摘要：为有效解决钻井过程中的井壁失稳问题，根据地震和测井信息之间的密切联系，建立了基于地震属性的实时井壁稳定性预测模型。该模型综合利用地震、测井和地质资料，从待钻目标井和已完钻邻井的井旁地震记录中分别提取最优地震属性组合，运用小波神经网络建立已钻井地震属性与测井数据之间的分层映射关系模型，利用当前待钻地层的地震属性并选取相应的映射模型实时预测钻头以下地层的声波和密度测井曲线。基于预测结果结合井壁稳定力学模型计算待钻层段的孔隙压力、坍塌压力和破裂压力，进而预测安全钻井液密度范围。塔里木油田的实际应用表明，该预测模型具有良好的实时操作性能，测井曲线、地应力、孔隙压力、破裂压力和安全钻井液密度范围的预测精度均较高。图5表1参21

关键词：井壁稳定性 实时预测 地震属性 小波神经网络 安全钻井液密度 

单位：中国石油大学北京石油天然气工程学院