An Intelligent Lost Circulation Recognition Method Using LSTM-Autoencoder and Ensemble Learning
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摘要:
为了解决传统的井漏智能识别模型因井漏样本数量受限导致其识别准确率低的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与自编码器（auto-encoder，AE）相结合、集成LSTM-AE的井漏智能识别方法。首先，采用正常样本训练多个包含不同隐藏层神经元数目的LSTM-AE模型，利用重构得分筛选出识别效果较好的几个模型作为基识别器；然后，采用集成学习对多个基识别器的识别结果进行加权融合，解决单一模型因对样本局部特征过度学习导致的误报与漏报问题，提高模型的识别准确率。从某油田18口井的钻井数据中选取了6 000组正常钻进状态下的立压、出口流量、池体积数据，对集成LSTM-AE模型进行训练和测试，结果表明，提出方法的识别准确率达到了94.7%，优于其他常用的智能模型的识别结果，为井漏识别提供了一种新的技术途径。
Abstract:To enhance the low recognition accuracy of traditional intelligent lost circulation models, which suffer from limited samples, this study combined the long short-term memory (LSTM) network and auto-encoder (AE) to create an integrated LSTM-AE-based intelligent lost circulation recognition model. Initially, multiple LSTM-AE models with varying numbers of hidden neurons were trained using normal samples. Several models with better recognition performance were selected as base recognizers based on their reconstruction scores. Subsequently, the recognition results from these base recognizers were fused using ensemble learning. This approach addresses the tendency of a single model to produce false alarms and missed alarms due to overlearning of local sample characteristics, thereby improving the recognition accuracy of the model. The integrated LSTM-AE model was trained and tested using 6000 sets of stand pipe pressure, outlet flow, and mud pit volume data from 18 wells under normal drilling conditions in an oilfield. The results show that the proposed method achieves a recognition accuracy of 94.7%, surpassing the recognition results of other commonly used intelligent models. This approach offers a novel method for lost circulation recognition.
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鄂尔多斯盆地西缘区域在燕山–喜山期构造抬升运动的作用下，形成了盆地现今南北翘起、东翼缓而长、西翼短而陡的不对称向斜构造，主要分为6大构造单元：自西向东分别为西缘冲断带、天环坳陷、伊陕斜坡、晋西挠褶带，南、北分别为渭北隆起和伊盟隆起[1–7]。鄂尔多斯盆地页岩气勘探取得了突破性进展，2019年发现了宁夏地区第一个千亿方级大气田——青石峁气田，已开发的忠平1井无阻日产气量稳定在（1.5～2.0）×104 m3。为充分动用复杂地貌条件下中生界的油气储量，长庆油田将鄂尔多斯盆地西部海相黑色页岩作为风险勘探的重点区域[8–10]，部署了多口页岩气水平井。
该盆地页岩气井钻井过程中漏失问题严重，主要表现为裸眼井段长、存在天然裂缝和承压薄弱层多等技术难点，平均单井漏失量1 500 m³，单井堵漏时间32.5 d，平均单井堵漏费用高达1 000万元以上，前期主要通过已施工井的经验判断漏失位置，再使用钻井液体系、颗粒级配桥塞浆体进行专项堵漏，堵漏频繁且效果不理想。为此，笔者研究了随钻承压护壁剂技术、长裸眼漏层精准定位技术和酸溶性高滤失堵漏工作液等关键技术，形成了鄂尔多斯盆地西缘冲断带综合治漏技术，并在14口井进行了现场应用，井漏复杂时效大幅降低，未发生井下复杂情况，保障了该地区页岩气井安全高效钻井。
1. 钻井技术难点分析
鄂尔多斯盆地西缘冲断带地层由上至下依次为志丹组、安定组、直罗组、延安组、延长组、纸坊组、和尚沟组、刘家沟组、石千峰组、石盒子组、山西组、太原组、羊虎沟组、拉什仲组和乌拉力克组。探井均设计为三开井身结构：一开，采用ϕ444.5 mm钻头钻进，下入ϕ339.7 mm套管，封固延安组；二开，采用ϕ311.1 mm钻头钻进，下入套管ϕ244.5 mm套管，封纸坊组至乌拉力克组；三开，采用ϕ215.9 mm钻头钻进，下入ϕ139.7 mm套管。目的层为乌拉力克组，水平段设计1 500 m左右。其中，刘家沟组和石千峰组为砂泥岩混层，受地层地应力作用存在微裂隙，易发生压差性漏失；羊虎沟组、拉什仲组和乌拉力克组层理交错、变形构造极为发育，导致存在无规律性裂缝群和断层，易发生失返性漏失。该区块钻井过程中存在以下技术难点：
1）二开裸眼井段长，漏塌治理难度大。二开上部井段存在延长组、刘家沟组、石千峰组多个承压薄弱层位，为满足下部大斜度井段防塌要求，需采用高密度钻井液进行物理防塌，但随着钻井液密度升高，承压薄弱层易发生诱导性漏失。
2）裸眼井段多个易漏层位同存，发生漏失后难以判断漏层。二开延长组至乌拉力克组裸眼井段长达3 000 m以上，钻遇11套承压薄弱层，地层压力系数为0.96～1.25，发生漏失后无法确定漏失位置，易造成多次“盲堵”，一次堵漏成功率低[11–12]。
3）常规桥塞堵漏浆体稳定性差，复漏概率高。常规桥塞堵漏浆体主要采用核桃壳、棉籽壳、锯末等惰性不胶结材料，很难控制堵漏材料与漏失通道的匹配度，进入漏层后滞留时间短，随着钻井周期增长和起下钻压力波动，漏失通道会再次打开，漏失易复发[13–18]。
4）大尺寸漏失井段采用固化堵漏浆体堵漏风险高，易发生卡钻故障。该井二开为ϕ311.1 mm井眼，井眼容积大，常规固化堵漏需用20～30 m3堵漏工作液，难以协调稠化时间和固化时间，易出现将钻具固结在井筒中的现象，发生井下故障。
2. 治漏关键技术研究
通过分析该区域防漏堵漏技术难点，明确整体技术方向为先通过随钻承压护壁剂，提高薄弱层位的承压能力；发生恶性漏失后，使用长裸眼漏层精准定位技术，确定漏失位置；再依据漏层定位数据，采用酸溶性高滤失堵漏工作液进行精准高效堵漏，确保施工井安全快速钻完井。
2.1 随钻承压护壁技术
该区域属于海相沉积，泥页岩中发育了大量的无机矿物孔，主要存在黏土矿物孔、粒内溶蚀孔、晶间孔和微裂缝等，承压能力弱，易发生压差性漏失。为此，研发了钻井液用随钻承压护壁剂GXSZ−2，由改性天然矿物、改性天然植物纤维、天然高分子聚合物等多种原料合成，粒径0.1～1.0 mm。钻至承压能力弱的地层时，钻井液中加入随钻承压护壁剂，随钻承压护壁剂可以吸附和镶嵌在井壁上，提高井壁承压能力。随钻承压护壁剂需要与钻井液有良好的配伍性，为了评价随钻承压护壁剂加量对钻井液性能的影响，在基浆中加入不同加量的随钻承压护壁剂，测试其性能，结果见表1。基浆配方为清水+0.2%NaOH+3.0%白土+0.2%XCD+1.0%GBJ+4.0% SMC+1.0%NAX50+5.0%ZDS+10.0%KCl。
表 1 随钻承压护壁剂加量对基液性能的影响Table 1. Influence of pressure-bearing wall protection agent while drilling on performance of water-based drilling fluid护壁剂
加量，%热滚情况 密度/
（kg·L−1）塑性黏度/
（mPa·s）动切力/
Pa滤失量/
mL0 热滚前 1.14 32.0 14.0 热滚后 1.14 29.0 13.0 4.0 1.0 热滚前 1.15 33.0 14.5 热滚后 1.15 29.0 13.0 3.9 3.0 热滚前 1.15 33.0 15.0 热滚后 1.15 30.0 13.0 3.8 5.0 热滚前 1.15 33.0 15.0 热滚后 1.15 31.0 13.5 3.5 7.0 热滚前 1.16 37.0 17.0 热滚后 1.16 34.5 16.0 3.5 9.0 热滚前 1.17 42.0 18.0 热滚后 1.17 38.0 16.5 3.4 注：热滚是在90 ℃下滚动16 h；基液是在60 ℃下测得。 由表1可知，基浆中加入3.0%～5.0%随钻承压护壁剂后，其性能基本保持稳定，且滤失量降低，表明随钻承压护壁剂与钻井液具有良好的配伍性，在提高地层承压能力的同时有助于维持井壁稳定。
根据表1结果，在基浆中加入5.0%随钻承压护壁剂，采用高温高压可视型砂床滤失仪，在80 ℃温度下进行粒径2，10和100 μm砂床的承压评价试验。结果表明，粒径100 μm砂床的承压能力可达4 MPa，滤失量仅14 mL，满足随钻承压护壁需求。
2.2 长裸眼漏层精准定位技术
该区域二开后裸眼井段长3 000～3 200 m，长裸眼段内多个层位同存，发生漏失后很难精准判断漏失层位及漏失位置，导致堵漏效率低。现有测漏方法如噪声法、电阻率法、水动力学测试法、观察经验法、流量法和温度法等，但现场应用时都存在一些问题：噪声法受环境影响较大，解析的数据杂乱，数据处理量大；电阻率法仅适用于同一岩性电阻率突变时的异常值区分（如水平段），岩性突变和井径扩大对其影响较大等；流量法、温度法的精准度高，具有现场数据解析快等独特优势，但需注入大量钻井液，且对于压力敏感性裂缝性漏失的应用效果不佳。为此，将井温法和流量法相结合进行测漏工艺设计，研究形成了适用于长庆区域的长裸眼漏层精准定位技术，采用缆测方式识别漏层，可实现现场数据的实时解析，精确确定漏失位置。
2.2.1 井温法漏层识别
井筒内存在地温梯度，不同井段的钻井液温度有所差异。因此，若井筒中存在漏点，注入低温钻井液时，低温钻井液会随着漏失通道进入漏层，导致井筒漏点位置温度异常，井温曲线的曲率出现拐点，从而实现漏层识别。
为满足井筒内高温高压条件下温度测量需求，设计了高精度铂电阻，主要由金属铂丝、引线、外护管等组成，进行了热迟滞性试验分析、自热效应试验分析，结果满足实验要求；比较法标定结果表明，其测量误差在0.5 mK以内，精准度高。考虑井筒条件的复杂多样性，采用矩形孔结构模型，模型最优开孔尺寸为宽5 mm、高19 mm。
2.2.2 流量法漏层识别
发生漏失后井筒内钻井液形成的液柱压力与地层承压形成静态平衡，注入的钻井液以定量的流速流向漏失通道，当高精度涡轮流量测漏工具通过漏层时，由于流体作用，涡轮转速会出现异常，流量曲线出现波动，实现漏层识别。
为实现漏层处流体流量的精准测量，优选高精准涡轮式流量计，采用Solidworks软件重建了涡轮流量计的三维模型，优化设计了叶轮、前导流器倒角、上下表壳内的流体空间等核心部件，并分析了不同流量下涡轮流量传感器内部流场及压损特性。结果表明，流量计采用4叶轮、240 mm长前导流器、30°倾角叶片时的性能最优。
2.2.3 测漏工具及施工工艺
为提高漏层识别的精准度，将温度法和流量法使用的2种工具进行优化组装，配套专用的解析软件，实现了漏层的精准识别，测量深度误差≤30 m。测漏工具主要由遥测短节、磁定位短节、温度计和流量计组成，如图1所示。
考虑钻井过程中因环空压耗、激动压力等压力波动因素诱发地层裂缝张开而引发漏失，井口需要施加外压，才能识别漏层，因此研究了兼顾井控要求的裸眼井测漏工艺。井口安装保压装置（承压≥30 MPa），保压装置与钻具连接，钻具下至套管脚，电缆通过保压装置将测漏工具送入井眼，开始测漏时，关闭封井器，通过环空注入钻井液，同时测漏工具在井眼内工作，通过温度和流量的异常点判断，实现长裸眼井段的漏层精准识别。
2.3 酸溶性高滤失堵漏工作液
2.3.1 酸溶性高滤失堵漏材料
针对裂缝性漏失，国内外主要有桥接类堵漏材料、高滤失类堵漏材料、吸液膨胀类堵漏材料、柔性凝胶类堵漏材料、可固化类堵漏材料、智能堵漏材料5类[19]。前期在该区域应用多项堵漏技术均不理想，通过应用高滤失类材料有一定效果，但堵漏施工中存在堵漏浆体稳定性差、形成的滤饼强度不高，胶结性差和高温条件下易发生降解等问题，导致漏失复发，为此研发了一种具有酸溶特性的高滤失堵漏材料XWF−1。该材料主要由酸溶惰性矿物、水分散纤维、增强剂和植物衍生物等多种材料复合而成，在保证堵漏效果的同时兼具施工安全可靠性，适用于水基钻井液，可在储层暂堵、深部裂缝性漏失和中大型裂缝性漏失情况下应用。
2.3.2 堵漏机理
酸溶特性高滤失堵漏材料XWF−1的粒径小，容易进入各种开口尺寸的漏失空间，配制的堵漏浆进入漏层后在压差作用下迅速滤失，在漏失通道沉淀、堆积，形成滤饼，继而压实、固化，堵塞漏失通道，达到封堵的效果。同时，形成的封堵塞具有高渗透性的微孔结构及整体充填特性，能透气透水，但不能透过钻井液，如果在堵漏浆中复配大粒径的惰性颗粒堵漏材料，可以利用其架桥能力封堵较大尺寸的漏失通道。
2.3.3 抗压强度评价
堵漏工作液封堵漏层后需满足承压需求，加入不同量的高滤失堵漏材料后，其抗压强度有明显的差异。室内采用中压滤失测试仪和滤饼抗压强度测试仪评价了酸溶性高滤失堵漏工作液滤失后形成滤饼的抗压强度，结果见表2。
表 2 不同加量高滤失堵漏材料工作液性能评价结果Table 2. Performance evaluation of working fluids with different amounts of high filtration plugging materials堵漏材料
加量，%密度/
（kg·L−1）滤失时间/
s滤失量/
mL滤饼厚度/
mm滤饼抗压
强度/MPa10 1.07 15 210 3 >5 15 1.11 25 210 6 >7 20 1.15 31 210 9 >8 25 1.20 39 200 12 >10 30 1.25 45 190 14 >10 注：堵漏工作液配方为清水+10%～30%酸溶性高滤失堵漏材料。 由表2可知，高滤失堵漏工作液密度为1.07～1.25 kg/L，现场可采用惰性高密度材料调节密度，滤失时间15～45 s，滤饼抗压强度高于5 MPa，满足快速堵漏需求，可提高一次堵漏成功率。
2.3.4 稳定性评价
为保证施工的安全性，配制的堵漏工作液体必须具有较好的悬浮稳定性，若稳定性差，易造成现场配制难度大及堵漏材料沉淀在罐底，最终导致浆体不均匀，泵送难度及施工风险大幅增加。用清水配制质量分数为30%的酸溶性高滤失堵漏工作液，加到100 mL量筒中，静置10 min后记录上部析出的清水体积，上部清水析出量≤5%；再次轻微搅拌后静置10 min，上部无清水析出，表明其悬浮稳定性好，满足现场施工要求。
2.3.5 酸溶性评价
先称取待用玻璃砂芯漏斗的质量，再称取2.0 g完全干燥的酸溶性高滤失堵漏工作液滤饼，放到200 mL烧杯中，加入15%盐酸溶液50 mL，用玻璃棒搅拌后封闭反应，待反应停止后，转入已干燥至恒重的玻璃砂芯漏斗中抽滤，用蒸馏水清洗至无Cl–（用AgNO3溶液检验），将玻璃砂芯漏斗置于干燥箱中，在105±2 ℃温度下干燥4 h后，取出放入干燥器，冷却干燥30 min后称其质量，结果见表3。
表 3 滤饼酸溶性试验结果Table 3. Acid solubility experiment results of filter cake编号 滤饼质量/g 残渣质量/g 酸溶率，% 1 2.03 0.30 85.22 2 2.01 0.28 86.07 3 2.03 0.29 85.71 4 2.05 0.30 85.37 5 2.02 0.28 86.14 平均 2.03 0.29 85.70 由表3可知，酸溶性高滤失堵漏工作液形成滤饼的酸溶率大于85.70%，后期采用酸液进行酸溶解堵，有利于储层渗透率的恢复。
鄂尔多斯盆地西缘冲断带区域地质结构复杂，裂缝宽度0.1～10.0 mm[20]，漏失类型多样化，根据室内缝板承压评价结果，明确了不同漏速下堵漏工作液的配方：漏速≤10 m3/h时，其配方为清水+10%～15%XWF−1；漏速10～20 m3/h时，其配方为清水+15%～20%XWF−1；漏速20～40 m3/h时，其配方为清水+20%～30%XWF−1；发生失返性漏失时，其配方为清水+25%～30%XWF−1+5%～10%惰性颗粒堵漏材料。
3. 现场应用
3.1 总体应用情况
鄂尔多斯盆地西缘冲断带区域的14口页岩气井应用了页岩气井综合治漏技术，与应用页岩气井综合治漏技术之前相比，专项堵漏时间缩短了55.25%，钻井周期缩短了15.5 d。
3.2 典型应用井例
深层页岩气水平井HX−1井为三开井身结构，发生失返性漏失后，采用长裸眼漏层精准定位技术，实现了漏层的精准识别；应用酸溶性高滤失堵漏工作液进行专项堵漏，一次堵漏成功；钻至承压薄弱层位，应用随钻承压护壁技术钻进，未发生压差性漏失，地层承压能力提高0.08 kg/L。
该井划眼至井深3 939.00 m发生失返性漏失，井筒钻井液静液面距井口150.00 m，由于裸眼井段存在多个易漏层位，无法判断漏失位置。现场应用长裸眼漏层精准定位技术，经对比分析井温、涡轮流量曲线，发现3 106.00～3 148.00 m井段的井温曲线、涡轮流量曲线存在异常响应，再次对疑似井段校核，明确漏点在井深3 126.00和3 148.00 m处。
依据测漏结果，采用酸溶性高滤失堵漏工作液进行堵漏。配制清水+25%XWF−1+8%惰性颗粒堵漏材料的酸溶性高滤失堵漏工作液配32 m3，将钻具下至井深3 200.00 m，泵入25 m3堵漏工作液，根据返出量得知，井筒内预留了15 m3堵漏工作液；起钻至井筒堵漏液面50.00 m，关井挤封，分3次挤入堵漏工作液，最终稳压3.5 MPa，循环未发生漏失，起钻，倒换钻具组合，一次堵漏成功，未发生井下复杂，恢复正常钻进。
为提高承压薄弱层承压能力，钻至刘家沟组、山西组、拉什仲组等承压薄弱层位时补充随钻承压护壁剂，维持其含量不低于5%钻进；施工时钻井液密度提至1.33 kg/L，钻井液消耗正常。
由HX−1井和邻井ZX−1井的对比（见表4）可以看出，应用该技术后，多个易漏层位未发生压差性漏失，单井堵漏次数从10次降至1次，漏失次数和堵漏时间均大幅降低。
表 4 HX-1井与邻井综合治漏效果对比Table 4. Comparison of comprehensive leakage control effect of Well HX−1 and an adjacent well井号 漏失层位 漏失次数 堵漏次数 堵漏时间/h HX−1 和尚沟组 1 1 24 ZX−1
（邻井）和尚沟组 2 4 86 刘家沟组 2 3 53 山西组 1 2 36 拉什仲组 1 1 25 4. 结论与建议
1）鄂尔多斯盆地普遍存在同一裸眼井段多套承压薄弱层，钻遇承压薄弱层位前需及时增加与钻井液配伍性好的随钻承压护壁材料，避免高压差、高密度等因素造成诱导裂缝。
2）针对长裸眼多套易漏层同存，发生井漏后无法判断漏失层位的复杂井，首先通过长裸眼漏层精准定位技术确定漏失位置，其次采用酸溶性高滤失堵漏工作液进行专项堵漏，从而提高一次堵漏成功率，避免多次无效堵漏施工，保障了鄂尔多斯盆地页岩气的高效开发。
3）目前，鄂尔多斯盆地西缘冲断带页岩气井综合治漏技术的漏层精准定位和酸溶性高滤失堵漏工作液堵漏都是单独进行的，建议进一步研制“测漏+堵漏”一体化专用堵漏工具，实现更高效的精准堵漏。
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图 4 不同数量基识别器集成效果的对比
Figure 4. Comparison of integrated effects for different numbers of base recognizers
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图 5 某井井漏前后参数的变化情况
Figure 5. Parameter variations before and after lost circulation in a well
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图 6 各基识别器与集成LSTM-AE识别结果的对比
Figure 6. Comparison of recognition results of integrated LSTM-AE and base recognizers
表 1 不同神经元数量LSTM-AE模型重构结果的对比
Table 1 Comparison of reconstruction performance of LSTM-AE with different numbers of neurons
序号 LSTM层神经元数 误差阈值 重构得分 1 12 0.019 3.95 2 11 0.045 3.05 3 4 0.060 2.74 4 3 0.071 2.57 5 6 0.074 2.51 6 15 0.076 2.49 
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表 2 不同模型井漏识别结果的对比
Table 2 Comparison of lost circulation recognition results of different models
方法 误报率，% 查全率，% 查准率，% 准确率，% 集成LSTM-AE 2.6 97.1 92.3 94.7 LSTM 3.9 95.8 90.3 93.4 SVM 1.0 98.7 79.0 89.0 随机森林 1.4 98.8 85.1 92.0 决策树 7.8 91.0 82.6 87.4
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