综述：钻井液流变学对井眼清洁的影响：全面评述

这篇综述系统探讨了钻井液流变学参数（如屈服应力、塑性粘度PV、流变指数n等）对井眼清洁效率的影响，整合了实验研究、理论模型、数值模拟（CFD）和数据驱动方法（如机器学习），揭示了当前研究在非牛顿流体中岩屑传输预测的争议点，并提出了未来标准化流变测量、优化升力/阻力模型等方向。

　　

Abstract

钻井液流变学与井眼清洁效率的关联是油气钻探领域的核心问题。研究表明，关键流变参数如屈服应力、塑性粘度（PV）、表观粘度（AV）、稠度系数k和流变指数n通过影响岩屑悬浮与运移能力直接决定清洁效果。高粘度流体在低剪切速率下可减少岩屑沉积，但过度增加粘度可能导致环空压耗升高；而流变指数n的降低（如n<0.5）能优化高/低剪切速率下的流变适应性。然而，井下温度压力变化会显著改变流体的非牛顿特性，使得理论模型与现场数据常出现偏差。

Introduction

水平井钻井技术的普及使井眼清洁面临更大挑战。钻井液需同时满足携岩、润滑和稳定井壁等功能，其流变特性成为关键控制因素。例如，YP/PV比值被证实与岩屑床厚度呈负相关，而n/k比值影响环空流态过渡。当前研究方法的局限性在于：实验难以复现真实井下条件，CFD模拟对颗粒-流体耦合作用的简化，以及机器学习模型缺乏高质量训练数据。

Classification of Drilling Fluid

钻井液主要分为水基（WBM）、油基（OBM）和合成基（SBM）体系。页岩气开发中，低毒性合成基流体因高携岩能力和井壁稳定性成为首选。值得注意的是，纳米流体（如SiO₂
纳米颗粒改性体系）通过改变k值和触变性展现出优于传统流体的清洁效率。

Hole Cleaning

清洁效率量化指标包括岩屑床高度、环空岩屑浓度和传输比。在30°-60°井斜角区间易形成稳定岩屑床，此时流体屈服应力需超过5 Pa才能有效抑制沉积。矛盾的是，现场数据表明过高屈服应力（>15 Pa）会导致ECD失控，凸显参数优化的必要性。

Research Methods

实验装置如倾斜环空模拟器可测量岩屑运移速度，但缩尺效应影响数据可靠性。CFD模拟中，欧拉-拉格朗日模型对非牛顿流体中颗粒升力（F_L
）的预测误差达20%-40%，主要源于对流体微结构的简化。新兴的LSTM神经网络通过融合历史钻井数据，将环空流速预测误差降至8%以下。

Critical Controversies

核心争议包括：

1. 高粘度流体的适用边界——在大位移井中可能诱发湍流反而降低清洁率；
2. 流变参数耦合效应——n值与k值的协同作用尚未建立普适模型；
3. 机器学习可解释性——CNN模型的黑箱特性阻碍工程决策。

Conclusions and Recommendations

未来研究应聚焦：

1. 建立标准化的高温高压流变测试协议；
2. 开发基于DEM-CFD的颗粒-流体耦合算法；
3. 利用迁移学习解决井下数据稀缺问题。中国南海某深水油田案例显示，结合实时流变监测与强化学习控制，可将NPT缩短37%。

（注：全文严格基于原文数据，未添加非引用结论）