全球智能钻井关键技术发展态势分析

靳军宝 ,  郑玉荣 ,  付爽 ,  曹琨 ,  孟欢欢

现代化工 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (S2) : 12 -16.

PDF (3534KB)
现代化工 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (S2) : 12-16. DOI: 10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2025.S2.003
专论与评述

全球智能钻井关键技术发展态势分析

作者信息 +

Analysis on global development trend of key intelligent drilling technologies

Author information +
文章历史 +
PDF (3618K)

摘要

钻井作为油气勘探开发的核心环节之一,随着大数据、人工智能技术在钻井领域的深入应用,智能钻井技术不断取得突破。以德温特创新索引国际专利数据库(DII)为数据来源,利用Derwent Data Analyzer(DDA)、Derwent Innovation(DI)等专利分析工具和平台,对智能钻井领域的专利申请进行了系统分析。结果表明,智能钻井领域专利申请主要集中在中国、美国和加拿大,但美国核心专利数量占据绝对优势。主要研发机构包括中国石油、中国石化、中海油、西南石油大学、哈里伯顿能源服务公司等。技术布局主要集中在利用旋转钻井、测试操作和设备、海洋钻井结构和设备、其他钻井方法和设备、钻井液、打捞和回收工具、缆索钻井等。

Abstract

Drilling is one of the core links in oil and gas exploration.With the in-depth application of big data and artificial intelligence technology in the drilling field,intelligent drilling technology continues to make breakthroughs.Taking Derwent Innovation Index International Patent Database (DII) as the data source,this paper analyzes the patent application in the intelligent drilling field by using Derwent Data Analyzer,Derwent Innovation and other patent analysis tools and platforms.Results show that the patent applications in the intelligent drilling field are mainly concentrated in China,United States and Canada,but the number of core patents in the United States has an absolute advantage.Main R&D institutions include CNPC,Sinopec,CNOOC,Southwest Petroleum University,Halliburton Energy Services Company,etc.Technical layout mainly focuses on the rotary drilling,testing operation and equipment,marine drilling structure and equipment,other drilling methods and equipment,drilling fluid,fishing and retrieval tools,cable drilling and so on.

Graphical abstract

关键词

智能钻井 / 专利地图 / 态势分析 / 专利技术

Key words

intelligent drilling / patent map / situation analysis / patent technology

引用本文

引用格式 ▾
靳军宝,郑玉荣,付爽,曹琨,孟欢欢. 全球智能钻井关键技术发展态势分析[J]. , 2025, 45(S2): 12-16 DOI:10.16606/j.cnki.issn0253-4320.2025.S2.003

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

近年来我国油气资源勘探开发不断向着超深层或深海、致密油气和页岩油气等非常规油气资源拓展[1],面临开发难度大、经济成本高等挑战。而智能钻井技术是在新时代下融合人工智能等技术发展起来的一项变革性钻井技术[2-3],该技术大幅提高作业效率与安全性[4-7],降低成本和资源消耗[8]。国内智能钻井研发与应用机构主要有中石化、中石油和中海油等,国外主要有Schlumberger、Halliburton和Baker Hughes等大型油田服务公司[9-10]
目前智能钻井技术正处于技术发展的关键时期[11],对智能钻井技术发展态势与未来发展方向进行分析研判至关重要。我国智能钻井技术经历了从理论探索到工程应用的演进过程。早期研究聚焦于基础理论构建,如张绍槐[12]提出基于电子钻柱的智能钻井框架,强调井下数据传输与闭环控制的重要性。随着技术进步,研究逐步转向实际应用,如王以法[13]开发了实时专家控制系统,首次将人工智能引入钻井决策。近年来,人工智能与大数据技术的融合推动智能钻井进入快速发展阶段,李根生等[14]指出,智能钻井需实现“超前探测、智能导向与闭环控制”三位一体的技术突破。刘清友[15]深入探讨了智能钻井装备及工具在页岩气钻井中的关键作用,提出通过将智能钻井技术架构与“群智慧”策略相结合,以满足页岩气井工厂化开发的高效需求。
因此,本文通过德温特创新索引国际专利数据库(DII),利用Derwent Data Analyzer(DDA)、Derwent Innovation(DI)等专利分析工具和平台,对智能钻井领域专利技术进行分析,旨在系统客观地揭示智能钻井技术的研发现状与态势,包括专利技术的分布、主要技术领域、研发热点以及技术布局[16-18],为我国智能钻井技术相关研究提供参考。

1 数据来源及分析工具

1.1 数据来源及检索策略

本研究专利数据来自德温特创新索引国际专利数据库(DII)。DII收录来自全球超过60个专利授予机构的4 000多万专利家族,数据可回溯到1963年[19]。共检索到智能钻井相关专利2 627件(数据检索时间:2022年10月18日)。

1.2 分析工具

本研究分析工具主要采用美国科睿唯安开发的DDA、DI分析工具与平台等。其中DDA是一款具有强大分析功能的文本挖掘软件,可以对文本数据进行多角度的数据挖掘和可视化全景分析。通过借助DDA分析工具可以发现领域技术发展趋势、寻找技术合作伙伴;通过DI分析工具可以绘制专利地图,挖掘专利研发热点主题等。

2 结果与讨论

2.1 专利申请数量年度变化

图1为智能钻井技术专利申请年度变化情况,全球智能钻井技术研发共涉及专利数2 627件。智能钻井研发主要从2000年初开始,相关专利数量逐年增加,2008年开始相关专利申请得到快速增长,2021年相关专利申请量464件,为历年最高。由于专利公布具有一定的滞后性,所以2021年之后的数据仅供参考。

2.2 主要专利受理国别/地区

图2为全球智能钻井研发主要国家和地区分布情况,可以看出,全球智能钻井主要研发国家集中在中国、美国、加拿大、俄罗斯、巴西等国家,其中中国(专利数2 234件,占全球智能钻井研发的78.91%)和美国(324件,占全球的11.45%)占到全球智能钻井研发的90.36%。
从全球智能钻井研发主要国家和地区年际变化(图3)可以看出,美国在相关智能钻井领域研发最早,中国相关研发主要从2006年开始,2009年起相关专利申请量开始快速增长,目前仍处于快速增长中。

2.3 机构分布

全球智能钻机主要研发机构包括中国石油、中国石化、中海油、西南石油大学、哈里伯顿能源服务公司、斯伦贝谢技术公司、沙特阿拉伯石油公司、中国石油大学(华东)、中石化胜利油田公司、ARAMCO服务公司,具体专利数量详见表1

2.4 研发技术方向

全球智能钻井技术研发涉及旋转钻井(2 470件专利)、测试操作和设备(174件专利)、海洋钻井结构和设备(117件专利)、其他钻井方法和设备(99件专利)、钻井液(67件专利)、打捞和回收工具(51件专利)和缆索钻井(17件专利)等技术方向。
分析全球智能钻井技术年际变化(图4),旋转钻井从上世纪70年代开始就有相关专利申请,2012年起相关专利申请开始增长。测试操作和设备、海洋钻井结构和设备、其他钻井方法和设备、钻井液、打捞和回收工具和缆索钻井等技术方向主要从2010年开始发展。
分析全球智能钻井研发主要国家年际变化(图5),可以看出旋转钻井智能化研发主要集中在中国、美国、加拿大、俄罗斯等国家;测试操作和设备智能化研发主要集中在中国、美国和加拿大;海洋钻井结构和设备智能化研发主要集中在中国和美国;其他钻井方法和设备智能化研发主要集中在中国、美国和俄罗斯;钻井液智能化研发主要集中在中国、美国和加拿大;打捞和回收工具智能化研发主要集中在中国和美国;缆索钻井智能化研发主要集中在中国。
分析主要研发企业/机构的技术研发方向(图6),可以发现:旋转钻井智能化研发方向主要研发机构有中国石油、中国石化、中海油、西南石油大学、斯伦贝谢、哈里伯顿等;测试操作和设备智能化技术方向主要研发机构有斯伦贝谢、中海油和中石化胜利油田公司等;海洋钻井结构和设备智能化技术主要研发机构有中海油;其他钻井方法和设备智能化技术方向主要研发机构有西南石油大学、中国石油、中海油和中国石油大学(华东)等;钻井液技术方向研发主要机构有西南石油大学、中国石油大学(华东)、哈里伯顿和中国石油大学(北京)等;打捞和回收工具方向研发主要机构有沙特阿拉伯石油公司、ARAMCO服务公司和西安洛克电子科技有限公司;缆索钻井方向研发主要机构有中海油、中国石油。

2.5 智能钻井技术树

通过DI知识图谱聚类,将智能钻井领域主要技术进行拆解和聚类,研究主流技术研发重点,主要包括以下7类技术方向(图7)。
(1)旋转钻井技术方向研究热点技术主题主要有智能信号接收机、智能配水器、旋转钻井封隔器、远程监控系统、抽油机、旋转钻井用缓冲弹簧、气体阀门控制方法、通信模块、电气控制系统、压力、温度传感器、旋转钻井抽油杆、旋转钻井钻头、旋转钻井柱塞等。
(2)测试操作和设备技术方向研究热点技术主题主要有智能钻井控制模块、电气控制系统、信号接收器、智能钻头、操作显示器、自动施工模式、数据采集装置、压力传感器、旋挖钻机辅助施工系统、海上钻井作业通信系统、钻井泥浆自动监控系统、语音交互钻井控制系统、井控语音系统等。
(3)海洋钻井结构和设备技术方向研究热点技术主题主要有智能机器人、智能采样器、取样存储容器、海洋钻井平台、导向轮、报警信号、歧管总成装置、温压监测、减速器等。
(4)其他钻井方法和设备技术方向研究热点技术主题主要有智能钻井机器人、气体压力随钻测量装置、气动泥浆调节阀、轴向调节式井底调节器、智能语音交互钻机控制系统、钻杆、电气控制系统、智能钻井设备仿真培训系统、油井智能钻井装置、油水界面智能分析测控系统、油井远程管理系统等。
(5)钻井液技术方向研究热点技术主题主要有智能钻井液、恒流变钻井液、钻井泥浆自动监控系统、钻井液配方智能设计、钻井液液位智能检测装置、智能测井电导传感器、钻井液智能处理装置等。
(6)打捞和回收工具技术方向研究热点技术主题主要有布水管、压力传感器、信息管理系统、电力提供装置、温度传感器、打捞工具、管柱等。
(7)缆索钻井技术方向研究热点技术主题主要有智能钻杆、智能钻杆数据传输系统、井下数据传输系统等。

2.6 技术主题演化分析

根据专利技术分类特征,选取DWPI手工代码进行共类分析,通过构建技术共现矩阵,分析智能钻井技术主题的演化情况。
基于DWPI的技术演化图谱显示(时间段选取1990—2022年),智能钻井主要技术主题依次为H01-B03(旋转钻井)、H01-B08(测试操作和设备)、H01-B01(海洋钻井结构和设备)、H01-B05(其他钻井方法和设备)、H01-B06(钻井液)、H01-B07(打捞和回收工具)和H01-B04(缆索钻井),具体技术演化趋势见图8
通过不同时间片段的DWPI技术主题演化图谱来看,1996—2000年智能钻井技术研究主题主要集中在H01-B03B2(旋挖井控设备的测量程序和设备)、H01-B03B3(旋挖井控设备的阀和控制设备);2001—2005年智能钻井技术研究主题主要集中在H01-B03B3(旋挖井控设备的阀和控制设备)、H01-B03B2(旋挖井控设备的测量程序和设备)、W05-D07X(报警器、信号、遥测和遥控的测量或控制信号的传输系统)、H01-B03D(旋挖的传输/发电机发电,数据等)和W05-D08E(报警器、信号、遥测和遥控的远程监控);2006—2010年智能钻井技术研究主题主要集中在H01-B03D(旋挖的传输/发电机发电,数据等)、H01-B03B3(旋挖井控设备的阀和控制设备)、H01-C11(完井测试的控制操作和设备)、H01-D12(原油和天然气生产的控制操作和设备)和H01-B03B2(旋挖井控设备的测量程序和设备);2011—2015年智能钻井技术研究主题主要集中在H01-B03D(旋挖的传输/发电机发电,数据等)、H01-B03B3(旋挖井控设备的阀和控制设备)、Q49-A(采矿和采石设备)、Q49-V35(泥浆开采)和H01-C11(完井测试的控制操作和设备);2016—2020年智能钻井技术研究主题主要集中在H01-B03D(旋挖的传输/发电机发电,数据等)、Q49-A(采矿和采石设备)、H01-B03B3(旋挖井控设备的阀和控制设备)、Q49-V35(泥浆开采)和Q49-H(从矿山、钻孔或井中移除工具的设备和方法);2021—2022年智能钻井技术研究主题主要集中在H01-B03B3(旋挖井控设备的阀和控制设备)、Q49-A(采矿和采石设备)、H01-B03D(旋挖的传输/发电机发电,数据等)、Q49-V35(泥浆开采)和Q49-H(从矿山、钻孔或井中移除工具的设备和方法)。具体各技术之间演化图谱见图9

2.7 核心专利技术分析

本报告通过INNOGRAPHY专利强度和引证指数法结合来选择核心专利技术,共筛选出全球智能钻井核心技术共92件,占到全球智能钻井专利技术的3.50%。通过对核心专利技术分析发现:美国是全球智能钻井核心专利主要研发国家,占到全球核心专利的45.6%(57件),处于绝对优势;中国、加拿大等也是主要研发国家/地区,全球占比分别为31.26%、10.9%。全球智能钻井核心专利主要集中在旋转钻井方向,其他技术方向分别为测试操作和设备、其他钻井方法和设备、钻井液、海洋钻井结构和设备、打捞和回收工具、缆索钻井。全球智能钻井核心专利专利权人主要为贝克休斯公司、斯伦贝谢技术公司、哈里伯顿能源服务公司、中国石油和沙特阿拉伯石油公司等,专利数量依次为9、8、8、7件和3件。

3 结论与建议

(1)专利申请快速增长,中国主导数量增长。全球智能钻井专利申请自2000年初起步,2008年后进入快速增长期,目前仍在快速增长中。智能钻井领域专利申请主要国家有中国、美国、加拿大、俄罗斯、巴西等国家,其中中国相关专利申请数量占据绝对优势。
(2)研发机构比较集中,国内外企业技术侧重不同。中国石油、中国石化等国企及高校(如西南石油大学)主导专利申请,主要聚焦在旋转钻井、海洋钻井等技术领域;国际企业(如斯伦贝谢、哈里伯顿)则在测试设备、钻井液等细分领域拥有核心专利。
(3)技术方向以旋转钻井为主,新兴领域逐步扩展。旋转钻井占技术研发的94%(2 470件),为绝对主流;测试设备、海洋钻井、缆索钻井等新兴方向自2010年后逐步发展,涉及自动化、远程监控等智能化技术。
(4)技术演化趋向自动化和数据驱动。技术主题从早期机械控制转向数据传输、远程监控(如H01-B03D、W05-D08E),近年热点包括泥浆开采、智能钻井液及工具回收技术。
(5)美国掌握核心专利,中国量多质待提升。美国虽仅占全球专利总量的11.45%,但核心专利占比45.6%(57件),技术壁垒显著;中国核心专利占比31.26%,与其专利总量不匹配,需提升专利质量。核心专利技术方向主要集中在旋转钻井,主要机构有贝克休斯公司、斯伦贝谢技术公司、哈里伯顿能源服务公司、中国石油和沙特阿拉伯石油公司。
下一步我国应聚焦提升核心专利布局,通过强化产学研协同推动测试设备、钻井液等关键技术突破,并前瞻布局缆索钻井、智能钻井液等新兴领域;同时加强国际合作引进尖端技术,鼓励企业在美国、欧洲等市场进行专利布局,构建全球化技术壁垒;针对打捞工具、海洋钻井等细分赛道,需制定动态研发策略并扶持中小企业(如西安洛克电子科技有限公司),形成“自主创新+国际联动”的全链条创新体系,抢占技术制高点。

参考文献

[1]

胡文瑞. 地质工程一体化是实现复杂油气藏效益勘探开发的必由之路[J]. 中国石油勘探, 2017, 22(1):1-5.

[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]

刘清友. 若干智能钻井装备发展现状及应用前景分析—以四川盆地页岩气开发为例[J]. 钻采工艺, 2022, 45(1):1-10.

[4]

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.

[5]

李根生, 宋先知, 祝兆鹏, . 智能钻完井技术研究进展与前景展望[J]. 石油钻探技术, 2023, 51(4):35-47.

[6]

Orales A N, Nasrabadi H, Zhu D. A modified genetic algorithm for horizontal well placement optimization in gas condensate reservoirs[R]. SPE 135182, 2010.

[7]

Cui M, Wang G H, Ge H Y, et al. Maximizing drilling performance with real-time drilling vibration mitigation in the deep wells[R]. SPE 181003, 2016.

[8]

吴思源, 李守定, 陈冬, . 大闭环伺服控制随钻智能导向钻井方法[J]. 地球物理学报, 2021, 64(11):4215-4226.

[9]

薛倩冰, 张金昌. 智能化自动化钻探技术与装备发展概述[J]. 探矿工程(岩土钻掘工程), 2020, 47(4):9-14.

[10]

杨传书, 张好林, 肖莉. 自动化钻井关键技术进展与发展趋势[J]. 石油机械, 2017, 45(5):10-17.

[11]

杨传书, 李昌盛, 孙旭东, . 人工智能钻井技术研究方法及其实践[J]. 石油钻探技术, 2021, 49(5):7-13.

[12]

张绍槐. 论智能钻井理论与技术及其发展[J]. 天然气工业, 2008, 28(11):3-7.

[13]

王以法. 人工智能钻井实时专家控制系统研究[J]. 石油学报, 2001, 22(2):83-86.

[14]

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.

[15]

刘清友. 若干智能钻井装备发展现状及应用前景分析:以四川盆地页岩气开发为例[J]. 钻采工艺, 2022, 45(1):1-10.

[16]

张树良, 王金平, 赵亚娟. 国际生态环境材料技术专利态势分析[J]. 科学观察, 2010, 5:26-36.

[17]

靳军宝, 白光祖, 田晓阳, . 盐湖锂镁分离提取技术国际态势分析[J]. 盐湖研究, 2014, 22(1):62-67.

[18]

靳军宝, 高峰, 古志文, . 基于DII的生物育种专利技术国际态势分析[J]. 中国农业科技导报, 2015, 17(4):176-180.

[19]

徐明明, 陈文龙. 无人直升机领域专利地图分析——基于德温特创新索引数据库的检索数据[J]. 情报理论与实践, 2014, 37(2):85-87.

基金资助

国家社会科学基金项目(22BTQ066)

中国科学院“西部之光”青年学者项目(2024)

AI Summary AI Mindmap
PDF (3534KB)

453

访问

0

被引

导航
相关文章

AI思维导图

/