一、 引言
世界对能源需求和向碳氢化合物收获转型的需求正在加速，这归因于技术进步、发展优先事项和环境问题的结合[1]。钻井作业是石油和天然气行业中最敏感的部门之一。由于地热能是一种稳定的能源，因此每天都以极具吸引力的成本进行深井钻探。与钻井活动相关的工艺、技术、技术和创新的进步都对钻井作业效率、安全性和经济性产生重大影响，在释放碳氢化合物资源时，必须将其保持在可接受的水平。钻井作业作为石油和天然气勘探的核心环节，一直以来都备受关注。在这一背景下，智能化钻井设备的应用逐渐成为实现效率提升、降低成本以及改善作业安全性的重要途径。近年来，随着信息技术的迅速发展，智能化技术已经在钻井领域取得了显著的进展。传感技术的提高使得钻井过程中获得的数据更加精准和全面，控制系统的创新使得作业过程更为自动化和可控，而数据分析与人工智能的应用为决策提供了更为智能化的支持。这一系列的技术创新和整合，为智能化钻井设备的研发和应用提供了坚实的基础。
本研究旨在深入探讨基于智能化钻井设备的钻井作业效率提升，并通过对实际应用和效果的评估，揭示智能化技术在钻井行业中的潜在价值。通过对控制系统、人机交互和人工智能等关键技术的深入剖析，我们将突显这些技术在提升钻井作业效率方面的关键作用。同时，我们将探讨智能化钻井设备面临的挑战，并提出未来研究的方向，以推动这一领域的持续创新与发展。
二、 通过先进的系统和技术提高钻井性能
如果没有可操作的钻井系统，就无法满足通过开采碳氢化合物而产生的世界能源需求的激增。随着钻井系统相关技术的发展，从传统方法向非常规技术的转变，通过硬件和软件解决方案的手段，通过整合物联网技术、大数据分析、数字孪生、人工智能 （AI） 等商业价值解决方案，将能源系统转变为增强运营的一种方式，从而解决了钻井问题和未被发现的钻井相关问题钻井作业和活动期间的效率[2]。下面选择的评论涵盖了经过工业验证的实验室规模的学术解决方案，涵盖了钻井的多功能领域，有利于油井建设和开发作业，并将性能提高到另一个水平。
自动化和其他占主导地位的 4.0 技术（如人工智能、物联网、3D 打印、大数据、云技术和数字孪生技术）的趋势已经证明了释放业务价值以改善运营的可行性，同时保持客户对实际钻井过程的满意度。许多石油和天然气公司已经利用并部署了其中一些技术，从而开发了自己的硬件和软件工具，以实现运营活动的准确性和决策，以实现其资产的可持续性。
石油钻井平台等钻井设备的自动化对碳氢化合物的勘探和开发有很大的影响。许多石油公司现在开始为其钻井设备（如石油钻井平台）配备自主钻井控制系统，以缩短性能。自动化通过减少钻井现场的人为干预和降低劳动力成本来帮助提高安全标准，同时提高碳氢化合物开采的运营效率，并适用于海上和陆上。一个典型的例子是欧洲石油和天然气公司推出了第一个完全自主的海上平台，该平台能够在很少或没有操作人员的情况下进行钻井作业。另一个例子是集成钻井系统，如Amphion和Cyberbase，它们通过提供控制系统来自动化海上和陆上活动的钻台过程和设备交互，从而增加对钻井设备的钻井控制，提高安全性和效率，并减少钻井平台的冗余[3]。对于大多数运营商来说，海上作业中的物联网似乎已成为一个重要的“附加值”概念。此外，截至 2021 年，自动化已大部分从海上活动转移到陆上活动，尤其是那些具有密集和重复性活动的活动，例如涉及页岩和煤层气钻探的活动。尽管Endsley在二十年前就提出了关于自动化水平的概念，但Macpherson已经将Endsley的概念应用于钻井活动，提出了相同的10个自动化水平，而自主水平涉及自我决策系统，如旋转可操纵系统。截至 2021 年，新方向趋向于无需直接人工干预即可进行钻井的自主钻机。迄今为止，根据Endsley提供的定义，尚未实现完全自主的系统，但是，已经发表了一些尝试。虽然没有可比性，但值得一提的是，自 2018 年以来，采矿业已经报告了全自动爆破孔钻进系统。
三、 智能钻井技术及基本组成
智能钻探技术是基于自动钻探，将钻具、地面装备、司钻、以及远程实时操作中心等各个环节进行数字化集成，让它们在一个统一、开放的平台上进行交互操作，从而达到数据共享、通过数据分析进行智能优化决策的目的，以及以工业规范的钻机控制软、硬件平台为基础，完成闭环钻探。该系统包括系统总体结构，数据采集，信息传递，自动化控制，智能决策与分析，人机交互，标准认证等七个方面。
(1) 系统总体结构分析。在此基础上，构建从上至下的层级体系结构，明确各子系统间的集成方式和交互方式，包括系统间的通信、标准化的流程、人机一体化等。
(2)数据采集系统。从数据的获取模式，到过滤、变换、冗余和输出等方面进行了研究。
(3) 信息传送。智能钻探神经网络，实现了井下、钻台、远程操作中心等多个系统结点的连接。
(4) 自动化控制方式。为了保证钻井过程中的指令执行，地面和井下钻具的智能化、精细化、微型化。
(5) 建立智能决策与分析。钻探智能化各子系统的“区域脑”等效为计算机操作系统，借助仿真系统、远程决策系统、大数据分析和人工智能等手段，提高了钻探的智能化程度。
(6) 人机交互。本项目以人机交互方式，实现人机高效交互与可视化，解决由于信息不完备而导致的人工错误。
(7) 标准认证。标准化与认证制度的建立，有利于实现智能化钻探技术中各个子系统的有机结合，增强了系统的可操作性与可靠性。适当的标准和认证制度可以加快智能化钻探技术的应用和普及，使其得到一个飞跃。
先进的传感技术实时监测地层情况、井眼状态和流体流动等多个参数，使得操作人员能够及时了解钻井进展。智能控制系统实现了钻井过程的自动化，减少了对人工操作的依赖，提高了作业的精准性和连续性。大数据分析和人工智能技术的应用使得海量数据能够被高效处理和分析，系统通过优化钻井参数提高了作业效率，并能够预测潜在问题，有助于提前采取措施避免事故。支持远程监控和操作的能力提高了工作的灵活性，同时降低了人员因长时间驻地而可能面临的安全风险。智能化系统具备持续改进的能力，通过学习和优化算法，适应不同地质条件和作业环境，实时反馈机制有助于及时解决问题，提高了作业效率和设备可靠性。这些技术的综合应用，不仅保障了作业的安全性，同时加速了勘探和开发进程，为钻井行业带来了更为可持续和经济效益的发展。
四、 结论
中国智能化钻探技术的发展迫切需要吸收国外的先进经验，并组织国内外各方面的研究人员进行合作，建立一个完整的智能化钻探框架系统。一方面，重点突破钻机自动化、数据采集、传输、控制等关键技术，建立“地层-井眼-地表”数据采集和传输链路，实现“软、硬件”一体化的自动化闭环控制钻井；另一方面，针对钻井过程中存在的问题，提出一种新的钻井方法。同时，以实际钻探数据为基础，开展大数据、人工智能等技术的研究，进行智能钻探参数的优化与风险诊断，形成智能化钻探支撑技术。
参考文献
[1] 王敏生, 光新军. 智能钻井技术现状与发展方向[J]. 石油学报, 2020, 41(4): 505-512.
[2] 李根生, 宋先知, 田守嶒. 智能钻井技术研究现状及发展趋势[J]. 石油钻探技术, 2020, 48(1): 1-8.
[3] Macpherson John, D.; de Wardt John, P.; Florence, F.; Chapman Clinton, D.; Zamora, M.; Laing Moray, L.; Fionn, P.I. Drilling Systems Automation: Current State, Initiatives and Potential Impact. In Proceedings of the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, New Orleans, LA, USA, 30 September–2 October 2013. [CrossRef]