地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用

孙东征 杨进 杨翔骞 李中 顾纯巍

孙东征, 杨进, 杨翔骞, 李中, 顾纯巍. 地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用[J]. 石油钻采工艺, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
引用本文: 孙东征, 杨进, 杨翔骞, 李中, 顾纯巍. 地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用[J]. 石油钻采工艺, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
SUN Dongzheng, YANG Jin, YANG Xiangqian, LI Zhong, GU Chunwei. Application of formation pressure prediction while drilling technology in HTHP wells[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
Citation: SUN Dongzheng, YANG Jin, YANG Xiangqian, LI Zhong, GU Chunwei. Application of formation pressure prediction while drilling technology in HTHP wells[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006

地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用

doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
详细信息
  • 中图分类号: TE521

Application of formation pressure prediction while drilling technology in HTHP wells

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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-22
  • 修回日期:  2019-05-22
  • 刊出日期:  2017-01-08

地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用

doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
  • 中图分类号: TE521

摘要: 莺- 琼盆地高温高压井压力台阶多、压力体系复杂,仅靠钻前地震资料预测难以满足现场作业要求。地层压力随钻预测技术是利用综合录井的压力随钻监测结果,实时修正钻前地层压力预测模型和结果,从而提高地层压力预测精度。本文结合高温高压Y1 井的实例,应用国际先进的EquiPoise 系统进行现场地层压力随钻监测,根据地层压力监测的实际结果来修正地层压力预测模型,进而对下部未钻地层的地层压力进行再预测。钻后实测压力验证表明,该方法的地层孔隙压力预测精度达到94%,说明利用地层压力随钻监测结果实时修正地层压力预测模型,可以实现提高地层压力预测精度目的,为高温高压井钻井参数设计、钻井方案调整和安全控制提供技术保证。

English Abstract

孙东征, 杨进, 杨翔骞, 李中, 顾纯巍. 地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用[J]. 石油钻采工艺, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
引用本文: 孙东征, 杨进, 杨翔骞, 李中, 顾纯巍. 地层压力随钻预测技术在高温高压井的应用[J]. 石油钻采工艺, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
SUN Dongzheng, YANG Jin, YANG Xiangqian, LI Zhong, GU Chunwei. Application of formation pressure prediction while drilling technology in HTHP wells[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006
Citation: SUN Dongzheng, YANG Jin, YANG Xiangqian, LI Zhong, GU Chunwei. Application of formation pressure prediction while drilling technology in HTHP wells[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2016, 38(6): 746-751. doi: 10.13639/j.odpt.2016.06.006

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