各工序间无缝衔接。起下钻速度可达3600 m/h，是常规钻机起下钻速度的5~6倍^[7]。每台钻机借助该机器人技术每年节省钻井时间可达40 d。

美国NOV公司推出钻井全过程远程自动控制系统eVolve (图2)与司钻控制台Cyberbase集成，计算井下和地面采集的数据，利用已建立的仿真模型决策分析，再由NOVOS控制系统完成钻井闭环优化^[8]。eVolve在Eagle Ford页岩作业中规模应用，钻井周期缩短了43%；应用在Bakken页岩作业中每口井钻井时间平均缩短25%^[9]。

图  2  钻井全过程远程自动控制系统eVolve构成

Figure 2.  Composition of the full-process remote automatic drilling control system eVolve

哈里伯顿、威德福等公司在控压钻井技术、装备等方面持续进行研发，推动该技术向响应控制自动化、模拟计算精细化、基础装备高端化、软件开发平台化、系统组成模块化等方向发展，推动控压钻井技术能够具备更灵活的应用范围、更精确的井筒压力控制能力、更高的自动化程度。

哈里伯顿GeoBalance^®自动控压钻井系统创新抽汲压力、激动压力补偿，并对钻井液密度和流变性进行实时监测，提高了接单根、起下钻的井筒压力控制精度，同时利用iCem^®固井技术提供下套管、固井时的自动控压^[10]。

威德福Victus智能控压钻井技术(MPD)是一款工业4.0解决方案，具有领先的智能控制、设备自动化等技术能力^[11]。其核心智能动态井况控制系统可安全高效地应用于深水、浅水或陆上钻井中。

国内在地面装备自动化方面也有初步进展，研制了“一键式”7000 m自动化钻机，基本实现了管柱自动化处理，但传感器对部分状态检测的可靠性和有效性、设备在线预警与诊断准确性有待提升，液压驱动设备自身运动精度不高、智能化程度较低；控压钻井装备基本实现自动化，工控软件对井筒感知、地层识别能力有待提高。

国外方面，以井下智能导向工具为核心，实现了随钻、随测、随控，既保障了钻头高效破岩，又实现了智能导向。根据地质条件和油藏特征信息，应用神经网络等方法建立以获得最大油气产能为目标函数的钻井工艺参数优化模型，并将计算得到的最佳工艺参数与随钻随测实时获取的数据进行比较，自动寻找最佳轨迹；除此之外，数据、参数控制指令通过信息钻杆高速传输，并与地面装备高速互通，实现“下情上传”、“上令下达”的闭环过程。

哈里伯顿Cerebro智能钻头组件，一种嵌入钻头内部的存储式井下信息采集系统，同比传统井下测量工具，因其传感器完全嵌入钻头内部，测量结果更准确、可靠，更能实时地记录井下钻头真实工作状态，可为钻头优化设计提供可靠数据支撑^[12]。系统配套哈里伯顿Insite平台使用，可将钻头数据实时上传，同时对钻头工况进行实时跟踪评估与优化。Cerebro组件可连续获取井下振动和运动轨迹数据，提供全程视图。Cerebro组件的灵活设计使其易于适应具有相同连接尺寸的其他钻头和工具，在各种钻井条件下都具有强大的数据采集和分析能力。

哈里伯顿推出的智能旋转导向系统(iCruise)基于物理模型、BHA数字化映射以及实时分析机器学习算法，优化井眼轨迹，推荐最佳转速，造斜能力达18 (°)/30 m，能提高钻速、精确导向以及长距离钻进^[13]。在北美钻井作业中，iCruise系统在复杂油藏中钻进超过了1 600 m，同时地质导向钻进能通过厚度仅为10 m的产层。

近些年智能化井下工具逐步完成国产化，具备参数优化、智能导向等基础功能，但旋转导向钻井系统仍是我国钻井领域的“卡脖子”技术，未来需进一步提升全面感知能力，提供更及时准确的油气藏地质导向。

钻完井过程中产生的大量数据是机器学习、云计算等先进计算机技术的模型训练基础。国外的大数据分析及智能建模平台、钻前建井设计软件、压裂优化软件等相继得到大规模应用，可为钻完井各个阶段提供自动化计算分析指导和智能化实时监控。

斯伦贝谢公司推出的认知勘探与生产环境DELFI平台，存储了纳入范围内全部井−包括设计阶段和施工阶段的井史资料及公司各个软件，该平台着力打造出一个专业的钻井软件生态，直接为使用者提供钻完井各类专业功能接口^[14]。数据生态环境作为其核心，集成了来自150多个上游数据源的超过270种不同类型数据，实现了地下与地上数据的无缝连接，可对数百万数据记录提供访问，支持数据标准化、数据清洗、智能解释、成果提交等功能，为DELFI环境中的工作流提供丰富的信息，促进跨学科、跨专业、跨组织协同工作。

康菲公司的IDW(integrated data warehouse)大数据分析平台同样存储了从勘探到生产各个环节的多领域数据，配备多功能接口，目前正在完善人工智能等前沿技术在平台中的新应用。

哈里伯顿公司推出了解决方案建井工程4.0(图3)，搭建了钻井智能分析平台，集成了井筒数字孪生技术和大数据处理技术，通过智能传感器和物联网采集钻井信息，模拟优化覆盖钻前预测、钻中优化、钻后回顾的钻完井全生命周期^[15]。

图  3  哈里伯顿建井工程4.0

Figure 3.  Well Construction 4.0 of Halliburton

挪威eDrilling系统应用了人工智能、机器学习等先进技术，集实时钻井仿真模拟、3D可视化和远程控制于一体，从风险预防、降低非生产时效(NPT)以及钻井优化等3个方面实现经济、安全、高效钻井^[16]。系统包括自动化钻井控制、钻井设计与优化、虚拟钻井、自动监测与实时优化、动态井控和实时控压钻井等核心功能，涵盖钻井设计与优化、预测、实施、评估、培训等。

国内智能钻完井软件研发刚刚起步，基本具备钻完井设计、监测优化等功能，但数据标准不统一，信息共享不畅，物理模型与机器学习算法交叉融合度低，在准确性、全面性和现场适用性方面需要改进。

综上，斯伦贝谢、哈里伯顿等国际油气公司在智能钻完井装备、工具、软件层面已建立了较为完善的技术链，而国内智能钻完井技术尚在研究初期，关键技术与世界先进水平差距较大(表1)。

近10年来，随着油气勘探开发对象向“深、低、非、海”领域延伸，地面条件和地质对象更加复杂，深层、三高、三低油气藏及非常规油气藏勘探开发工作量大幅度增加，作业难度越来越大，地质风险、工程风险、效益风险大幅度上升。加之“双碳”目标下，传统石油工业在新政“推进能源生产和消费革命，构建清洁低碳、安全高效的能源体系”下所面临的挑战远远大于机遇。石油钻井行业作为面向油气勘探开发服务的油服行业的一部分，只有通过技术创新和绿色发展才能解决面临的挑战。

在当前政策环境下，能源行业将向绿色、低碳方向转型，低碳化发展将大幅度减少对石油化石能源的消费需求，从而显著降低石油钻井行业在油气勘探开发服务市场的规模。而油气勘探开发条件日益苛刻，石油资源品质持续变差，现有工程技术难以保障高效经济开发，面临复杂难钻地层钻头破岩效率低、寿命短，非常规油气“一趟钻” 难度大，水平段钻井周期长，深部复杂地层井漏、溢流、卡钻等井下复杂频发等技术难题，将严重压缩石油钻井效益空间，给石油钻井行业可持续发展带来严重挑战。

面对激烈的国际竞争以及国外对一些关键技术和核心软件、元器件的封锁，各个工程技术领域都受到“卡脖子”技术的严重影响。高性能智能导钻技术、钻完井一体化软件、超高温井下仪器等核心技术仍然受制于人，一定程度上制约了石油钻井技术进步。

低碳化和绿色发展也对石油钻井行业业务发展、管理模式创新提出了更高要求。数字化转型、智能化发展在现阶段能帮助低碳脱碳，但高质量数据的获取难度大、使用不充分问题仍然存在，现有软件、信息系统、远程支持系统等存在碎片化、孤岛化等问题，对石油钻井行业的生存和发展产生不利影响。

钻井行业目前仍处于劳动力密集阶段，作业效率偏低，将自动化、智能化与劳动组织结构和工艺流程结合，逐步替代传统劳动力，推进工程技术数字化转型、智能化发展是石油钻井行业降本增效、低碳化发展的必由之路。智能钻完井是一种全新的钻完井模式，以大数据分析为基础，软件系统为核心，将人工智能方法应用于钻完井各环节，发挥装备、工具、仪器的最大潜能，解放人力，实现建井全过程智能、安全、高效。结合智能钻完井关键技术发展现状，聚焦“颠覆性”技术攻坚行动，赋能工程技术变革应围绕以下4个方面开展攻关研究。

突破连续送钻、连续下套管、管柱自动化操作、智能化安全高效钻井控制等核心技术瓶颈，将钻台机器人路径规划系统、自适应压力闭环控制钻井系统、钻机集成控制平台等工控软件系统融合机器学习、深度学习算法，与钻机联动，实现高精度钻台机器人代替机械化工具及人工作业；自动调控破岩参数，提高钻井效率；井筒压力闭环控制，井下环境全面感知，全方位满足勘探开发需求。

以实现钻井装备关键设备测、控、管一体化小闭环自动控制为核心，重点攻关高精度电驱动钻台机器人、钻井协同优化控制系统、智能化钻机集成控制平台、顶驱在线监测服务系统等，融合机器学习算法，形成多设备参数智能化匹配技术，提升钻井装备作业效率；建立大数据分析模型，实现钻机设备运行参数最优规划。

通过对连续管钻完井技术与装备的控制方式、故障诊断、井下工具、作业决策等展开攻关，解决连续管钻井装备安装和控制的自动化、维修保护和故障诊断的智能化，实现装备和井下钻井工具的互联互通和智能控制钻井、可视化作业等，形成自动化、智能化连续管钻井技术与装备，缩短钻井周期、降低成本，实现安全、环保、智能化连续管钻完井。

通过采集获取钻头、井底、地面数据，将传统井筒压力工程计算方法、井下复杂智能识别预测融合，建立一体化井筒压力控制钻井技术，并最终形成自适应智能控制安全钻井技术及自动化闭环固控、配浆与废弃物处理系统，为智能钻井技术的发展提供有力支撑。

大幅度提高压裂设备的自动化、智能化程度，提高施工效率，并融合大数据、人工智能等新技术，发展智能化的压裂装备，大幅度减少操作人员，最终实现现场作业的自动操作和无人值守。

突破井下安全高效导向核心技术瓶颈，实现随钻、随测、随控，既实现钻头高效破岩，又能够导向；通过人工智能方法建立以获得最大储层接触面为目标的优化模型，采用最佳工程参数钻进，自动寻找最优轨迹；数据传输、参数控制指令可通过信息钻杆高速传输，实现地面与井下的高速互通。

建立破岩参数梯度寻优方法，研制地层环境自适应的智能钻头与井下提速工具，显著提升复杂难钻地层破岩效率；研发智能化钻井液材料，可自动响应不同井下复杂情况，自动调整性能。

打造井下与地面高速信息遥测通道，构建沿井筒分布式工程、多参数集成测量网络，为钻完井数据云平台提供井下实时数据样本与决策依据；构建随钻导向决策平台，形成闭环导向钻井系统，依据三维地质体重构，提高导向水平，减少轨迹调整次数，提高储层钻遇率。

攻关井下压裂工具可调可控、无线信息传输、控制信号远程接收等关键技术，研制远程可控式压裂工具和地面控制系统；实现工具对井底环境的主动感知和反馈；研发电场、磁场、化学场自适应压裂液和支撑剂材料。

加快传统钻井与前沿信息技术的跨界融合，挖掘海量钻完井数据价值，通过平台与系统建设形成数字孪生井筒方法、静态智能建模与钻井在线仿真系统、压裂指挥作业平台，精准分析钻完井作业中的控制、优化问题，提升钻完井作业智能控制的精准性和高效性。

基于大数据分析、人工智能方法，与钻完井工程技术融合，发现、分析和择优提取钻完井大数据中的有用价值，构建钻完井数据湖与预测模型方法库，为实现“透明”井筒-地层提供公用模型与算法，从而提高工程设计与优化以及井下复杂预警与处理能力。

打造统一的云平台建井系统，为各类专业程序提供接口，提供油井管、井眼轨迹设计、井身结构设计、控压钻井设计、固井设计等专业软件，通过模拟实现设计校验，利用邻井数据降低作业风险。

以数字化方式描述井筒内地层、钻头等物理实体几何、结构、特性等信息，建立物理实体的多维、多时空尺度、多物理量的动态虚拟模型，揭示井壁-钻柱-钻头-地层-钻井液相互作用关系，构建表征井筒条件与力学行为的表征体系，初步实现“透明”井筒；基于高精度传感测量实时数据和历史数据，结合人工智能、大数据技术等进行基于钻井工程理论的实时建模，当井筒真实环境偏离模型预测时持续迭代更新、优化智能模型，钻前模拟识别潜在风险，钻中实时监测、优化决策，钻后回顾分析，为最终实现数字孪生钻井奠定理论方法基础，推动钻井全生命周期的价值链优化。

挖掘压裂案例大数据，智能精选井位层位，优化压裂设计方案；通过工程软件实时管控压裂装备，实现精密造缝；通过人工智能精准评价压后效果并预测产能，远程遥控完井工具，实现长期稳定生产。

以数字化转型和信息化融合推进钻井、固井、压裂、录井、测井等专业交叉融合，创新技术和业务发展新模式、新业态，共享数据和软件资源，建设钻完井工程技术服务数据湖和一体化服务平台，支持工程作业智能支持中心从远程监测向生产应用业务转化，实现钻完井专业全覆盖、决策优化智能化、钻井作业精益化。提供专家解决方案，提升一体化服务水平，大幅度提高钻井速度和质量，显著降低钻完井风险和成本。

碳中和目标给石油钻井行业带来诸多挑战，制定行之有效的低碳发展规划和实施路线，加快行业的数字化、智能化转型发展，全面推动智能钻完井装备、工具、配套软件创新与迭代优化，加快高端数字化智能化平台建设，持续提升对勘探开发的支撑保障能力。

为实现传统钻完井工程理论与人工智能技术有机融合，推动传统钻完井工程向 “智能化”层面发展，要将智能地面装备、智能井下工具，依托智能软件作为交互系统协同运行，完成一个闭环的钻井优化过程，形成钻完井数字化转型协同生态，根据井下监测的地质和油藏情况自动优化、精准导航。

国内钻完井全业务链数字化转型、智能化发展仍处于起步阶段，在充分借鉴国外智能钻完井技术高效发展模式的基础上，做好顶层发展设计，坚持关键核心技术、核心算法等自主研发，加强多专业联合研发，加大人工智能与传统油气工程技术的融合，尽早打造智能化钻机关键装备、自适应压力闭环控制系统、智能闭环自主导向控制系统、钻井智能诊断与多目标优化系统等标志性成果，并最终形成智能化钻机、数字孪生井筒、少人或无人钻完井系统等一批钻完井颠覆性技术，跨越式提升我国钻完井工程技术与装备水平，大幅度提高作业效率和作业安全，保障国家能源安全。