基于神经网络的井漏风险预警技术

井漏是影响钻井施工安全最为严重的井下复杂情况之一,为了有效地预防井漏事故的发生,文章对井漏风险机理进行了研究,得出了井漏发生表征现象及井漏风险预警所需参数,此外,采用神经网络算法建立了具有自学习性质的神经网络预警模型,并运用现场数据对模型进行了检测,该模型能够很好地对钻井过程中的井漏风险进行预警,满足实际钻井施工的要求。     

应急管理系统在高含硫气田开发过程中的应用

针对高含硫气田开发的高风险特征,四川某高含硫气田作业区建立了基于GIS技术的应急管理系统。该系统集成了气田的安全控制中心、应急预案体系、安全预警系统、社区报警系统、社区应急疏散系统和生产、气象、地理、人居等数据模块,结合真实生产工艺及设备三维实景,实现了气田生产可视化、异常可视化、应急可视化,形成了一套高含硫气田安全高效开发应急管理系统,提升了安全管控能力,可为类似气田的开发应急管理提供借鉴。     

基于单相流模型的井底压力计算及现场应用分析

在石油钻井作业中,需要对井底压力进行实时准确地测量,直观地反映井下状况,然后结合地面录井参数对钻井状况进行评价与分析。然而,现有的随钻井底压力测量仪器往往成本过高,不适合广泛应用,因此利用综合录井数据对井底压力进行精确的计算至关重要,同时确保了数据的实时性。文章基于单相流模型计算了一口井的井底压力数据,同时通过对比不同模型计算数据与实测井底压力数据,进行误差分析,判断单相流模型在现场的实际应用情况,其分析结果表明,对于常规钻井,单相流模型能够满足现场实际应用需求。