单因素时间序列ARMA建模在卡钻预测中的应用研究

为了在实际钻井过程中避免和减少卡钻事故的发生,提出一种以单因素时间序列ARMA建模为基础,对钻井卡钻事故做出预期判断的方法,并利用钻井实际中的数据验证此方法的可行性。运用Eviews软件对青海地区某地热勘探井的相关数据建立各个参数的时序模型,对未来钻井数据进行预测,同时对各个ARMA模型做功率谱估计,比较相邻2个ARMA模型的功率谱密度,计算各个参数的综合功率谱叠加偏差值,作为判断卡钻的依据。实践证明此方法可提前预测钻井过程中的卡钻事故。     

智能钻井技术研究现状及发展趋势探究

完井作业作为海上油气田开发重要的环节,使用完井方法不同对油气田开发效益产生重要的影响。在简述深水完井作业特点基础上,对智能完井系统进行介绍。选取渤海油田某井为对象,探究智能完井技术的应用效果,研究结果证实,智能完井技术有利于节约油藏管理及修井时间,从而实现精细化注水,为海上无人平台分层注水提供重要的依据。     

ARMA建模在神经网络卡钻预测方法中的应用研究

为准确预测卡钻事故的发生,利用一种基于时间序列的神经网络卡钻预测方法,将时间序列ARMA建模与神经网络非线性建模相结合。选取与卡钻事故相关性较大的参数作为神经网络的输入项,运用现场数据对神经网络进行训练,再利用神经网路的强非线性和自适应学习能力来建立卡钻事故预测模型;通过时间序列对历史数据的挖掘功能,揭示实际钻井过程中对卡钻事故影响较大的各参数的隐含规律,建立时序ARMA模型,求出卡钻时刻钻井相关参数的预测值;将预测值放入神经网络模型进行测试训练,从而达到预测卡钻事故的效果。运用延安地区实际现场数据证实该方法具有精确的卡钻预测能力及较好的泛化能力。     

基于时间序列的钻压预测研究

针对钻井过程中钻压的预测处理问题,为了提高钻压预测的准确度,以青海地区勘探井实钻数据为基础,提出了一种基于时间序列的钻压预测方法。运用Eviews软件建立钻压及其他重要参数的时序模型,通过时序模型对未来钻井数据进行预测处理,分别运用单因素和多因素时序建模预测方法,对实际钻压进行数值预测。最终证实,采用此方法能够实现对钻井过程中未来钻压值的预测,且具有较高的处理精度。     

时间序列在循环卡钻预测中的应用研究

通过对钻进过程中不同类别卡钻事故的特征分析,初步确定循环卡钻发生时与其密切相关的钻井参数,且考虑到时间序列在数据预测中实时预测和提前预报的显著特点,针对青海地区地热勘探井实际钻井工程中的钻进数据,运用时间序列分析建模方法对钻进时循环卡钻的预测进行了初步分析和研究,阐述循环卡钻的特点和影响因素。提出卡钻类别判断的基本流程,并通过对循环卡钻密切相关的钻井参数进行建模和处理,最终证实了此方法在循环卡钻预测中的可行性。     

时间序列建模在卡钻类别判断中的应用研究

为了提高卡钻预测中卡钻类别判断的准确度,以青海地区地热勘探井实钻数据为基础,结合时间序列分析建模方法,提出了一种适合卡钻类别判断的方法。通过时序模型对未来钻井数据进行预测处理,运用Matlab软件对各个ARMA模型做功率谱估计,比较相邻两个ARMA模型的功率谱密度,计算各个参数的功率谱偏差值,进行数值仿真,当某一参数其功率谱偏差值出现明显异常时,则预判断这一时刻可能发生此参数对应类别的卡钻事故。引入多因素时序建模方法,运用SPSS软件做多因素模型,计算主要参数的预测区间,当预测值超出预测区间时,则可以判断发生对应类别的卡钻事故。最终证实,采用此方法能够实现对钻井过程中未来卡钻事故的类别判断,在实际钻井中有较高的可扩展性及应用价值。     

地热井施工风险控制探讨

针对地热井施工风险类型及原因展开分析,梳理了地热井施工风险控制难点,内容包括勘察过程困难、风险评估难度较大、风险控制难度较大等,提出做好地层预测工作、提高施工设计水平、加强钻进参数控制、提高人员综合素养、做好过程监督工作等建议。