川西地区油基钻井液井壁强化技术

王星媛; 陆灯云; 袁志平

doi:10.11911/syztjs.2020116

川西地区油基钻井液井壁强化技术

王星媛^{1, 2,},
陆灯云²,
袁志平^{1, 2}

1.
油气田应用化学四川省重点实验室，四川广汉 618300
2.
中国石油集团川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院，四川广汉 618300

基金项目: 国家科技重大专项“四川盆地大型碳酸盐岩气田开发示范工程”（编号：2016ZX05052）、川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院科技项目“220 ℃抗高温高密度油基钻井液技术研究与应用”（编号：ZCY-19-01）联合资助

详细信息

作者简介:
王星媛（1989—），女，四川南充人，2011年毕业于西南石油大学应用化学专业，2014年获西南石油大学化学工程专业硕士学位，工程师，主要从事钻井液与完井液方面的技术研究工作。E-mail：wangxy_zcy@cnpc.com.cn

中图分类号: TE254⁺.4
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出版历程
- 收稿日期: 2020-04-06
- 修回日期: 2020-08-15
- 网络出版日期: 2020-10-18
- 刊出日期: 2021-01-29

Borehole Strengthening Technology with Oil-Based Drilling Fluid in the Western Sichuan Basin

1.
Oil and Gas Field Applied Chemistry Key Laboratory of Sichuan Province, Guanghan, Sichuan, 618300, China
2.
Drilling and Production Technology Research Institute, Chuanqing Drilling and Exploration Engineering Company, Ltd., CNPC, Guanghan, Sichuan, 618300, China

摘要

摘要: 钻进川西地区深部地层时，井漏、井眼垮塌和卡钻问题频发，如采用油基钻井液钻进，则不易形成厚滤饼且滤饼致密性差，井筒压力穿透能力强。针对该问题，根据钻井液成膜机理，采用核壳结构设计，以苯乙烯、丙烯酸酯类等为原料，合成了一种适用于该地区深井钻井中地层温度≤150 ℃中部层位的致密膜护壁剂CQ-NFF；根据风险地层的地质特性、工程特性分析结果和d₉₀规则，选用超细碳酸钙、弹性石墨、高强度树脂和高分散纤维复配形成了内充填封堵剂。采用扫描电镜分析了钻井液的成膜机理及形貌，通过高温高压滤失、高温渗透失水、高温渗透失油试验评价了钻井液的成膜效应，通过高温高压砂床滤失试验评价了充填材料的承压封堵能力。结果表明，CQ-NFF可在油包水乳状液和油基钻井液中形成致密薄膜，并有效吸附在滤饼表面，薄膜承压封堵能力达到2.0 MPa；将内填充封堵剂加入油基钻井液后，内滤饼的承压能力可提高至3.5 MPa以上。以上述处理剂为核心的川西地区油基钻井液井壁强化技术，在双探6井和中江2井进行了现场试验，深层井漏、井眼垮塌、卡钻等井下故障时间大幅缩短，试验效果显著。
- 深层 /
- 油基钻井液 /
- 井壁强化 /
- 成膜钻井液 /
- 封堵剂 /
- 川西地区
Abstract: Wellbore collapse, lost circulation and sticking frequently happen in deep formations when drilling in the western Sichuan Basin. When drilling with oil-based drilling fluids, it is difficult for a thick filter cake to form. Plus, the low density of the filter cake leads to high pressure penetration ability at the wellbore. To solve this problem, based on the mechanism of drilling fluid film forming, a wellbore protection agent with the compact film, CQ-NFF, was synthesized from styrene, acrylate and other raw materials using the core-shell structural design, which is suitable for the middle layer with a temperature no more than 150 °C in deep well drilling in the area. According to the analysis results of the geological characteristics and engineering characteristics of high-risk formations and the d₉₀ rule, an inner-filling plugging agent was formed from ultra-fine grains of calcium carbonate, elastic graphite, high strength resin and highly dispersed fiber. The film-forming mechanism and morphology of drilling fluid were analyzed by scanning electron microscope (SEM). Film forming effects were evaluated in filtration tests under high temperature and high pressure along with water and oil loss tests during drilling penetration at high temperature. By means of the sand bed filtration experiments under high temperature and high pressure, the plugging capacity of the filling material was evaluated. Experimental results show that CQ-NFF can form a compact film in water-in-oil emulsion and oil-based drilling fluid, and the film can be adsorbed on the surface of the filter cake effectively. The pressure resisting and plugging capacity of the film can reach 2.0 MPa. After the inner-filling plugging agent was added to the oil-based drilling fluid, the pressure bearing capacity of the inner filter cake was increased to over 3.5 MPa. The borehole strengthening technology with oil-based drilling fluid, treating chemicals as the core, was applied in Well Shuangtan 6 and Well Zhongjiang 2. The results show a remarkable application effect that the downhole downtime due to lost circulation in deep formations, wellbore collapse or drill pipe sticking were greatly reduced.
- deep formation /
- oil-based drilling fluid /
- wellbore strengthening /
- film forming drilling fluid /
- plugging agent /
- western Sichuan Basin

HTML全文

随着超深井、定向井、水平井的逐渐增多，复杂载荷作用下套管的应力计算问题越来越受到关注。目前的研究主要针对居中套管（包括偏磨）在均匀和非均匀地应力条件下的强度计算^[1–9]，但在非均匀地应力条件下无法求得不居中套管应力的解析解，W. J. Rodriguez^[10]，P. D. Pattillo^[11]和A. Nabipour^[12]等人利用有限元方法进行了研究，只有窦益华^[13]讨论了解析求解方法，提出了解决此类问题的新思路。在实际工程中，由于所遇情况复杂多变，常常需要针对不同对象进行有限元建模和分析，所需周期长，很难满足快速、实时解决问题的要求。为此，笔者提出了一种基于支持向量机（support vector machine，SVM）的非均匀地应力条件下不居中套管最大von Mises应力的快速预测方法，并对ϕ311.1 mm垂直井眼中的套管进行了分析研究。

1. SVM原理及其Matlab实现

SVM是一种基于统计学习理论的机器学习算法，通过寻求结构风险最小化来实现实际风险的最小化，在有限信息条件下得到最优结果^[14]，在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。SVM可以作为一种广义的线性分类器，它的原理是利用非线性变换将输入空间变换到一个高维的特征空间，并在新的空间寻找最优线性分界面。线性可分的情况下，为确保经验风险最小，选取最优分界线H时不仅需要分类准确，还要使分类间隔M（H₁和H₂之间的距离）最大^[14]，如图1所示。

图 1 线性可分情况下的最优分类线^[14]

Figure 1. Optimal classification line in the case of linear separability^[14]

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线性不可分情况下，SVM的主要思想是将输入向量 ${{x}}$ 映射到一个高维的特征向量空间，用特征向量 $\phi ({{x}})$ 来代替，从而得到最优分类函数。由于在运算过程中，无论是目标函数还是决策函数都只涉及到训练样本之间的内积运算，而原空间的核函数 $K\left( {{{{x}}_i},{{{x}}_j}} \right)$ 可以取代该内积运算，因此可通过选择合适的核函数完成从线性问题到非线性问题的推广^[14]。

支持向量机回归算法（support vector regression，SVR）是SVM的衍生算法，其本质是需要寻求一个最优超平面，使所有样本点与该超平面的总体偏差最小^[15]。也就是说，对于一个容量为n的样本集：

$T = \left\{ {\left( {{{{x}}_i}, {y_i}} \right), i = 1, {{2, }}\cdots, \left. n \right\}} \right.,{{{x}}_i} \in {R^d}, {y_i} \in R$

(1)

式中： $i$ 为样本序号；d为 ${{{x}}_i}$ 的维数。

需要寻找一个最优回归函数f，使 $f({{{x}}_i})$ 尽可能接近对应的样本值 ${y_i}$ 。

通过构造Lagrange函数，将支持向量机回归问题转化为凸二次规划寻优的对偶问题^[15]：

$\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\mathop {\max }\limits_{{{w}}, b} {{ }}\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {\left[ {{y_i}(a_i^ * - a_i^{}) - \varepsilon (a_i^ * + a_i^{})} \right]} - \dfrac{1}{2}\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^n {\left[ {(a_i^ * - a_i^{})K\left( {{{{x}}_i}, {{{x}}_j}} \right)(a_j^ * - a_j^{})} \right]} } }\\ {{\rm{s}}{\rm{.t}}{{. }}\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n {(a_i^ * - a_i^{}) = 0 {\text{　}}{{ 0}} \leqslant a_i^ * , a_i^{} \leqslant C, {{ }}i = 1, 2, \cdots, n} } \end{array}} \right.$

(2)

$\!\;\!{\text{其中}}\quad\qquad K\left( {{{{x}}_i}, {{{x}}_j}} \right) = \exp {\left( - \frac{{{{\left\| {{{{x}}_i} - {{{x}}_j}} \right\|}^2}}}{{2{\sigma ^2}}}\right)^{}}\quad\quad$

(3)

式中：C为惩罚因子，是一个大于0的常数； $a_i^{}$ ， $a_i^ *$ ， $a_j^{}$ 和 $a_j^ *$ 为Lagrange乘子； $\varepsilon$ 为不敏感系数； $K({{{x}}_i}, {{{x}}_j})$ 为径向基核函数^[15]； $\sigma$ 为核函数参数。

若问题的解为 $a_{i{\rm{o}}}$ 、 $a_{i{\rm{o}}}^ *$ ，则相应的回归函数为^[15]：

$f({{x}}) = \sum\limits_{i = 1}^n {(a_{{i{\rm{o}}}}^ * - a_{i{\rm{o}}}^{})} K\left( {{{{x}}_i}, {{{x}}_j}} \right) + {b_{\rm{o}}}$

(4)

式中： ${b_{\rm{o}}}$ 为回归参数值。

式（4）即为基于径向基核函数的 $\varepsilon {\rm{ - SVR}}$ 模型。

$\varepsilon {\rm{ - SVR}}$ 模型的回归效果主要受核函数参数 $\sigma$ 、不敏感系数 $\varepsilon$ 及惩罚因子 $C$ 等参数的影响^[16–17]。通过比较各种参数优选的方法，选用网络搜索法进行参数寻优^[18]，以训练样本均方根误差（root mean squared error，RMSE）最小作为寻优标准，即：

$\mathop {\min }\limits_{\sigma , C, \varepsilon } \sqrt {\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {f\left( {{{{x}}_i}} \right) - {y_i}} \right)}^2}} }$

(5)

式中： $f\left( {{{{x}}_i}} \right)$ 为预测值。

基于Matlab软件，可以实现程序运算，具体运算框图见图2。

图 2 ε–SVR模型的MATLAB程序实现

Figure 2. MATLAB program implementation of the ε–SVR Model

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2. SVM实验样本构建

为了利用SVM方法实现非均匀地应力和套管不居中情况下套管最大应力的预测，必须建立实验样本。由于实际的“套管–水泥环–地层”系统及其受载十分复杂，这些样本无法用真正的实验方法构建，为此利用ANSYS有限元方法进行“实验样本”的构建。关于“套管–水泥环–地层”系统的有限元分析已十分成熟，也已经过实际数据的验证。这种有限元分析的一个特点是在弹性条件下计算套管的应力，最后根据应力大小和套管的强度来确定套管是否失效^[19]。本文的“实验样本”也基于弹性条件进行构建。

影响“套管–水泥环–地层”系统套管应力的因素很多，包括套管的类型和尺寸、最大及最小水平地应力、钻井液密度、水泥环的弹性模量及泊松比、地层的弹性模量及泊松比、套管偏心距和偏心角。关于地应力的影响，有不同的观点，但对于刚钻穿盐膏层的井筒来说，由于应力释放需要较长的时间，因此在一定时间段内，套管将会承受非均匀地应力的作用。同时，研究表明，最大应力一般出现在偏心角为90°或270°的方向^[20]。为了减少模型变量，提高预测效率，在构建“实验样本”时，将偏心角固定为90°。同时，当套管给定时，其类型和尺寸都将确定。因此，针对给定套管进行应力预测时，将主要包含最大地应力、最小地应力和水泥环特性等8个关键影响因素。由于实际情况非常复杂，很难确定上述影响因素的合理范围，因此采用了文献调研和实际调查的方法，确定了影响因素的近似取值范围，见表1^[21–22]。

表 1 主要影响因素及取值范围

Table 1. Main influencing factors and range of values

影响因素	取值范围
最大水平主应力σ_H/MPa	80～135
最小水平主应力σ_h/MPa	30～80
钻井液密度ρ_f/（kg∙L^–1）	1.15～2.05
水泥环的弹性模量E_c/GPa	10～60
水泥环的泊松比μ_c	0.15～0.35
地层的弹性模量E_s/GPa	1～30
地层的泊松比μ_s	0.10～0.30
套管偏心距δ/mm	1.5～25.7

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某典型的“套管–水泥环–地层”系统如图3所示，井眼直径为311.1 mm，套管内径为219.0 mm，套管外径为250.8 mm。假设套管在井眼中的偏心距为δ，偏心方位角为φ，最大水平主应力σ_H沿x方向，最小水平主应力σ_h沿y方向。对几何模型进行单元划分，单元类型选择二维四边形PLANE183单元，按内密外疏的方式划分网格。划分后的网格如图4所示，共计6 215单元，18 953节点。对其施加载荷及约束，偏心方位角固定为90°，分别计算不同偏心距时的套管von Mises应力分布及其最大值。

图 3 套管–水泥环–地层系统几何模型

Figure 3. Geometry model for casing, cement sheath and formation

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图 4 套管–水泥环–地层系统有限元模型

Figure 4. Finite element model for casing, cement sheath and formation

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某一工况下对应的计算参数：偏心距为1.5 mm，σ_H 为92.0 MPa，σ_h为59.0 MPa，地层弹性模量和泊松比分别为30 GPa和0.27，水泥环的弹性模量和泊松比分别为35 GPa和0.17，套管的弹性模量和泊松比分别为210 GPa和0.30，钻井液密度为1.64 kg/L，对应井深为4 995.00 m，钻井液静液柱产生的内压约8.03 MPa。地层用以井筒为中心、边长为3.00 m的正方形代替，该工况下的套管内壁von Mises应力云图见图5。从图5可以看出，套管内壁沿y方向（即最小水平主应力方向）的von Mises应力最大达321 MPa。

图 5 套管内壁von Mises应力云图

Figure 5. von Mises stress cloud diagram on the casing inner wall

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类似地，可计算得到其他99个“实验样本”数据的最大von Mises应力，因样本数量较大，只给出了1～10号和91～100号样本计算结果（见表2），并将1～95号样本作为训练样本，96～100号样本作为测试样本。为了避免人为干扰，计算过程中，每一个因素的取值都采用随机方法。

表 2 SVM“实验样本”数据

Table 2. Data of the SVM “experimental samples”

序号	ρ_f/（kg∙L^–1）	E_c/GPa	μ_c	E_s/GPa	μ_s	σ_H/MPa	σ_h/MPa	δ/mm	σ_v/MPa
1	1.73	35.00	0.26	15.70	0.25	55.00	107.50	25.7	642.24
2	1.48	38.57	0.18	25.91	0.23	40.71	123.21	1.5	766.62
3	1.48	38.57	0.18	25.91	0.23	40.71	123.21	11.2	768.59
4	1.23	38.57	0.18	17.74	0.31	37.14	80.00	1.5	458.83
5	1.48	20.71	0.32	25.91	0.23	51.43	127.14	20.8	754.53
6	1.48	38.57	0.18	25.91	0.23	40.71	123.21	6.3	767.72
7	1.48	20.71	0.32	25.91	0.23	51.43	127.14	11.2	754.29
8	2.05	42.14	0.35	23.87	0.16	65.71	111.43	1.5	487.51
9	1.73	35.00	0.26	9.57	0.40	51.43	127.14	25.7	1 008.85
10	1.81	27.86	0.17	7.53	0.34	44.29	103.57	1.5	835.23
…	…	…	…	…	…	…	…	…	…
91	1.89	24.29	0.24	21.83	0.10	33.57	99.64	16.0	550.76
92	1.15	56.43	0.29	11.61	0.12	76.43	115.36	25.7	957.12
93	1.73	35.00	0.26	9.57	0.40	51.43	127.14	6.3	1 006.05
94	1.48	38.57	0.18	25.91	0.23	40.71	123.21	16.0	769.33
95	1.23	17.14	0.15	30.00	0.36	65.71	111.43	6.3	468.30
96	1.73	10.00	0.30	21.83	0.10	55.00	107.50	25.7	586.98
97	1.48	60.00	0.21	7.53	0.34	62.14	131.07	16.0	1 192.18
98	1.48	60.00	0.21	7.53	0.34	62.14	131.07	20.8	1 195.77
99	1.40	38.57	0.18	13.66	0.19	37.14	80.00	20.8	531.50
100	1.97	24.29	0.24	5.49	0.27	76.43	115.36	25.7	862.73

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3. 套管最大von Mises应力预测及精度分析

基于SVM的非均匀地应力条件下不居中套管最大应力预测，关键在于确定 $\varepsilon {\rm{ - SVR}}$ 模型的3个核心参数，即 $\sigma$ 、 $\varepsilon$ 和 $C$ 的寻优，这需要在一定范围内对3个参数进行搜索。笔者选择 $\sigma$ 的范围为[0.1，3.0]，搜索步长为0.01； $\varepsilon$ 的范围为[0.01，3.05]，搜索步长为0.05； $C$ 的范围为[1，10]，搜索步长为0.1。经参数寻优，最佳的 $\sigma$ 、 $\varepsilon$ 和 $C$ 值分别为2.01、0.01和3.00。基于这3个模型参数，预测得到表2中96～100号参数对应的最大应力值（见表3和图6）。为了比较，同时列出了对应的样本值。

表 3 测试样本的预测结果

Table 3. Predictive effect of test samples

样本序号	模型参数	最大von Mises应力/MPa		绝对误差/MPa	相对误差，%	平均相对误差，%
样本序号	模型参数	样本值	预测值	绝对误差/MPa	相对误差，%	平均相对误差，%
96	$\sigma$ =2.01 $\varepsilon$ =0.01 $C$ =3.00	586.98	603.21	16.23	2.76	1.32
97		1 192.18	1 200.54	8.36	0.70
98		1 195.77	1 207.74	11.97	1.00
99		531.50	530.85	–0.65	–0.12
100		862.73	845.36	–17.37	–2.01

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图 6 预测值和样本值对比结果

Figure 6. Comparison of predicted and sample values

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从图6可以看出，95个训练样本的预测结果和样本值基本重合，表明训练样本的拟合精度很高。5个测试样本的相对误差分别为2.76%、0.70%、1.00%、–0.12%和–2.01%，平均相对误差仅为1.32%。可见，利用SVM方法，可以快速预测非均匀地应力条件下不居中套管的最大von Mises应力。

4. 结论与建议

1）非均匀地应力条件下，目前主要采用有限元分析方法求解不居中套管的应力，缺少数值解，给套管强度校核带来了不便。利用基于SVM的智能预测方法可以解决这一难题，为实际套管应力预测提供了一种新的方法。

2）基于径向基函数的 $\varepsilon - {\rm{SVR}}$ 模型的预测精度较高，测试样本预测值与“实验样本”“真实值”的平均相对误差仅为1.32%。

3）在已知影响因素合理范围内，利用有限元分析方法可以获得大量的“实验样本”，不但成本低，而且速度快，为利用SVM方法解决套管应力预测难题提供了有效手段。

4）本文仅以一种套管为例进行了最大von Mises应力SVM预测，对于其他种类套管，需要重新进行“实验样本”计算和 $\varepsilon - {\rm{SVR}}$ 模型关键参数寻优。在保证计算获得的“实验样本”准确可靠的前提下，可以采用该方法预测各种套管的最大von Mises应力。

图 1 CQ-NFF的分子结构式

Figure 1. Molecular structure of CQ-NFF

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图 2 CQ-NFF颗粒粒径分布

Figure 2. Particle size distribution of CQ-NFF

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图 3 CQ-NFF在油包水乳状液中所形成膜的微观结构

Figure 3. Microstructure of the film formed by CQ-NFF in water-in-oil emulsion

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图 4 CQ-NFF在油基钻井液滤饼上的成膜效应

Figure 4. Film-forming effect of CQ-NFF on oil-based drilling fluid filter cake

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图 5 内充填封堵剂颗粒粒径分布

Figure 5. Particle size distribution of inner-filling plugging agent

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图 6 双探6井ϕ241.3和ϕ149.2 mm井段与邻井钻井数据对比

Figure 6. Comparison of drilling data of ϕ 241.3 mm and ϕ 149.2 mm sections in Well Shuangtan 6 and adjacent wells

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表 1 CQ-NFF在油包水乳状液中的成膜封堵效应评价结果

Table 1 Evaluation results of the film-forming plugging effect of CQ-NFF in water-in-oil emulsion

CQ-NFF加量，%	高温高压滤失量/mL	高温渗透失油量/mL	高温渗透失水量/mL	高温渗透失油最大承压能力/MPa	高温渗透失水最大承压能力/MPa
0	击穿	击穿	击穿	0.5 MPa击穿	0.5 MPa击穿
1.0	5.5	击穿	击穿	0.5	0.5 MPa击穿
2.0	2.0	28.4	击穿	1.5	0.5
3.0	2.4	13.6	27.0	1.5	0.5
4.0	0.5	8.2	19.2	2.0	1.0

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表 2 CQ-NFF对油基钻井液基本性能的影响

Table 2 The effect of CQ-NFF on basic properties of oil-based drilling fluid

CQ-NFF加量，%	表观黏度/ （mPa·s）	塑性黏度/ （mPa·s）	动切力/ Pa	静切力/Pa		破乳电压/ V	高温高压滤失量/ mL	滤饼厚度/ mm	高温渗透失水量/mL	高温渗透失油量/mL
CQ-NFF加量，%	表观黏度/ （mPa·s）	塑性黏度/ （mPa·s）	动切力/ Pa	初切	终切	破乳电压/ V	高温高压滤失量/ mL	滤饼厚度/ mm	高温渗透失水量/mL	高温渗透失油量/mL
0	70	65	5	3.0	8.0	1 418	7.0	1.5	击穿	击穿
1.0	75	66	9	3.5	10.5	1 467	0.2	1.5	37.4	4.6
2.0	93	82	11	5.5	15.5	1 417	0.2	1.5	28.2	3.4

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表 3 内充填封堵剂对油基钻井液流变性的影响

Table 3 Effect of inner-filling plugging agent on rheological properties of oil-based drilling fluid

内充填封堵剂	表观黏度/ （mPa·s）	塑性黏度/ （mPa·s）	动切力/Pa	六速黏度计读数		静切力/Pa		破乳电压/V
内充填封堵剂	表观黏度/ （mPa·s）	塑性黏度/ （mPa·s）	动切力/Pa	Φ6	Φ3	初切	终切	破乳电压/V
未加入	60.0	54	6.0	5	4	3.5	7.0	918
加入	95.5	80	15.5	11	10	7.0	16.5	987
注：内充填封堵剂的具体配方为3.0%400目超细碳酸钙+2.0%弹性石墨+1.0%高强度树脂+0.1%高分散纤维。下同。

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表 4 内充填封堵剂承压封堵能力评价结果

Table 4 Evaluation results of the pressure resisting and plugging capacity of the inner-filling plugging agent

内充填封堵剂	砂床滤失量/mL	砂床强化后清水承压能力/MPa	砂床强化后白油承压能力/MPa
未加入	14.8	0.5	0.5
加入	0	≥3.5	≥3.5

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表 5 中江2井与川西火山岩层钻井故障情况对比

Table 5 Comparison of the drilling failures of Well Zhongjiang 2 and volcanic layers in western Sichuan Basin

井名	火山岩岩性	井下故障类型	井下故障时间/h	井下故障时间占比（同开次），%
大深001-X1井	凝灰岩、杏仁状玄武岩	垮塌、卡钻导致侧钻	1 034.99	23.25
大深001-X3井	凝灰岩、杏仁状玄武岩	垮塌、卡钻导致侧钻	1 077.25	38.69
大深001-X4井	凝灰岩、杏仁状玄武岩	垮塌	239.59	15.03
莲探1井	凝灰岩、杏仁状玄武岩	垮塌、卡钻导致侧钻	6 044.85	90.93
永探1井	凝灰岩、灰绿岩、杏仁状玄武岩	井漏、垮塌	80.48	2.73
中江2井	凝灰岩、杏仁状玄武岩	无	0	0

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1. SVM原理及其Matlab实现
2. SVM实验样本构建
3. 套管最大von Mises应力预测及精度分析
4. 结论与建议

川西地区油基钻井液井壁强化技术

作者简介: 王星媛（1989—），女，四川南充人，2011年毕业于西南石油大学应用化学专业，2014年获西南石油大学化学工程专业硕士学位，工程师，主要从事钻井液与完井液方面的技术研究工作。E-mail：wangxy_zcy@cnpc.com.cn

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