井身破坏分析和评估

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112437829A(43)申请公布日2021.03.02(21)申请号201980047615.0(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任(22)申请日2019.07.16公司11021代理人潘军(30)优先权数据16/036,3632018.07.16US(51)Int.Cl.E21B44/00(2006.01)(85)PCT国际申请进入国家阶段日E21B49/00(2006.01)2021.01.15(86)PCT国际申请的申请数据PCT/US2019/0419292019.07.16(87)PCT国际申请的公布数据WO2020/018492EN2020.01.23(71)申请人沙特阿拉伯石油公司地址沙特阿拉伯达兰市(72)发明人侯赛因·阿尔巴兰尼　奥斯曼·哈米德　阿德尔·阿尔克赫塔尼　权利要求书2页说明书17页附图5页(54)发明名称井身破坏分析和评估(57)摘要用于提高井身稳定性并且最小化井身破坏问题的方法、用于提高井身稳定性并且最小化井身破坏问题且包括编码在计算机存储介质上的计算机程序的系统及装置。在一个方面，一种方法，包括：接收用于井场的钻井后的参数(402)；基于每个钻井后的参数的信息类型，将已接收的钻井后的参数聚类到组(404)；通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，生成相关模型(406)；通过经由相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免新井场处的井身破坏的(408)；以及发送用于在井场实施的方案(410)。CN112437829ACN112437829A权　利　要　求　书1/2页1.一种由一个或多个处理器执行的计算机实现的方法，所述方法包括：接收用于井场的钻井后的参数；基于每个钻井后的参数的信息类型，将已接收的所述钻井后的参数聚类到组；通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，生成相关模型；通过利用所述相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免所述新井场处的井身破坏的方案；以及发送用于在井场实施的所述方案。2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于根据组相关模型来确定的扩大的预测而生成所述相关模型，所述组相关模型是基于对包括在每一组中的钻井后的参数应用的统计分析为每一组生成的。3.根据权利要求2所述的方法，其中，每一个组相关模型包括：为包括在每个相应的组中的每个钻井后的参数分配的加权值。4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于在所述井场经历的实际扩大与根据每一个组相关模型确定的扩大的预测的比较，确定加权值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，加权值反映了每个相应的钻井后的参数相对于包括在同一组中的其他钻井后的参数对井身破坏具有的影响的量。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述组包括：钻井流体数据组、操作参数数据组和力学性质数据组。7.根据权利要求6所述的方法，其中，聚类到所述钻井流体数据组的钻井后的参数包括：来自井场的周期性钻井流体读数、页岩抑制读数、泥浆流变能力读数、泥浆滤液读数和泥浆盐浓度读数。8.根据权利要求6所述的方法，其中，聚类到所述操作参数数据组的钻井后的参数包括：来自井场的破坏-时间相关性读数、扩眼读数、抽汲读数、井身偏斜读数和钻具组振动读数。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述统计分析包括：对包括在每一组中的钻井后的参数应用多元线性回归。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述新井场和所述井场是相同的井场，其中，用于在所述井场中实施的所述方案实时发送，并且其中，确定所述方案包括：基于所述相关模型，识别所述井场处的井身破坏、孔扩大和不好的孔状况的根本原因。11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方案包括：所述新井场处的临界参数的边界值和阈值，并且其中，所述临界参数包括针对钻井流体和操作实践调整的要求。12.一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，耦接到一个或多个处理器并且其上存储有指令，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行包括以下的操作：接收用于井场的钻井后的参数；基于每个钻井后的参数的信息类型，将已接收的所述钻井后的参数聚类到组；通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，生成相关模型；通过利用所述相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免所述新井场处的井身破坏的方案；以及2CN112437829A权　利　要　求　书2/2页发送用于在井场实施的所述方案。13.根据权利要求12所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述统计分析包括：对包括在每一组中的钻井后的参数应用多元线性回归。14.根据权利要求12所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述组包括：钻井流体数据组、操作参数数据组和力学性质数据组。15.根据权利要求14所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中，聚类到所述钻井流体数据组的钻井后的参数包括：来自井场的周期性钻井流体读数、页岩抑制读数、泥浆流变能力读数、泥浆滤液读数和泥浆盐浓度读数，并且其中，聚类到所述操作参数数据组的钻井后的参数包括：来自井场的破坏-时间相关性读数、扩眼读数、抽汲读数、井身偏斜读数和钻具组振动读数。16.一种计算机实现的系统，包括：一个或多个处理器；以及计算机可读存储设备，耦接到所述一个或多个处理器并且其上存储有指令，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行包括以下的操作：接收用于井场的钻井后的参数；基于每个钻井后的参数的信息类型，将已接收的所述钻井后的参数聚类到组；通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，生成相关模型；通过利用所述相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免所述新井场处的井身破坏的方案；以及发送用于在井场实施的所述方案。17.根据权利要求16所述的计算机实现的系统，其中，基于根据组相关模型来确定的扩大的预测而生成所述相关模型，所述组相关模型是基于对包括在每一组中的钻井后的参数应用的统计分析为每一组生成的。18.根据权利要求17所述的计算机实现的系统，其中，每一个组相关模型包括：为包括在每个相应的组中的每个钻井后的参数分配的加权值。19.根据权利要求18所述的计算机实现的系统，其中，基于在所述井场经历的实际扩大与根据每一个组相关模型确定的扩大的预测的比较，确定加权值。20.根据权利要求19所述的计算机实现的系统，其中，加权值反映了每个相应的钻井后的参数相对于包括在同一组中的其他钻井后的参数对井身破坏具有的影响的量。3CN112437829A说　明　书1/17页井身破坏分析和评估[0001]优先权要求[0002]本申请要求于2018年7月16日递交的美国专利申请No.16/036,363的优先权，其全部内容通过引用并入本文中。技术领域[0003]本公开涉及用于提高井身稳定性并且最小化井身破坏问题的方法、系统及装置。背景技术[0004]钻井是在土地钻取孔的过程，用于提取诸如地下水、盐水、天然气或石油之类的自然资源，用于将流体从地表注入到地下储层，或者用于地下地层评价或监测。井身是形成井并且被钻取的实际孔，用于例如提供用于或帮助搜寻自然资源之后的开采和恢复的通道。井身包括裸孔并且可以被诸如钢和水泥之类的材料包裹，或者可以不被包裹。井眼可以指：井身壁的内部直径、限制已钻取的孔的岩石面。发明内容[0005]本公开描述了方法及系统，包括计算机实现的方法、计算机程序产品和计算机系统，用于通过以下来提高井身稳定性并且最小化井身破坏问题：根据在各个井场的钻井后的阶段中的井身破坏，通过使用利用经聚类和加权的破坏影响生成的相关模型，分析钻井性能。[0006]在一般实施方式中，接收用于井场的钻井后的参数。这些钻井后的参数基于每个钻井后的参数的信息类型被聚类到组。通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，生成相关模型。通过经由所述相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免所述新井场处的井身破坏的方案。发送用于在井场实施的方案。[0007]实施方式包括用于提高井身稳定性的井身稳定系统。例如，所描述的井身稳定系统的实施方式可以用于识别钻井后阶段中的井身破坏、孔扩大和不好的孔状况的根本原因。此外，所描述的系统的实施方式可以生成用于临界参数的边界值和限制(例如，阈值)，所述临界参数可以用于最小化井身破坏问题和改善孔状况。所描述的系统也可以通过监测临界参数和发布建议，在钻井期间提供实时的建议性动作，以例如改善孔状况。[0008]本说明书的主题的一个或多个实施方式的细节在附图和之后的说明书中阐述。通过说明书、附图和权利要求书，所述主题的其他特征、方面和优点将变得明显。附图说明[0009]图1示出可以由所描述的井身稳定系统聚类到钻井流体性质组的信息的框图。[0010]图2示出可以由所描述的井身稳定系统聚类到操作实践组的信息的框图。[0011]图3示出可以由所描述的井身稳定系统聚类到地层力学性质组的信息的框图。[0012]图4示出井身稳定系统的示例过程的流程图。4CN112437829A说　明　书2/17页[0013]图5示出了根据实施方式的用于提供与如本公开中描述的算法、方法、功能、处理、流程和过程相关联的计算功能的示例性计算机系统的框图。具体实施方式[0014]本公开总体描述了用于通过以下来提高井身稳定性和最小化井身破坏的井身稳定系统：根据钻井后阶段中的井身破坏，通过使用利用经聚类和加权的破坏影响生成的相关模型，评价钻井性能。本公开被呈现为使得本领域技术人员可以在一个或多个具体实施方式的上下文中做出和使用所公开的主题。对所公开的实施方式的各种修改对于本领域技术人员将是显而易见的，并且在不脱离本公开的范围的情况下，本文定义的总的原理可以应用于其他实施方式和应用。因此，本公开并非意在限于所描述的或示出的实施方式，而应赋予与本文中公开的原理和特征一致的最宽范围。[0015]井身破坏、孔扩大或两者是可能在钻井期间出现的问题。井身不稳定的原因通常被归类到：力学影响，其可能由于(例如，由于高的应力、低的岩石强度或不适当的钻井实践引起的)孔周围的岩石的破坏而出现；或化学影响，其可能由于岩石(一般是页岩)和钻井流体之间的有害的相互作用而出现。破坏和孔扩大可能危害井的目标，因为它们可以导致不好的孔状况。这些不好的孔状况可能意味着，例如，特定的井底测量结果和测井运行结果不再是适宜的。井身破坏也可能将井置于更大的风险，例如，卡钻事故和侧钻。此外，因为气井经常经历高压激励作业，所以具有不稳定性问题的井倾向于出现套管与套管环空(CCA)或油管与套管环空(TCA)压力，其是锁定可能性(locked potential)的重要原因中的一种。井身不稳定的原因可以包括：侵蚀性的(aggressive)扩眼、以及由钻具组对井身壁施加的加剧岩石的剪切破坏的横向周期荷载。在一些情况下，钻井流体重量不足也可以是做出贡献的原因。其他原因可以包括钻井流体的各种性顾和井身偏斜或急转弯。[0016]例如，气井可以根据在钻进储层部分期间的井身稳定性，显现变化的性能和结果，因为一些井可以成功地被钻取而没有关于稳定性的问题，而其他的井即使在其在与成功的井相同的区域中钻取时也经历稳定性问题(do not experience instability)。这些被破坏的井中的不稳定性问题可以导致不好的孔状况，其导致测井运行结果的作废。此外，在钻井期间经历不稳定性问题的井可能将钻取的目标置于更大的风险中，因为这些井易于经历事故(例如，卡钻)，其可能使目标被侧钻。[0017]与不稳定性问题相关联的另一重要风险是可能出现CCA和TCA开发。例如，由不稳定性引起的不好的孔状况可能降低固井作业的质量。因此，当与更低质量的固井作业结合时，出现CCA或TCA压力的可能性极大地增加。考虑到CCA和TCA问题是锁定可能性的主要原因，因此高度关注不稳定性的问题。[0018]考虑上文，所描述的井身稳定系统被用于提高井身稳定性和最小化井身破坏，例如，孔扩大和孔塌陷。所述系统可以用于根据钻井后阶段中的井身破坏评价钻井性能，以及用于在井规划阶段中生成用于避免井身破坏的建议。此外，所述系统还可以最小化由井身破坏引起的问题，例如，卡钻事故、侧钻、不可靠的井底测量结果、不好的固井作业、CCA和TCA压力、以及设置用于压裂操作的封隔器时的困难。在一些实施方式中，所描述的井身稳定系统使用和聚类过程来检查均可能影响井身稳定性的有关因素。这些因素可以与钻井流体、一组钻井或操作实践或地层岩石性质有关。通过使用这些因素，所述系统可以5CN112437829A说　明　书3/17页识别钻井后阶段中的井身破坏、孔扩大、不好的孔状况或三者的根本原因。此外，所述系统可以在规划阶段中生成用于临界参数的边界值和限制，其可以用于最小化井身破坏问题和改善孔状况。所述系统也通过例如监测临界参数和发布建议，在钻井期间提供实时的状况报告，以改善孔状况。[0019]时间与井身稳定性之间的关系包括：在钻井期间发生在裸孔中的两种主要现象的结果。第一种现象包括：作为压力过平衡和钻井流体过滤的结果的局部(近井身)孔隙压力的增压。基于有效应力的太沙基(Terzaghi)原理并且根据孔隙弹性的理论，孔隙压力的增大一般可以导致控制岩石破坏的应力的减小。预期裸孔对钻井流体的暴露时间上的增加会形成局部孔隙压力的更大的增压，因此，将通过减小剪切阻力加重不稳定性问题。这种剪切阻力上的减小可能是由于支撑井身岩石的所有诱发应力的共同减小。诱发应力(例如，圆周应力、径向应力和轴向应力)可以被来自泥浆过滤的局部孔隙压力的增压影响。其他考虑(例如，地层渗透性和泥饼的产生)可以改变孔隙压力对于钻井流体暴露的响应。此外，具有低渗透性岩石的地层或具有低渗透性泥饼的井身可以减小局部孔隙压力的增压。因此，这将引起有效应力上的最少的减小，导致剪切阻力上的更少的减小。由于这种影响，低渗透性地层中的井身将经历低剪切破坏和扩大。[0020]影响井身稳定性的时间相关性的第二种主要现象是热交换。例如，由于地热梯度，在循环的钻井流体和地层之间存在温度差。因此，除了非常浅的地层以外，井身壁岩石的温度高于循环的钻井流体的温度。因此，热交换过程发生在循环流体将工作以冷却井身壁的地方。这种热交换过程的结果由于其他因素(例如，地层渗透性和热膨胀系数)而变化。在具有高的热膨胀系数和较小程度的高渗透性的地层中钻出的井身将经历由于冷却而引起的收缩。井身壁中的岩石颗粒的收缩将引起圆周应力的释放。与具有局部孔隙压力的增压的情况不同，由冷却和收缩引起的释放将影响圆周应力而不是其他诱发应力。圆周应力上的减小可以单独增大岩石的剪切阻力，因此将减小扩大的可能性。[0021]所描述的井身稳定系统通过将破坏影响聚类到组(例如，钻井流体性质、操作参数，以及地层力学性质)，分析和表征钻井后阶段中的井身破坏。此外，所述系统详述了用于分析所述破坏的数据的源。这样的信息可以用在预钻井分析阶段中，用于评价和影响井身破坏和扩大的减少，并且用在钻井后分析阶段中。例如，所述系统可以获得和使用关于井地层顶部的信息和其他基本的井信息，例如，孔截面深度、钻机名称和钻井持续时间。此外，可以在所描述的系统之中分析井操作的周期性审查，以将钻井事件用于识别针对钻井的各个区域和地区的趋势。所述系统还可以使用与钻井流体有关的信息(例如，特定钻井流体的消耗)，其可以从例如井场报告和文件(例如，所收集的关于每个井场的钻井流体类型和性顾的每日报告)取得。还可以使用来自钻井后报告的历史数据以及每个井的实时数据。来自钻井后报告和实时数据的信息的分析可以包括：例如，钻井参数中的可应用的趋势、以及执行与不稳定有关的特定动作(例如，扩眼和岩性解释)所花费的持续时间。可以通过与每个井历史有关的井身偏斜测量、钻井后报告或完成报告，以及用于每个井的声学、密度、孔隙度、伽马射线和井径仪记录数据，获得由系统分析和使用的其他信息。[0022]如本文使用的术语“实时”是指在没有系统的处理限制给定的故意延迟、获得数据所需要的时间、以及数据的变化率的情况下发送或处理数据。在一些示例中，“实时”用于描述通过所描述的井身稳定系统来分析和确定解决方案。6CN112437829A说　明　书4/17页[0023]所描述的这个系统分析较早呈现的信息，以提供井身破坏的可计量的预测。在一些实施方式中，所述系统基于已收集的信息的分析，生成相关模型。一旦生成，所述模型就可以用于基于(例如，与井径仪测量的扩大有关的)量化值来预测井身破坏。这个信息然后可以在例如井规划阶段中使用，以确定用于各种参数(例如，钻井流体和操作实践)的阈值，并且用于保证最小的井身破坏和扩大。[0024]在一些实施方式中，所述相关模型可以基于有关参数的聚类和加权生成。如以前提及的，有关参数可以被聚类到组(例如，钻井流体性质、操作参数和地层力学性质)。所述相关模型可以在所描述的井身稳定系统之中使用，以识别每个聚类之中的趋势，以及使用从每个聚类识别的趋势来预测井身破坏。在一些实施方式中，相关模型使用统计分析方法，例如，聚类的多元回归；加权输出(例如，趋势)；或两者，以预测总的井身破坏。在一些实施方式中，油田和地层特定的回归针对每个聚类执行，以生成用于井身破坏的相关模型。例如，基于针对油田回归和地层回归中的每一个观测的趋势，每个聚类的输出可以被分配有用于估计总的预期的井身破坏的权重系数。[0025]图1示出可以由所描述的井身稳定系统聚类到钻井流体性质组100的信息的框图。钻井流体性质组100包括：周期性钻井流体或“泥浆”读数110、页岩抑制120、泥浆流变能力130、泥浆滤液140和泥浆盐浓度150的类别。影响指示器160描绘了这些类别中的每一类别对于井身稳定性的指示的总体确定具有的影响量，其中周期性钻井流体读数110具有最大影响，例如，值和性质进行最大加权，向下至盐浓度150，例如，盐浓度150的值和性质进行最小加权。然而，每一类别的影响可以逐案变化。因此，类别的顺序可以基于针对每个油田或地区建立的模型改变。所描述的井身稳定系统可以通过以下来对这种影响进行因子分解：例如经由已生成的相关模型的加权值、建模的多元回归或两者。[0026]周期性的钻井流体读数110包括：在各个井场针对钻井流体周期性地收集的数据。钻井流体用于帮助井眼的钻取，并且液体钻井流体通常被称为钻井泥浆。钻井流体可以被归类到三种主要的类别：水基泥浆，其可以是分散的和不分散的；非水泥浆，通常被称为油基泥浆或反泥浆；以及气态钻井流体，其中可以使用宽范围的气体。这些钻井流体的功能包括：提供流体静压力，以防止地层流体进入井身；使钻头在钻井期间保持冷却和清洁；带走钻屑；在钻井暂停的同时以及在钻井组件进入和离开孔时使钻屑悬浮；等等。[0027]在钻井的同时，可以从各个井场周期性地收集关于泥浆的读数110。这些读数可以包括钻井流体密度的测量结果。例如，对每个井场中使用的钻井流体进行采样，并且每日执行密度测量(例如，每日泥浆重量测量)。[0028]这个信息可以由所描述的系统在钻井后阶段中使用，以生成相关模型。例如，可以生成油田全局图。油田全局图是对特定油田中的井场执行的钻井流体密度测量结果的组合。可以针对所述油田中经历的井身扩大分析这些测量结果的图。这种分析旨在识别钻井流体密度与已观测的井身扩大之间的关系中的任何相关趋势或行为，因为已钻取的井身需要特定的钻井流体密度进行支撑。这种流体密度支撑将用于减小钻井过程期间的井身扩大的机会。[0029]页岩抑制类别120包括：关于在各个井场处使用的页岩抑制剂的读数。当在钻井操作期间遇到页岩时，钻井流体中的水可以与地层之中的材料(例如，粘土)相互作用，引起页岩膨胀。这种膨胀可能导致井身中的不稳定性，以及页岩散布(崩落)到钻井流体中，其可能7CN112437829A说　明　书5/17页最终导致孔冲洗。页岩抑制剂可以防止或减缓这个过程。页岩抑制剂可以具有不同等级的分子量、离子性、和产物形式，以满足各种井状况和流体系统。对于页岩抑制类别120，可以从井场取得页岩抑制剂的性能的测量结果和评价结果。这样的信息可以包括：钻井流体之中所使用的页岩抑制材料的类型(如果可获得则包括商业名称)、所使用的页岩抑制材料的成分、以及所使用的页岩抑制的浓度。这个信息基于，例如，来自目标油田之中的每个井场的钻井流体成分的每日报告，并且可以与各个井场处的页岩中的破坏进行交叉参考，以建立相关模型。[0030]流变能力是对诸如钻井流体之类的物质如何变形和流动的研究。因此，泥浆流变能力类别130包括：关于在各个井场上使用的泥浆的读数。这样的读数可以包括关于泥浆的粘度和凝胶化的信息。例如，在这个步骤中提供的信息和测量结果是关于钻井流体流变能力的，其可以包括泥浆的塑性粘度和凝胶强度的测量结果。此处可以遵循油田全局图中所遵循的用于钻井流体密度(泥浆重量)的相同过程。此处，油田全局图是对特定的油田中的所有井场执行的所有钻井流体流变能力测量结果的组合。针对例如在所述油田中经历的井身扩大，分析这些测量结果的图。这种分析旨在识别钻井流体密度和已观测的井身扩大之间的关系中的任何相关趋势或行为。[0031]塑性粘度(PV)是屈服点上方的剪切应力或剪切速率线的斜率。PV表示当基于宾汉(Bingham)模型的数学公式外推至无穷大的剪切速率时的泥浆的粘度。另一相关测量是钻井泥浆的凝胶强度或剪切应力。凝胶强度可以在钻井泥浆静止以后的特定时间段内在低剪切速率处进行测量，并且对于钻井流体性质是重要的，因为其证明了循环停止时钻井泥浆使钻井固体和加重料悬浮的能力。[0032]泥浆滤液类别140包括：关于在各个井场上使用的泥浆的液体部分的读数。泥浆滤液可以穿过介质，并且与泥饼分离。所述泥饼包括：来自井眼内部的钻井泥浆覆层的颗粒层。泥浆滤液可以持续侵入多孔的和可渗透的地层，直到泥浆中存在的固体(通常是膨润土)阻塞足够的孔隙而形成能够防止进一步侵入的泥饼为止。这样的信息可以包括单独的测量。这些测量在每个井场在周期性基础上执行。这些测量可以包括：在高压力和高温度(HPHT)状况下测量的喷射泥浆过滤的体积、在HPHT状况下测量的泥浆过滤的总体积、在HPHT测试期间产生的泥饼的厚度、在HPHT状况下使用被称为“颗粒堵塞装置”的设备对过滤喷射体积的测量、以及在HPHT状况下使用颗粒堵塞装置对总的过滤体积的测量。可以分别针对油田之中的所有井(例如，油田全局图)中经历的井身扩大分析这些参数。在生成相关模型时，已收集的流变能力信息可以与来自各个井场的砂中的破坏进行交叉参考。[0033]泥浆盐浓度类别150包括：关于在各个井场上使用的泥浆的非液体部分的读数。盐，例如，氯化钠(NaCl)或污染物可以是含盐的补给水、钻取盐低产井或盐水流动的结果。例如，当在大量的情况下钻取盐时或在使用含盐的补给水的地方，使用基于盐水的钻井流体。这样的信息可以包括：钻井流体中的氯化物离子(C1-)的浓度、以及已钻进的地层岩石之中的粘土含量(或存在的页岩间隔)。氯化物浓度和已钻进的地层岩石的粘土含量可以例如从油田全局图取得。此外，如之前提及的，所述数据从目标油田之中的每个井场收集，然后结合(全局)图针对所经历的井身扩大进行分析。在生成相关模型时，泥浆盐浓度信息可以与各个井场中的页岩的破坏进行交叉参考。[0034]图2示出可以由所描述的井身稳定系统聚类到操作实践组200的信息的框图。操作8CN112437829A说　明　书6/17页实践组200包括：破坏-时间相关性210、钻井参数220、扩眼230、抽汲240、井身偏斜250和钻具组振动260的类别。影响指示器270(与图1的影响指示器160类似)描绘了这些类别中的每一类别对于井身稳定性的指示的总体确定具有的影响程度，其中，破坏-时间相关性210具有最大影响，例如，其中的值和性质进行最大加权，向下至钻具组振动260，例如，钻具组振动260的值和性质进行最小加权。然而，与钻井流体性质组相似，每一类别的影响可以逐案变化。因此，类别的顺序可以基于针对每个油田或地区建立的模型改变。所描述的井身稳定系统可以通过以下来对这种影响进行因子分解：例如经由已生成的相关模型建模的加权值、多元回归或两者。[0035]破坏-时间相关性类别210包括：已收集的关于敞开式的井身对钻井流体的暴露时间的数据、井身的大小或直径随时间的变化或两者。例如，孔闭合是井眼不稳定的窄时间相关过程，其可以最终导致孔扩大。孔闭合可以被称为由于原地应力而引起的蠕变。与孔闭合相关联的问题包括：扭矩和阻力的增大、钻杆卡住的可能性的增大、以及套管联顶的困难的增大。另一示例是由于更长的暴露时间而引起的钻井流体过滤侵入到井身岩石中。如果允许侵入过滤进行更长的时间段，则侵入过滤将引起井身岩石破坏。根据各个井场处的暴露时间进行交叉参考的所收集的关于这些问题的数据以及关于井眼形状和直径的井径仪记录数据可以被归类到这一组中。在这个组中所收集的附加的读数可以包括裸孔对钻井流体的暴露时间。这些持续时间被测量并且被归类到间隔，所述间隔可以包括：在钻井或转动时的裸孔暴露时间、在到达目标深度之前保持静止时的裸孔暴露时间、以及在到达目标深度之后保持静止时的裸孔暴露时间。在这个组中所收集的其他读数可以包括：已钻进的间隔的长度、已钻进的间隔岩石的渗透性测量结果、以及钻井流体和井底已钻进的地层岩石的温度测量结果。[0036]钻井参数类别220包括：在各个井场处所收集的关于各种钻井参数的数据。这些钻井参数可以包括：所收集的例如以加仑每分(GPM)为单位的关于泥浆流速率的数据、穿透速率(ROP)、钻具组的每分钟转数(RPM)、施加到钻头(WOB)上的重量、和扭矩。ROP是钻头使其下方的岩石破碎以使井眼更深的速度。[0037]扩眼类别230包括：所收集关于各个井场处执行的扩眼的数据。为了扩大井身，出于若干个理由可能需要扩眼。例如，如果孔未被钻取得与其在开端处应该有的一样大。这可能在钻头已经磨损得偏离原始大小、但是可能直到从孔起出钻头并且已经钻出了小于的孔时才被发现时出现。塑性地层还可以随着时间缓慢地流进井身，需要扩眼操作以保持原始的孔大小。此外，可以执行扩眼以使孔的壁平滑。作为边缘切割工具的扩眼钻头可以用于对孔进行扩眼。[0038]这个组中所收集的读数可以包括力学性质、扩眼持续时间、钻井参数和崩落报告。关于力学性质的读数可以包括：基于例如测井数据做出的已钻进的地层的力学性质的估计。这种测井数据可以从进入每个井身的工具取得。扩眼持续时间是在井身中执行扩眼操作所花费的时间。所述数据可以基于所执行的扩眼操作的类型进行归类。这些类别可以包括前向扩眼持续时间、后向扩眼持续时间、以及连接时(on connection)扩眼。扩眼操作期间的钻井参数包括：在扩眼期间由钻具组经受的扭矩的测量结果。崩落报告是可以由个人在钻具场地上做出的报告，具体地，例如，罕见大小的岩石碎屑、在地表处收集的崩落物的大小、崩落物的岩性、以及崩落物所源于的深度。例如，由井底钻头所产生的岩石碎屑使用9CN112437829A说　明　书7/17页钻井流体被传送到地表。预期这些碎屑是特定的大小，并且大小取决于所使用的钻头的类型和所钻进的地层。当罕见大小的碎屑(崩落物)到达地表时，对其进行报告，因为其可能指示地层岩石的破坏以及除了钻头以外的其他原因。在地表处收集崩落物的大小、崩落物的岩性、以及崩落物所源于的深度。[0039]抽汲类别240包括：所收集的关于在各个井场处所执行的抽汲的数据。抽汲是由于以提高的速度从井身拉出钻具组而导致的井身流体静压力的瞬时减小。例如，当钻具组被拉出井时，其引起了井底压力的暂时减小。如果流体静压力减小得足够大，以致于形成欠平衡的状况，那么井最终将流动。如果流体静压力减小得足够大，以致于落在井身支撑所需要的水平之下，那么井身壁岩石最终将破坏并且形成孔扩大。用于引起井流动的流体静压力的减小大于将引起扩大的减小。因此，扩大更容易和更普遍地出现。所收集的关于钻具组运行速度、以及可以包括钻具组的尺寸(钻具组中所使用的不同管材的内直径和外直径)和钻头的直径的其他读数的数据，可以被归类到这一组中。[0040]井身偏斜类别250包括：所收集的关于各个井场处的井身或井眼中的偏斜的数据。孔偏斜是钻头与预先选择的井眼迹线的无意的背离。例如，井身偏斜可以包括：井身偏离竖直线的角度的偏斜。井也可以通过例如造斜器或其他操向机构故意偏斜。例如，井通常向水平方向偏斜到或转动，以增加与生产区的接触、与数量更多的裂缝相交或跟随复杂的构造。所收集的关于实际井身偏斜与规划井身偏斜的关系以及可以包括偏斜的方位角(方向)、原地应力的幅度和原地应力的方向的其他读数的数据可以被归类到这一组中。[0041]钻具组振动类别260包括：所收集的关于各个井场处的钻具组上的振动的数据。钻具组是一列或一串钻杆，其将钻井流体和扭矩传送到钻头。因此，钻具组是极细长的结构，并且因为钻具组具有比井眼更小的直径，所以其自由地侧向地、轴向地和扭转地振动。侧向振动的一个原因可能是钻环中失去平衡力，导致了涡动，恰似不平衡的离心机。另一原因可能是转动钻具组与井眼壁之间的摩擦。其他类型的钻具组振动包括扭转或转动振动。此外，当钻具组未转动时也可以观测到振动。例如，当在定向模式下使用可操纵的泥浆马达时，纵向粘滑运动摩擦可能引起不规则的振动。所收集的关于包括布孔方式、钻头故障和井底组件(BHA)设计的井场处的钻具组振动的数据可以被归类到这一组中。[0042]图3示出可以由所描述的井身稳定系统聚类到地层力学性质组300的信息的框图。地层力学性质组300包括：从各个井眼现场取得的测量结果，并且包括：扩大310、杨氏模量320、泊松比330、伽马射线340、无侧限抗压强度(UCS)350、抗拉强度360、岩石破裂压力370、地层互层量化380、以及天然裂缝390的类别。在一些实施方式中，基于测井数据做出已钻进的地层力学性质组300的信息的估计，所述测井数据可以在钻井过程完成以后(在多数情况下是一旦钻井过程完成就)从进入每个井身的工具取回。在一些实施方式中，测井数据可以在通过随钻测井(LWD)工具钻井的同时实时地获得。力学性质描述了针对已钻进的地层岩石的响应(根据扩大或缺少扩大)，对包括在钻井流体性质组100和操作实践组200中的参数进行控制。地层力学性质的读数可以提供地层岩石将如何对不同扰动和力(例如，扩眼和钻具组振动)做出响应的指示。例如，将预期具有高UCS值的地层岩石在其经受相同的力时，将比具有低UCS的地层更不易于受到扩大的影响。[0043]基于已产生的全局图和已汇集的数据的分析确定来自钻井流体性质组100、操作实践组200和地层力学性质组300的每个参数的贡献。所述确定过程可以在两个部分中执10CN112437829A说　明　书8/17页行。首先，针对油田全局图中的扩大的程度的斜移(skewing)，检查每个参数。其次，生成相关模型，以量化扩大与组中的每个因素之间的相关性。[0044]在一些实施方式中，相关模型包括：最小二乘回归，其可以包括多元线性回归，其中，分配一个值以表示每个因素的权重。然后，可以使用例如在全局图中观测到的趋势和基于其他操作考虑校准这个权重。所使用的最小二乘回归还可以包括：多元非线性回归，其识别趋势以及扩大与组中的每个因素之间的相关性。已识别的趋势和相关性然后可以以公式表示。这样的公式可以具有为每个因素分配的系数，其可以用于计算扩大。[0045]在一些实施方式中，相关模型包括：逻辑回归，其被用于估计离散值，例如，基于独立变量的集合的二进制值。用于算法的示例二进制值可以包括0/1、破坏/未破坏、扩大/未扩大、等等。在一些示例中，所述逻辑回归通过将数据拟合成分对数，预测出现井身破坏的概率。[0046]在一些实施方式中，所述相关模型包括：决策树，其可以包括用于分类问题和数据的有监督学习算法。决策树用于类别因变量和连续因变量两者。在一些示例中，种群被聚类到三种同质类。[0047]在一些实施方式中，相关模型包括：支持向量机(SVM)，其将每个数据项绘制为n维空间中的点，其中n表示特征。在这样的实施方式中，每个特征的值是特定坐标的值。[0048]在一些实施方式中，所述相关模型包括：朴素贝叶斯分类器，其基于具有预测因子(例如，三个组中的因素)之间独立的假设的贝叶斯原理。朴素贝叶斯分类器假设一个类中的特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如，如果钻井流体具有低泥浆重量、高粘度和高凝胶强度，则其可以被考虑成引起扩大。即使这些特征彼此依赖或基于其他特征的存在，朴素贝叶斯分类器也会将所有这些性质考虑成对该钻井流体将引起扩大的概率独立地做出贡献。[0049]在一些实施方式中，所述相关模型包括：k近邻(kNN)算法，其可以用于分类问题和回归问题两者。k近邻算法存储可用的案例，并且通过其k个邻居的多数表决对新的案例进行分类。所述案例被分配到通过距离函数测量到的其k个最近的邻居中的最常见的类。这样的距离函数可以包括欧式距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离和汉明距离。这些函数中的最前面的三个(欧式、曼哈顿、闵可夫斯基)用于连续函数。这些函数中的第四个(汉明)用于类别变量。[0050]在一些实施方式中，所述相关模型包括：k均值算法，其是求解聚类问题的一种无监督算法。k均值算法可以通过特定数量的聚类(例如，图1-图3描述的三个聚类或组，每个聚类具有用于之前描述的每个因素的单独的子聚类)，提供用于对给定的数据集合进行分类的方式。一个聚类内部的数据点与对等组是同质的或异质的。在一些实施方式中，k均值算法如下所述地形成聚类：1)k均值为每个聚类挑选数量k个点(例如，钻井流体泥浆重量)作为聚类心；2)每个聚类心泥浆重量数据点利用最接近的聚类心形成聚类；3)基于已有的聚类成员找到每个聚类的聚类心；4)针对新的聚类心，重复步骤2和3，以找到每个数据点距离新的聚类心的最近的距离，并且将其与新的k个聚类相关联。所述过程重复，直到出现收敛(例如，当聚类心不再改变)为止。[0051]k均值算法可以包括多个聚类。每个聚类可以包括其自己的聚类心。聚类心与聚类之中的数据点之间的差的平方的和构成了该聚类的内部平方值之和。此外，当将所有聚类11CN112437829A说　明　书9/17页的平方值之和相加时，其变为用于聚类求解的总的内部平方值之和。[0052]在一些实施方式中，所述相关模型包括：其他算法，例如，降维算法和梯度提升算法(GBM)。可以被包括在用于确定过程的相关模型中的之前描述的算法中的每一种识别趋势以及扩大与组中的每个因素之间的相关性(钻井流体性质组100、操作实践组200和地层力学性质组300)。这些趋势和相关性可以以公式的形式表示，所述公式具有为可以用于计算扩大的每个因素分配的系数。[0053]在一些实施方式中，在相关模型之中使用的特定的算法取决于使用补偿井(旧井)数据执行的验证过程。例如，当将确定过程用于新的油田或地层时，可以如所描述地采集补偿井数据。已采集的数据然后可以在试错过程中使用，以选择最适当的数值或统计分析。例如，最适当的分析可以利用已采集的数据，生成井身破坏/扩大的更准确的预测。因此，可以基于其在验证阶段中的性能决定要使用的数值或统计分析，因为验证阶段是输入数据和实际输出数据两者可用于判断例如准确性的阶段。[0054]在一些实施方式中，考虑针对图1-图3所描述的已聚类的信息，在两个阶段中建立相关模型。在第一阶段中，在以下三个组中的每个组中对参数进行聚类：钻井流体性质组100、操作实践组200和地层力学性质组300。所述聚类可以使用例如统计、数值、数据分析或人工智能技术实现。这些技术的示例包括但不限于多元线性回归和人工神经网络。作为示例，组一中的参数(例如，钻井流体)可以作为整体被用作独立参数(预测因子)，以通过对独立参数应用多元线性回归来预测井身扩大。还可以对其他两个组(操作实践和力学性质)执行相同的过程。这个阶段(阶段一)的相关模型的结果是针对每个组的单独的扩大的预测。在阶段二中，利用三个扩大的预测作为独立参数(预测因子)来应用相同的技术，并将最终估计的扩大作为输出。每个井经历的实际的扩大与由模型预测的扩大的比较可以被用作针对每个组分配权重的均值。[0055]图4示出井身稳定系统的示例过程400的流程图。为了清楚地呈现，下文的描述在图1、图2、图3和图5的上下文中总体描述过程400。然而，应该理解的是，处理400可以例如通过任何其他合适的系统、环境、软件和硬件、或者系统、环境、软件和硬件的适当组合来执行。在一些实施方式中，过程400的各步骤可以并行、组合、循环或以任意顺序运行。[0056]过程400总体描述了使用补偿井数据的模型的验证和建立。模型可以用于预测新井的井身破坏和扩大的范围。用于新井的输入数据包括之前描述的三个组：钻井流体性质组100、操作实践组200和地层力学性质组300。在一些实施方式中，只有地层力学性质是无法控制的。因此，基于已生成的模型，所述系统可以发布特定的建议，以调整最前面的两个组的不同因素，从而管理和预测井身破坏和扩大。[0057]在402处，接收用于井场的钻井后信息。钻井后信息可以包括：如上面描述的图1-图3中的钻井流体数据、操作参数数据和地层性质数据。过程400从402进行到404。[0058]在404处，相应的钻井流体数据、操作参数数据和地层性质数据中的每个数据元素基于每个钻井后的参数的信息类型被聚类到组。所述数据元素可以包括例如图1-图3所述的信息。例如，钻井流体数据可以包含：来自井场的周期性钻井流体读数、页岩抑制读数、泥浆流变能力读数、泥浆滤液读数和泥浆盐浓度读数(图1的110-150)的数据元素。作为另一示例，操作参数数据可以包含：来自井场的破坏-时间相关性读数、钻井参数、扩眼读数、抽汲读数、井身偏斜读数和钻具组振动读数(图2的210-260)的数据元素。作为又一示例，地层12CN112437829A说　明　书10/17页性质数据可以包含：来自井场的例如扩大的类别、杨氏模量、泊松比、伽马射线、UCS、抗拉强度、岩石破裂压力、地层互层量化、以及天然裂缝(图3的310-390)的数据元素。过程400从404进行到406。[0059]在406处，通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用统计分析(例如，多元线性回归)，生成相关模型。可以基于根据组相关模型来确定的扩大的预测而生成所述相关模型，所述组相关模型是基于对包括在每一组中的钻井后的参数应用的统计分析为每一组生成的。在一些实施方式中，每一个组相关模型包括：为包括在每个相应的组中的每个钻井后的参数分配的加权值。可以例如基于在井场经历的实际扩大与根据每一个组相关模型确定的扩大的预测的比较，确定这些加权值。例如，具有用于钻井流体数据的数据元素的类别可以根据图1的影响指示器160相对于彼此加权，其中，基于实际扩大与井场的扩大的预测的比较，确定影响指示器。同样，具有用于操作参数数据和地层性质数据的数据元素的类别可以分别根据图2和图3的影响指示器260和360相对于彼此加权。过程400从406进行到408。[0060]在408处，通过经由所述相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免新井场处的井身破坏的方案。过程400从408进行到410。[0061]在410处，发送用于在井场实施的方案。所述方案可以包括用于新井场处的临界参数(例如，钻井流体和操作实践调整的要求)的边界值和阈值。在410处，过程400结束。[0062]图5示出了根据实施方式的用于提供与如本公开中描述的算法、方法、功能、处理、流程和过程相关联的计算功能的示例性计算机系统的框图。示出的计算机502旨在包括任意计算设备，例如服务器、台式计算机、膝上型/笔记本计算机、无线数据端口、智能电话、个人数字助理(PDA)、平板计算设备、这些设备内的一个或多个处理器、或任意其它合适的处理设备(包括计算设备的物理和/或虚拟实例(或这两者))。附加地，计算机502可以包括计算机，该计算机包括可以接受用户信息的输入设备(例如键区、键盘、触摸屏或其他设备)以及输出设备，该输出设备传达与计算机502的操作相关联的信息，包括数字数据、视觉或音频信息(或信息的组合)或图形用户界面(GUI)。[0063]计算机502可以用作用于执行本公开中描述的主题的计算机系统的客户端、网络组件、服务器、数据库或其他持久性或任意其他组件(或它们的组合)。所示出的计算机502可通信地与网络530耦接。在一些实施方式中，计算机502的一个或多个组件可以被配置为在包括基于云计算、局部、全局、或其它环境在内的环境(或者环境的组合)中操作。[0064]从高层面来看，计算机502是可操作用于接收、发送、处理、存储或管理与所描述的主题相关联的数据和信息的电子计算设备。根据一些实施方式，计算机502还可以包括或可通信地耦接到应用服务器、电子邮件服务器、web服务器、缓存服务器、流传输数据服务器、商业智能(BI)服务器、或其它服务器(或服务器的组合)。[0065]计算机502可以通过网络530从客户端应用(例如，在另一计算机502上执行的应用)接收请求，并通过在适当的软件应用中处理所述请求来响应所接收的请求。另外，还可以从内部用户(例如，从命令控制台或通过其他适当的访问方法)、外部或第三方、其他自动化应用以及任何其他适当的实体、个人、系统或计算机向计算机502发送请求。[0066]计算机502的组件中的每个组件可以使用系统总线503通信。在一些实施方式中，计算机502的任意或所有组件(硬件和/或软件(或硬件和软件的组合))可以使用应用编程接口(API)512或服务层513(或API 512和服务层513的组合)，通过系统总线503彼此交互或13CN112437829A说　明　书11/17页与接口504(或两者的组合)交互。API 512可以包括针对例程、数据结构和对象类的。API 512可以是独立于或依赖于计算机语言，并且指的是完整的接口、单个功能或甚至是一组API。服务层513向计算机502或可通信地耦接到计算机502的其它组件(无论是否被示出)提供软件服务。计算机502的功能对于使用该服务层的所有服务消费者可以是可访问的。软件服务(例如，由服务层513提供的软件服务)通过定义的接口提供可重用的、定义的业务功能。例如，接口可以是以JAVA、C++或以可扩展标记语言(XML)格式或其他合适格式提供数据的其他合适语言所编写的软件。尽管被示为计算机502的集成组件，但是备选实施方式可以将API 512或服务层513示作为相对于计算机502的其它组件或可通信地耦接到计算机502的其它组件(无论是否被示出)的独立组件。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，API 512或服务层513的任意或所有部分可以被实现为另一软件模块、企业应用或硬件模块的子模块或副模块。[0067]计算机502包括接口504。尽管在图5中被示为单个接口504，但是可以根据计算机502的特定需要、期望或特定实施方式而使用两个或更多个接口504。接口504由计算机502用于与连接到网络530的分布式环境中的其它系统(无论是否示出)通信。通常，接口504包括以软件或硬件(或软件和硬件的组合)编码的逻辑，并且可操作用于与网络530通信。更具体地，接口504可以包括支持与通信相关联的一个或多个通信的软件，使得网络530或接口的硬件可操作用于在所示出的计算机502内部和外部传送物理信号。[0068]计算机502包括处理器505。尽管在图5中被示为单个处理器505，但是可以根据计算机502的特定需要、期望或特定实施方式而使用两个或更多个处理器。通常，处理器505执行指令并操纵数据，以执行计算机502的操作以及如本公开中所描述的任何算法、方法、功能、处理、流程和过程。[0069]计算机502还包括存储器506，其保存用于计算机502或可以连接到网络530的其它组件(无论是否被示出)(或两者的组合)的数据。例如，存储器506可以是存储与本公开一致的数据的数据库。尽管在图5中被示为单个存储器506，但是可以根据计算机502的特定需求、期望或特定实施方式和所描述的功能，来使用两个或更多个存储器。虽然存储器506被示为计算机502的集成组件，但是在备选实施方式中，存储器506可以在计算机502的外部。[0070]应用507是根据计算机502的特定需要、期望或特定实施方式提供功能(尤其是关于本公开中描述的功能)的算法软件引擎。例如，应用507可以用作一个或多个组件、模块、应用等。此外，尽管被示出为单个应用507，但是应用507可以被实施为计算机502上的多个应用507。此外，虽然被示出为与计算机502集成，但是在备选实施方式中，应用507可以在计算机502的外部。[0071]可以存在与包含计算机502的计算机系统相关联或在其外部的任意数量的计算机502，每个计算机502通过网络530进行通信。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，术语“客户端”、“用户”和其它适当的术语可以适当地互换使用。此外，本公开包含许多用户可以使用一个计算机502，或者一个用户可以使用多个计算机502。[0072]所描述的主题的实施方式可以单独或组合地包括一个或多个特征。[0073]例如，在第一实施方式中，一种由一个或多个处理执行的计算机实现的方法，包括：接收用于井场的钻井后的参数；基于每个钻井后的参数的信息类型，将已接收的所述钻井后的参数聚类到组；通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，14CN112437829A说　明　书12/17页生成相关模型；通过经由所述相关模型处理关于新井场的信息，确定用于避免所述新井场处的井身破坏的方案；以及发送用于在井场实施的方案。[0074]前述和其他所述实施方式可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个。[0075]可与以下特征中的任意特征组合的第一特征，基于根据组相关模型来确定的扩大的预测而生成所述相关模型，所述组相关模型是基于对包括在每一组中的钻井后的参数应用的统计分析为每一组生成的。[0076]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第二特征，每一个组相关模型包括：为包括在每个相应的组中的每个钻井后的参数分配的加权值。[0077]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第三特征，基于在所述井场经历的实际扩大与根据每一个组相关模型确定的扩大的预测的比较，确定加权值。[0078]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第四特征，加权值反映了每个相应的钻井后的参数相对于包括在同一组中的其他钻井后的参数对井身破坏具有的影响的量。[0079]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第五特征，所述组包括：钻井流体数据组、操作参数数据组和力学性质数据组。[0080]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第六特征，聚类到所述钻井流体数据组的钻井后的参数包括：来自井场的周期性钻井流体读数、页岩抑制读数、泥浆流变能力读数、泥浆滤液读数和泥浆盐浓度读数。[0081]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第七特征，聚类到所述操作参数数据组的钻井后的参数包括：来自井场的破坏-时间相关性读数、扩眼读数、抽汲读数、井身偏斜读数和钻具组振动读数。[0082]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第八特征，所述统计分析包括：对包括在每一组中的钻井后的参数应用多元线性回归。[0083]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第九特征，所述新井场和所述井场是相同的井场，用于在所述井场中实施的所述方案实时发送，并且，确定所述方案包括：基于所述相关模型，识别所述井场处的井身破坏、孔扩大和不好的孔状况的根本原因。[0084]可与以上或以下特征中的任意特征组合的第十特征，所述方案包括：所述新井场处的临界参数的边界值和阈值，并且其中，所述临界参数包括针对钻井流体和操作实践调整的要求。[0085]在第二实施方式中，一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，耦接到一个或多个处理器并且其上存储有指令，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行包括以下的操作：接收用于井场的钻井后的参数；基于每个钻井后的参数的信息类型，将已接收的所述钻井后的参数聚类到组；通过对包括在每一组中的钻井后的参数应用数值分析或统计分析，生成相关模型；通过经由所述相关模型处理关于新井场的信息，确