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针对某油田复杂地层压力窗口窄、井眼稳定难、漏喷同存等问题,结合其地质与工程特征,优化了精细控压钻井设备组合、钻井参数及井眼稳定控制措施,在3口试验井开展现场应用.结果显示,试验井平均钻井周期缩短13.3％,机械钻速提高42.5％,事故发生率降低14.8％,井径扩大率显著下降,有效解决了复杂地层钻井难题,验证了该技术的可行性.

套管扶正台是钻井作业中保障套管下入精准度、提高作业安全程度的关键装备.但国内使用设备多依靠进口,存在采购成本高昂、备件供应迟缓、维护周期漫长等问题.文章依据现有进口设备技术参数,结合国内海洋钻井作业需求,开展了机械结构及液压系统的国产化设计工作,优化了底座、伸缩臂、工作篮等核心结构,并选用国产液压阀件、管线等部件完成了设计、加工、组装、现场应用测试,为钻井平台设备国产化给予了实际操作层面的有力支持.

　　海上钻井平台是开发海洋油气资源的核心装备，它的机械系统长期处于高盐雾与高湿度，强风浪与变载荷的极端海洋环境，设备出现磨损与腐蚀及故障停机的概率比陆地设备高很多，运维难度与安全管控压力比较大。机械系统是钻井平台的动力供给与作业执行以及结构支撑核心，它的运行稳定性会直接影响钻井作业效率以及生产安全与开发成本。本文系统梳理海上钻井平台核心机械系统的组成，分析海洋特殊环境下的运维难点，重点介绍状态监测与故障诊断及预测性维护等核心运维技术，结合现场工程实践案例拆解技术应用的关键环节，总结运维过程中的常见问题与优化方案，并对智能运维技术的发展趋势做出预判，为海上钻井平台机械系统高效与安全且长效运维提供技术参考与实践借鉴。

近年来,以多源数据融合、机器学习和数字孪生为代表的智能化方法逐步应用于地热勘探、钻井建井、取热优化和运行调控等环节,为中深层地热开发由经验设计和离线评价向数据感知、动态预测和协同决策转变提供了技术支撑.为了明确中深层地热能智能化开采技术的适用条件、主要瓶颈及发展方向,为中深层地热资源高效、低风险和可持续开发提供参考,采用资料梳理、案例归纳与技术比较相结合的方法,系统分析了国内外中深层地热开发利用现状,梳理了智能勘探与靶区优选、智能钻井与开发优化、抽水回灌取热、封闭式循环取热、既有地下工程空间资源化利用以及智能化运行调控与可持续优化等方面的研究进展,对比了不同取热方式的适用条件、工程约束和智能化适配特征.结果表明:多源数据融合、机器学习和深度学习等方法可提高地质、地球物理、地球化学、遥感、测井和历史井资料的综合利用效率,为隐伏热储识别和靶区优选提供支撑;随钻数据感知、机械钻速预测、工况识别、代理模型、数据同化和物理约束模型可用于钻井参数优化、热储参数预测和取热方案快速比选.抽水回灌取热适用于出水能力、回灌条件和井间连通关系相对明确的水热型热储,但长期运行受回灌堵塞、热突破、水化学变化和采灌平衡制约;封闭式循环取热对天然地热流体和回灌能力依赖较低,更适用于回灌受限、地下水保护要求较高或以岩体导热换热为主的地层,但取热性能受井深、地温梯度、岩体热物性、井型结构、循环参数和井筒热阻共同控制.增强型地热系统、二氧化碳循环取热、地热与碳捕集、利用与封存耦合以及地下储热-释热等方向拓展了中深层地热开发边界;废弃油气井、废弃矿井、井巷空间和采空区等既有地下工程空间可作为工程应用载体,其利用方式需依据热储条件、空间完整性、改造成本、运行安全和地面热负荷需求进行适配评价.运行调控阶段需综合地下热储压力场、温度场、回灌能力、热突破风险、井筒换热、设备状态和用户侧负荷变化,推动智能预测与调度、预测性维护、闭环井控优化和数字孪生在井筒-热储-地面系统协同控制中的应用.中深层地热智能化开采的关键在于建立贯穿资源识别、钻井建井、取热方案优化和运行调控的连续反馈机制,后续需加强全过程数据标准化、物理模型与数据驱动方法融合、现场长期监测和工程验证.

针对定向钻井施工中地质条件复杂、设备工具适配性差、施工工艺及管理不完善等效率制约问题，本文 从设备优化、工艺改良、智能技术应用、施工管理升级四方面制定提速提效技术措施。结合现场区块10口定向井开展 工程实践，结果表明，优化后钻井机械钻速大幅提升，施工周期显著缩短，井下故障发生率与施工成本大幅下降，有 效解决复杂地层钻井施工难题，可为同类区块钻井施工提质增效提供技术参考。

为解决传统基于数据驱动的五缸泵故障诊断方法存在故障数据获取困难、设备运行初期诊断能力不足、模型泛化能力差的问题,建立了五缸泵多领域数字孪生模型.对五缸泵的电机系统、控制系统、机械系统及液压系统进行建模,明确各子系统数学模型及参数传递关系,进而建立整体模型;并基于故障机理分析,实现了对活塞泄漏、入口堵塞、轴承破损和电机开路4种典型故障的注入与响应定量分析;利用MATLAB/Simscape搭建了机电液控耦合的多域仿真模型,获取了故障注入后的仿真数据;利用XZQ2200型钻井泵实验数据对完成了数字孪生模型的一致性校验;为演示模型用途,本文利用五缸泵数字孪生模型构建了钻机的循环系统模型,提出了基于TimesNet的故障诊断方法.结果表明,孪生数据与实测数据之间的均方根误差为0.039 2,故障诊断模型在孪生数据集上的故障定位分类正确率为98.33%,故障分类正确率为89.44%.所建立的五缸泵数字孪生模型具有较高保真度,可有效支撑典型故障机理分析与故障诊断模型构建.研究为复杂装备预测性维护提供了新的技术途径.

在石油钻井工程中,泥浆泵作为核心设备,承担着向井底输送高压泥浆的关键任务.由于长期处于高负荷、强冲击的工作状态下,泥浆泵轴承极易发生磨损、疲劳剥落等故障.为了有效提高泥浆泵轴承故障诊断精度,采用经验模态分解方法,将泥浆泵轴承各节点振动信号分解为多个局部经验模态分量信号,抑制机械振动噪声.通过一阶差分提升经验模态分量,放大经验模态分量机械振动信号特征,利用汉明窗加权减少突变,从含噪信号中提取纯净的故障数据串.通过局部敏感哈希算法确定哈希函数值,将纯净的故障数据串嵌入到高频子带,建立故障-振动响应模型,实现故障评估,进而完成F500泥浆泵轴承故障诊断.实验结果表明,本方法的故障数据提取时间在0.15 ms以下且故障诊断精度约为100％,可有效满足石油钻井工程的稳定运行需求.

在冻土、深海、高温高压地层等极端区域进行钻井作业时,常规钻井设备常出现故障或效率低下的问题.文章针对这些实际问题,提出从材料升级、结构强化、智能控制优化和维护方式调整四个方面进行改进.通过选用耐候性更强的材料、增强关键部件结构、应用实时监测与自动调节技术,以及采用基于设备状态的维护策略,有效提升了钻井机械在恶劣条件下的稳定性和工作效率.这些改进措施对保障极端环境下的能源勘探安全与效率具有实际意义.

为提高D油田水平井钻井效率,针对其钻井速度受地质、工程技术和设备等因素限制的问题,研究了提速技术.通过优化钻井参数、改进轨迹控制技术、研发应用高性能钻井液、引入新型钻机及研发提速工具等措施,显著提升了机械钻速,减少了施工周期,对确保该油田油气资源高效开发意义重大.

页岩气开发过程中钻井作业面临井喷失控,硫化氢中毒,高压设备失效等多重安全风险.文章通过建立基于 LEC评价法与作业危害分析(JHA)相结合的危险源识别体系,对钻井现场进行系统性风险评估,识别出井控失效,有毒有害气体泄漏,高空坠落和机械伤害等 12 类重大危险源,并针对不同风险等级制定分级管控措施.研究表明采用"工程防护+管理控制+应急响应"三位一体的安全防护体系,可使钻井现场事故发生率降低 65%以上,该研究为页岩气钻井作业安全管理提供了系统化解决方案,对保障现场作业人员生命安全与设备完整性具有重要实践价值.