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题名结合钻井工况与Bi-GRU的溢流与井漏监测方法
被引量:4
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作者
孙伟峰
刘凯
张德志
李威桦
徐黎明
戴永寿
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机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
中国石油大学(华东)控制科学与工程学院
中国石化胜利油田分公司石油工程监督中心
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出处
《石油钻探技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期37-44,共8页
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基金
国家自然科学基金项目“基于深度学习的深地叠前时空域地震子波提取方法研究”(编号:42274159)资助。
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文摘
现有根据钻井液池体积和钻井液出口流量变化监测溢流与井漏的方法,未考虑开、停泵工况对出口流量和钻井液池体积变化的影响,易导致误报。为了降低误报率,分析了钻井工况与钻井液池体积和钻井液出口流量之间的相关关系,提出了一种结合钻井工况与双向门控循环单元(bidirectional-gated recurrent unit,Bi-GRU)的溢流与井漏智能监测方法。利用23口井的溢流与井漏监测数据,对提出的模型与现有典型模型分别进行了测试,结果表明:基于Bi-GRU的溢流与井漏智能监测模型的识别准确率为94.25%,优于其他模型;与未考虑钻井工况的Bi-GRU模型相比,误报率由12.52%降至1.12%。研究表明,该方法能够消除溢流与井漏监测时因开、停泵导致的风险误报,能为安全钻井提供技术支持。
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关键词
溢流
井漏
监测
钻井工况
人工智能
风险识别
风险误报
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Keywords
kick
lost circulation
monitoring
drilling condition
artificial intelligence
risk recognition
risk false alarm
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分类号
TE28
[石油与天然气工程—油气井工程]
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