基于人工智能的钻井工程异常预警系统研究及应用.pdf
《基于人工智能的钻井工程异常预警系统研究及应用.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于人工智能的钻井工程异常预警系统研究及应用.pdf(5页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、智能化与值儿技木Jul,2023AUTOMATIONPHINDUSTRY2023年7 月石自Vol.59,No.4动油化化第4期第59 卷基于人工智能的钻井工程异常预警系统研究及应用梅舜豪(中石化江汉石油工程有限公司,湖北武汉430 0 10)摘要:石油勘探开发过程中,钻井工程异常预警系统已实现主动预警,但仍存在跨系统、跨平台数据间通信和共享能力不足,预警类型单一等问题。引入人工智能技术,设计了融合井场多元数据分析诊断的钻井工程异常预警系统。该系统借鉴类似情况下钻井异常处理经验,在及时、准确地完成钻井异常预警任务的同时自学习、自增长,对于保障钻井安全生产、提高钻井效益均有重要意义。关键词:钻井
2、工程;信息化建设;异常识别;预警中图分类号:TP277文献标志码:B文章编号:10 0 7-7 32 4(2 0 2 3)0 4-0 0 59-0 5Research and Application of Anomaly Early-warning System on WellDrilling Engineering Based on Artificial IntelligenceMei Shunhao(Jianghan Petroleum Engineering Company,Wuhan,430010,China)Abstracts:Anomaly early-warning system
3、 for well drilling engineering has realized withpositive pre-warning in the petroleum exploration.But there are problems of insufficientcapacity of the data communicating and sharing between system and platform,and the early-warning type is single.An anomaly early-warning system for well drilling en
4、gineering withadopting artificial intelligence technology and integration of well site multivariate data analysisand diagnosis is designed.With referring the experience of abnormity handling in similarsituations for well drilling,the system can self-learn and self-grow while completing the welldrill
5、ing abnormity early-warning task timely and accurately.It is of great significance to ensurethe safe production of well drilling and improve the well drilling profit.Key words:well drilling engineering;informationization construction;abnormal recognition;early-warning随着中国非常规资源深人开发,国内石油勘探开发主阵地向地质构造更复
6、杂的区块转移,钻井模式向大位移井、水平井、超深井等发展,施工难度增大,异常工况出现的概率也随之增大。为预防事故发生或事态进一步恶化,国内外均开展了钻井工程预警技术的研究。传统人工预警依赖现场经验,全程监测随钻参数的细微变化,主观判断钻井任何时刻是否有出现异常的可能,这种预警模式已无法满足高效勘探开发的需求。近年来,石油领域信息化建设工作进展迅速,特别在钻井工程方面充分发挥源头数据采集优势,已完成了井场多专业数据资源整合。随着数字化程度的不断提高,为钻井工程预警提供了完整的数据支撑,目前钻井工程预警系统已实现主动预警,但跨系统、跨平台数据间通信和共享能力不足,预警类型单一、响应速度慢、异常误报率
7、高,自动化、智能化程度不能适应实际要求,对工程技术管理和决策的支撑力度有限 1连续、复杂、动态不确定性高的钻井环境或条件都会影响钻井模型的建立,即没有通用判别标准,而人工智能无需利用大量过程数据进行数学建模,只需学习标准案例便能识别异常并对新钻稿件收到日期:2 0 2 3-0 1-10,修改稿收到日期:2 0 2 3-0 4-11。基金项目:多种通讯约束下网络化智能系统的性能分析与优化设计(6 2 17 30 49)。作者简介:梅舜豪(1991一),男,湖北武汉人,2 0 18 年毕业于长江大学石油与天然气开发专业,获硕士学位,现就职于中石化江汉石油工程有限公司,从事公司特种作业信息建设及信息
8、管理工作,任工程师。60第59 卷石油化工自动化井环境做出适应性反应,在钻井异常预警方面具备优势。提出1套钻井工程异常预警系统,钻前利用邻井数据和知识库,实现钻前安全风险评估;钻中利用井场视频数据、实时钻井数据、录井数据、近钻头数据等结合邻井地质、工程数据,实时对钻井过程中二十多种地质、工程复杂情况进行智能预警并提供措施;钻后结合专家正向干涉更新知识库,实现经验共享,在保障钻井安全、提高钻井效益,推进智能油气田建设方面均有重要意义 2 1系统方案钻井异常是地质条件、操作技术、装备工具等综合作用可能产生的结果 3。该预警系统的建立旨在打破地域及时间局限,搭建完整、标准、独立、安全的随钻参数、地质
9、信息、邻井历史等数据通路,把握安全、稳定、经济、易用等原则,应用钻井、地质、智能化等多学科知识,整合现场及邻井的各种环境条件下大量钻井异常处理记录,模拟专家思维方式,明确各钻井异常井况下指标参数的响应特征,消除不确定性因素,完成钻前风险分析和钻中井况判断,及时预警异常,给出专业的预防和处理措施,避免事故形成并恶化。在长期、持续地实践应用过程中形成的经验以标准化知识库的形式储存并反复提高,持续降低异常情况的报错率,辅助钻井工程安全生产,从而节约安全生产成本,提升企业效益。1.1钻井工程数据集井场多元信息集中采集标准化和管理系统化是该预警系统后续分析和决策支持的根基。完整的钻井工程数据集包括存储源
10、头数据的数据库,以及根据该预警系统功能需求搭建的知识库:概念库、规则库、模型库、实例库和措施库,形成钻井异常预警领域的理论、工艺、模型、经验等知识的集合。1.1.1数据库基于 TCP/IP,U D P 的 Socket 接口,按照WITS/WITSML标准规范收集两类井场数据源:一类是由部署在井场的各类传感器直接采集的或派生的动态数据(综合录井数据、随钻测量数据);另一类是井史资料等人工录人静态数据。使用远程传输系统通过4G网络、光纤、卫星等传输途径传输数据保存至基地数据库,支持断点续传、自动恢复等功能 4。各类源头数据见表1所列。表1各类源头数据数据类型内容静态数据井史资料基础信息井号、各级
11、责任人、搬迁日期、平均机械钻速、完钻井深、水平段长、井底闭合距、完钻层位、完井方式、井径扩大率、井身质量、井身结构、井口装置、井位布局等地层信息构造位置、地层分层信息、地应力信息、地层变性、地层孔隙压力测试、地层破裂压力测试、中途测试、油气层保护等工程信息钻头使用信息、钻具组合及使用信息、螺杆使用记录、钻井液日志、油气显示综合、井径记录、钻取岩心记录、井斜数据、固井数据、套管数据、钻时记录、开窗侧钻井数据、欠平衡钻井数据、混气钻井工艺参数、特殊钻井工艺、钻井质量评定记录、故障及复杂统计表、重点情况汇总等动态数据录井参数工程参数立管压力、大钩负荷、扭矩、转盘转速、深度、泵压、泵冲、钻时等钻井液参
12、数钻井液类型、密度、温度、电导率、pH值等;池体积,流量等气测参数烃类气体的含量及组分特征、硫化氢含量等地质参数岩屑、岩心资料和荧光录井资料等安全视频前场、后场、油罐、二层台、钻台、罐区、缓冲罐、高架槽、井口等关键位置1.1.2知识库根据系统功能要求搭建的知识库包含以下内容:1)概念库。包含预警钻井异常所必须的本体属性、行为等概念及本体间关系的描述。2)规则库。规定综合决策求解问题的具体方法,包含钻井异常识别推理步骤和领域知识在其中所起的作用。3)模型库。通过预警算法综合分析钻井异常样本集中的各类异常参数,完成样本训练得到各类异常预警模型并将其存人模型库。现场实践中,系统将根据专家的干预和定制
13、自动重新训练、寻优模型参数,更新得到更有效的预警模型,以供系统能够更科学合理地分析当前的潜在事故。61第4期梅舜豪.基于人工智能的钻井工程异常预警系统研究及应用4)实例库。分类记录各工区的钻井异常案例基础信息、发生异常对应的参数变化过程以及异常处理记录,汇总形成钻井异常样本集,专家通过查询记录并评价,标记为有效则对该案例进行学习并存入以备调用,标记无效则删除。5)措施库。存储各类异常的预防和处理措施,在实践中持续存人具体案例的专家异常诊断处理方案。1.2异常特征分析钻井过程中可能出现的异常有地质异常、地质-工程异常、工程异常。地质异常由地质因素引起,主要是地层岩性变化、油气水异常、地层压力异常
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 人工智能 钻井 工程 异常 预警系统 研究 应用
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。