数据拓展和增量更新的井底压力实时预测方法

针对复杂井段数据难获取，静态预测模型难适应复杂井下条件的问题，提出利用智能方法实时预测波动的井底压力。基于生成对抗网络，扩充了井下单一的随钻数据空间，突破了井底有效测压数据量少的问题，建立了数据增强下的井底压力预测模型。为有效提升模型对工况变化的自适应能力和迁移性能，在增量更新数据的条件下，分段训练多个长短时记忆网络(LSTM)模型，基于迁移集成学习实现预测模型的实时更新。最后利用混合注意力机制实现智能预测模型的可解释分析。试验结果表明，经过数据拓展训练的模型在精度和稳定性上均显著优于之前，增量更新实时预测的方法大幅提高了模型的泛化能力和现场应用的时效性，模型平均相对误差仅为0.12%。可解释分析表明，井底压力具有较强的短期自相关性和井口回压具有波动的传递特性。研究结果可为实现深层钻井井底压力精准高效预测和智能模型的可解释性提供理论指导。     

基于主成分分析的NCPSO-BP机械钻速预测

目前常用的机械钻速预测理论模型仅通过相关性、贡献度来筛选模型输入参数，没有积极挖掘随钻采集的复杂属性间关系，导致信息缺乏完整性。为了最大化保留复杂属性间线性关系，提出了一种基于主成分分析的钻速预测模型，并引入混沌变异的小生境粒子群算法(NCPSO)优化BP神经网络，提高模型的收敛速度与精度。首先，采用主成分分析法根据不同的方差贡献度对高维钻井数据进行降维、降噪；其次，建立智能优化算法-神经网络钻速预测模型，利用混沌变异的小生境粒子群算法的训练结果为BP神经网络权值、阈值赋予初值，以此建立机械钻速预测模型；最后，在不同输入维度进行对比分析NCPSO-BP模型与PSO-BP，GA-BP和标准BP的机械钻速预测结果。研究结果表明，在8维、10维输入的情况下，NCPSO-BP机械钻速模型的预测精度平均提高了59%，训练速度平均提高了26.3%，为日益复杂的钻井环境下机械钻速精确预测提供了理论基础。     

水平井钻井过程中井底钻压预测及应用

钻头的性能主要通过机械钻速来评判,而井底钻压是影响机械钻速的主要参数。特别对于水平井,其水平段摩阻大、不易施加钻头载荷,导致井底钻压与地面钻压差异较大,因此计算和测量井底实际钻压非常重要。综合Johancsik模型和Aadnoy 3D模型并考虑管柱的刚度,建立了摩阻扭矩模型。井底钻压的计算分为两步,即先使用钻头空钻数据计算钻柱与井壁间的摩擦因数,然后用所得摩擦因数预测钻井时的井底钻压。同时,在Visual C++2013的集成开发环境下,利用C#开发了井底钻压的计算程序,使用开发的程序对摩擦因数和井底钻压进行了计算。结果表明:计算所得井底钻压在数值和变化趋势方面与实测值吻合较好,钻压计算模型和程序能够依据地面钻井数据准确预测井底钻压。井底钻压计算模型和程序可用于钻井事后分析,也可与常规自动送钻系统集成实现井底钻压的准确控制,从而提高钻头性能和钻井效率、降低钻井成本。     

应用LSTM神经网络实现机械钻速(ROP)预测及异常值检测的方法研究

机械钻速(ROP)是反映钻井效率和工程风险的一个重要参数,对于高度非线性的钻井系统,传统的钻速方程和全连接神经网络计算的方法无法全面考虑影响ROP的工程因素,应用时间序列技术的LSTM神经网络方法构建机械钻速预测模型,通过优化LSTM网络结构和预测长度提高模型预测精确度,研究发现ROP预测范围在10m以内较为准确,以模...     

基于长短期记忆神经网络的油田新井产油量预测方法

针对油田常用人工智能产油量预测方法无法考虑数据在时间上相关性的问题,提出了采用基于长短期记忆(简称LSTM)神经网络的油田新井产油量预测方法。在分别介绍反向传播(简称BP)神经网络、循环神经网络(简称RNN)、LSTM神经网络原理以及建模步骤的基础上,以某油田新井单井年产油量预测为例,对影响新井单井年产油量的开发指标进行了筛选,对相应LSTM神经网络进行了训练,并对新井单井年产油量进行了预测。将预测结果与支持向量回归模型和BP神经网络进行了对比,结果表明,该预测模型拟合效果更好,预测精度更高。基于LSTM神经网络的预测方法可以作为一种新的人工智能方法用于油田新井产油量的预测,为准确预测油田新井产量,指导油田开发决策提供了一种新的方法。     

钻柱摩阻扭矩智能实时分析与卡钻趋势预测

钻柱摩阻扭矩的实时分析对提高钻井效率、规避钻井卡钻风险具有重要作用,目前摩阻扭矩分析以钻前预测为主,但钻井过程中摩阻扭矩的实时分析尚不成熟。针对当前井底钻压扭矩预测不准、钻柱摩阻系数的确定存在盲目性等问题,提出一种钻柱摩阻扭矩智能实时分析方法。该方法利用神经网络模型实时计算井底钻压扭矩,结合摩阻扭矩刚杆模型采用二分法实时反演摩阻系数,准确分析钻柱受力。考虑到钻柱摩阻系数在一定程度上表征钻柱卡钻趋势,进一步利用该方法对钻井卡钻趋势进行预测。将该方法应用于现场数据,发现某井钻柱摩阻系数在6 000~6 100 m区间整体呈现逐渐增大的趋势,且在6 100 m处附近,钻柱摩阻系数从0.35附近陡增至0.75,变化极为剧烈,说明即将发生卡钻。经过对该井的钻井日志查证,该井在6 100 m处附近蹩停顶驱钻具卡死。说明利用该方法对卡钻趋势进行预测具有良好的效果,便于现场实时调整钻井参数,有效规避卡钻风险,提高钻井效率。     

基于PCA-BP算法的机械钻速预测研究

钻井过程中，机械钻速是衡量钻井效率的一个重要指标，准确预测机械钻速对提高钻井效率、降低成本具有重要作用。常用的钻速方程预测模型存在建模困难、求解困难等问题。为此，提出一种基于主成分分析算法(PCA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型。基于PCA-BP模型预测机械钻速，并将预测结果与BAS-BP、BP和RF等模型的预测结果进行横向对比。结果表明，PCA-BP的拟合优度(R²)分别提高5.7%、9.4%和18.7%;均方根误差分别降低23.88%、30.3%和43.6%;平均绝对百分比误差分别降低35.45%、56.7%和61.5%。预测结果表明，新模型的精度更高、收敛速度更快。PCA-BP模型还可实时评价影响机械钻速因素的合理性，为提高机械钻速提供指导意见。研究结果可为实际钻进过程中提高机械钻速提供更科学的参考依据。     

基于BP和LSTM神经网络的顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测方法

顺北油田断裂发育,地质构造复杂,储集层埋深达8 000 m,具有高温高压、窄钻井液密度窗口等特征,地层孔隙压力的预测精度难以满足工程需求。为了提高地层孔隙压力的预测精度,利用人工智能方法在处理复杂非线性问题上的优势,采用反向传播神经网络BP和长短期记忆循环神经网络LSTM这2种人工智能算法,基于顺北油田5号断裂带上3口井的声波时差、自然电位和自然伽马等11种特征数据以及经实测校正的地层孔隙压力标签数据,建立了顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测模型,BP神经网络模型的预测误差为3.927%,LSTM神经网络模型预测误差为2.864%。测试结果表明,LSTM神经网络模型具有更好的预测效果,满足现场地层孔隙压力的预测精度,为保障顺北油田5号断裂带钻井安全提供数据参考。     

基于不同人工神经网络的催化裂化焦炭产率预测对比

在催化裂化装置（FCC）中,焦炭产率增加不但会使装置的总液收降低,而且会影响装置的热平衡,增加装置的操作难度。控制催化裂化装置焦炭产率十分重要,而其前提是能够准确预测装置的焦炭产率。催化裂化焦炭的生成和烧焦过程是一个连续的过程,影响参数众多且各参数之前互相影响,使用传统的方法建立多参数的预测模型具有一定的难度。本文利用人工神经网络(ANN)结合催化裂化装置的生产数据分别建立了GRNN神经网络预测模型和BP神经网络预测模型。对比分析结果表明,BP神经网络预测结果的准确度和稳定性优于GRNN神经网络。为进一步提高BP神经网络的预测效果,又分别使用了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对其进行优化。对比分析两种优化算法表明,两种优化算法均能提高BP神经网络的预测精度,综合考虑预测结果的准确性和稳定性两个方面,经遗传算法优化的BP神经网络预测模型优于经粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。     

定向井钻压传导计算方法

在定向井、水平井钻井过程中,钻柱摩阻的存在直接影响了钻压传导,井底钻压往往低于预定施加钻压,严重影响了钻井效率.因此,科学地进行钻压传导分析,准确地计算井底实际钻压是保证定向井快速钻井的关键.考虑钻井液对钻柱轴向力的影响,并结合定向井钻柱结构特点,分别对上部钻柱和底部钻具组合进行受力分析,建立了上部钻柱和底部钻具组合轴...     

基于神经网络的卡钻预测

针对钻井过程的复杂性、不确定性等特点,提出应用神经网络技术预测卡钻事故,建立事故预测模型.选取对卡钻事故的发生有较大影响的变量作为神经网络的输入项,分析钻井现场实时监测的卡钻数据和正常运行的数据,应用钻井现场数据对神经网络进行训练以此建立卡钻事故预测模型,最终通过钻井现场数据证实该网络具有对卡钻事故做出准确预测的能力以及良好的泛化能力.     

基于遗传算法的自动送钻钻压动态优化

针对目标函数的钻压优化和BP神经网络的钻压优化方法存在的不足,建立了动态成本目标函数,并利用遗传算法对动态成本目标函数进行优化,最后应用实例对优化送钻在成本上的优势进行了验证。根据建立的动态成本目标函数和钻井采集的实时数据,利用非线性回归理论完成待优化的成本目标函数参数的求取。优化结果表明,优化钻压钻井方式有效延长了钻头寿命,缩短了起下钻时间,节省了钻井成本;与恒钻压钻井方式相比,优化钻压钻井方式每米成本上升较慢。     

川东北地区空气钻井浅层水水位预测

为了缩短川东北地区空气钻井周期,降低钻井成本,需对浅层水水位进行预测。为此,将遗传算法（GA）和神经网络（BP）有机结合起来,建立了基于GA和BP的地下水动态预测模型,并应用于川东北地区地下水位动态预测中。结果表明,该模型收敛快、预测精度高,适合该地区浅层水水位预测。     

基于门控循环单元神经网络的测井曲线预测方法

为了减少泥浆侵入对测井曲线的影响，许多油田采用随钻测井技术，需先预测未钻地层测井曲线，这对随钻测井具有非常重要的指导作用。为此，提出一种基于门控循环单元神经网络（GRU）预测未钻地层测井曲线的方法，该模型将长短期记忆神经网络（LSTM）的输入门和遗忘门合并成更新门，输出门变成重置门，使模型结构简单，不易出现过拟合现象，保留LSTM模型的长时记忆功能，且能有效缓解梯度消失或梯度爆炸问题。以新疆油田直井和南海西部油田随钻测井的实际测井数据为例，选取已钻地层以及邻井的自然伽马、深感应电阻率、声波时差、密度和井径5条测井曲线数据作为训练样本输入到LSTM和GRU模型中进行学习训练，将训练好的模型用于预测未钻地层的测井曲线。应用结果表明，GRU比LSTM模型在新疆油田和南海西部油田预测测井曲线的平均相关系数分别提高13.78%和12.13%，平均均方根误差分别下降27.08%和42.17%，GRU模型能够准确地预测未钻地层测井曲线的变化趋势。     

基于机械比能的钻速预测模型优选

提高钻井效率是石油钻探过程中的重要环节之一，主要通过调整钻井参数、减小机械比能、提高机械钻速等方法实现。机械比能(MSE)表示钻头破碎单位体积岩石所需的机械能量，是评价钻井效率的主要指标之一，然而复杂的钻井作业导致大多数评价模型在应用过程中受到限制，地层不确定性会带来钻速预测模型泛化能力下降、非生产时间增加等问题。文章针对目标井的不同地层建立多种预测模型，经评估优选出表现最佳的模型。首先，基于机械比能理论和互信息法分析了影响钻速的可控参数；其次，以历史钻速均值为提速阈值将回归预测转换为分类预测，评估K最近邻(KNN)、多层感知机(MLP)、朴素贝叶斯(NB)、逻辑回归(LR)等分类算法模型的预测性能；最后优选出适用于目标井各地层的KNN模型，并将优选模型应用于同区域邻井中。实际验证结果表明：同区域邻井的四个地层预测准确率分别为0.94、0.94、0.92、0.96,AUC值分别为0.98、0.97、0.96、0.98,模型表现良好，能够助力钻井施工科学决策。     

求定向井井底真实钻压值的理论分析和初步计算

比较准确地计算定向钻井过程中的井底钻压,是钻井力学研究中的一个重要问题。作者从理论上研究钻柱内的轴力分布规律,建立并求解了弯曲井段中钻柱轴力的微分方程。在这个基础上,导出了在造(增)斜、稳斜等不同井段,采用弯接头-井下动力钻具和转盘钻两种钻井方式时的井底钻压计算式,并结合算例讨论了井斜角、特征摩擦系数对井底钻压的影响。     

充气控压钻井过程压力影响因素分析

常规钻井技术钻遇复杂地层时,钻井液安全密度窗口窄,钻井液性能可能发生剧变,压差卡钻、粘附卡钻、喷漏同层、上漏下喷和井壁垮塌等复杂问题经常发生,甚至导致钻井作业无法正常进行,增加诸多非钻井作业时间,使钻井周期和费用大幅度上升;充气控压钻井(MPD)作为一种新的钻井技术,能够降低甚至避免诸类钻井问题,结合环空多相流水力学模型,综合分析了钻井液排量、注气量、机械钻速、井口回压和井身结构等因素对MPD环空压力的影响,实现MPD环空及井底压力保持在一定的范围内准确、快速可调,从而提高钻井效率,降低作业成本.在不久的将来,控压钻井将会是一种更安全、更快、更有效的钻井技术.     

可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头的破岩仿真

针对钻井过程中岩性识别困难、PDC钻头磨损严重、孕镶金刚石钻头破岩效率低和钻头泥包等问题,采用BP神经网络学习算法建立了岩性识别模型,并设计了一种新型可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头,分别在软件Matlab和ABAQUS上进行了岩性识别仿真和破岩仿真。仿真结果表明:BP神经网络模型对岩性的识别精度非常高,有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率;仿生智能钻头作用于岩石表面的应力远大于常规钻头,使岩石更易达到破碎极限,从而提高钻头钻速。本设计集智能岩性识别、高破岩效率、自再生功能、防泥包功能于一体,为我国石油钻头的设计提供了一种新思路,具有重要意义。     

基于神经网络与遗传算法的常压塔顶油气系统腐蚀预测

通过腐蚀检测系统对某公司常压蒸馏装置低温部位腐蚀情况进行了检测。将一段时间内检测到的塔顶污水的pH值、Cl-~浓度、Fe~(2+)浓度和硫化物含量作为输入数据,腐蚀速率作为输出数据,通过BP神经网络建立了腐蚀速率预测模型。预测数据与实际数据对比结果表明,预测误差较大。运用遗传算法对BP神经网络进行优化,优化后的模型能够较准确预测常压蒸馏装置低温部位腐蚀情况。     

海上深水钻井井筒温度压力预测与分析

海上特别是深水钻井作业井筒温度压力准确预测是保证钻井作业安全以及钻井/钻井液设计与评估的重要参数。由于海水和地层双重影响井筒温度变化较大,而钻井液物性(密度、流变性等)受井筒流动传热的影响较大,同样钻井液物性的改变反过来也会影响井筒温度压力的准确预测,如果钻井液参数视为常数,按照地面条件下钻井液物性预测井底压力和温度则其精度难以保证,在钻井液密度敞口非常小的地层,可能会产生井漏、溢流等井下复杂或事故。本文分别对深井水基钻井液的密度、黏度等物性参数预测模型进行了优选,建立了深井钻井井筒流动传热模型预测井筒压力温度,并分析了工艺参数对井底压力温度的影响。本研究为准确井底压力温度、预防钻井复杂事故,保障海上深水安全高效钻井具有较高的指导价值。