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钻井工况智能识别与时效分析技术
被引量：
3
1
作者
胡志强
杨进
+3 位作者
王磊
侯绪田
张桢翔
姜萌磊
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2022年第2期241-246,共6页
目前钻井作业工况识别和钻井时效分析主要依赖于现场仪器的传输效率和工程作业人员的经验诊断,存在无法处理大量实时施工数据、决策反馈机制慢、预测精度低等问题。为高效利用综合录井数据辅助工程人员进行优化决策,根据钻井过程记录的...
目前钻井作业工况识别和钻井时效分析主要依赖于现场仪器的传输效率和工程作业人员的经验诊断,存在无法处理大量实时施工数据、决策反馈机制慢、预测精度低等问题。为高效利用综合录井数据辅助工程人员进行优化决策,根据钻井过程记录的大量录井数据,开发了基于WITS标准和WITSML标准的数据传输模块,创建了将阈值法和神经网络法相结合的融合算法模型,建立包含井场信息数据和单井工况识别结果的历史数据表,编制软件对录井历史数据进行时效分析。研究结果显示,案例井的钻井工况智能识别与实际工况基本符合,预测精度大于90%,钻井时效统计误差小于1%,应用效果良好。该研究有效地提高了钻井工况识别和钻井时效分析的效率,对现场具有指导作用。
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关键词
钻井工况
时效分析
人工智能
神经网络
录井数据
数据传输
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职称材料
钻录井数据整合平台技术研究
被引量：
1
2
作者
刘莹
《录井工程》
2019年第1期88-92,101,140,共7页
钻录井数据整合是井场信息化平台建设重要的组成部分,是以钻录井现场数据采集为基础,对钻井、录井数据库进行整合优化,完成钻井数据、录井数据分专业录入、跨专业提取和导入,实现数据统一存储,一次录入,多方共享。通过创新设计钻录井数...
钻录井数据整合是井场信息化平台建设重要的组成部分,是以钻录井现场数据采集为基础,对钻井、录井数据库进行整合优化,完成钻井数据、录井数据分专业录入、跨专业提取和导入,实现数据统一存储,一次录入,多方共享。通过创新设计钻录井数据整合平台,在实现钻录井数据数字化管理的基础上,进一步实现钻井井身结构、井控组合等多种图件的自动成图功能,钻井报表导入导出功能和井史报告自动生成功能,同时实现数据迁移、统计分析等扩展功能,为钻录井研究人员和决策人员提供数据分析支撑。
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关键词
钻录井数据
井场信息平台
数据整合
数字化管理
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职称材料
基于d_c指数的2种异常压力随钻预监测新方法
被引量：
10
3
作者
王志战
盖姗姗
许爱生
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期1429-1433,共5页
针对dc指数法监测程度高、预测程度低,并且趋势线的选择困难的问题,分别提出测录井资料联用的随钻动态预测方法和不依助于趋势线的修正dc指数方法,前者通过邻井的声波时差曲线预测目的井的dc指数曲线,通过与实钻dc指数进行对比,实现地...
针对dc指数法监测程度高、预测程度低,并且趋势线的选择困难的问题,分别提出测录井资料联用的随钻动态预测方法和不依助于趋势线的修正dc指数方法,前者通过邻井的声波时差曲线预测目的井的dc指数曲线,通过与实钻dc指数进行对比,实现地层压力的动态预测;后者通过计算正常压实地层的机械钻速,摆脱了对趋势线的依赖。实际应用结果表明:这2种方法都能够提高异常压力随钻预监测的水平。
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关键词
DC指数
异常压力
随钻预监测
测录井资料联用
趋势线
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职称材料
基于长短期记忆神经网络的深水钻井工况实时智能判别模型
被引量：
11
4
作者
殷启帅
杨进
+4 位作者
曹博涵
龙洋
陈柯锦
范梓伊
贺馨悦
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2022年第1期97-104,共8页
深水钻井具有高投入、高风险等特点,其工况实时判别是提高钻井时效、减少复杂事故的基础和前提。传统深水钻井作业中,钻井工况主要通过基于编程方式的物理模型与经验模型进行判别,难以保证时效性和正确率。为此,创新性地将机器学习引入...
深水钻井具有高投入、高风险等特点,其工况实时判别是提高钻井时效、减少复杂事故的基础和前提。传统深水钻井作业中,钻井工况主要通过基于编程方式的物理模型与经验模型进行判别,难以保证时效性和正确率。为此,创新性地将机器学习引入深水钻井工况判别全流程,考虑综合录井数据的长时间序列特征,基于长短期记忆神经网络建立了深水钻井工况实时智能判别机器学习模型。通过对29856140行深水综合录井数据预处理,选取钻头深度、井深、大钩高度、钻压、悬重、扭矩、转速、立管压力,共计8个综合录井参数作为输入特征,建立了20隐藏层×70节点的长短期记忆神经网络模型,实现了旋转钻进、滑动钻进、接单根、静止、循环、向下洗井、划眼、向上洗井、倒划眼、起钻、下钻及“其他”,共计12种常见深水钻井工况的实时智能判别,测试集上正确率高达94.09%,满足深水现场作业需求。该模型可实时智能地判别钻井工况,充分验证了长短期记忆神经网络用于钻井工况实时智能判别的可行性与时效性,为钻井时效分析和复杂事故预警提供了机器学习模型基础,并将进一步拓展机器学习在石油工程领域的应用范围。
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关键词
深水钻井
钻井工况判别
综合录井数据
机器学习模型
长短期记忆神经网络
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职称材料
题名
钻井工况智能识别与时效分析技术
被引量：
3
1
作者
胡志强
杨进
王磊
侯绪田
张桢翔
姜萌磊
机构
中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究
页岩油气富集机理与有效开发国家重点试验室
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
出处
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2022年第2期241-246,共6页
基金
国家自然科学基金联合基金“高温高压油气安全高效钻完井工程基础理论与方法”(编号:U19B6003-05)
中国博士后科学基金“高温高压气井油套环空带压泄露点关键参数地面诊断技术研究”(编号:2020M670584)
中国石化科技攻关项目“尼日利亚、喀麦隆复杂地层钻井关键技术研究”(编号:PE19009-1)。
文摘
目前钻井作业工况识别和钻井时效分析主要依赖于现场仪器的传输效率和工程作业人员的经验诊断,存在无法处理大量实时施工数据、决策反馈机制慢、预测精度低等问题。为高效利用综合录井数据辅助工程人员进行优化决策,根据钻井过程记录的大量录井数据,开发了基于WITS标准和WITSML标准的数据传输模块,创建了将阈值法和神经网络法相结合的融合算法模型,建立包含井场信息数据和单井工况识别结果的历史数据表,编制软件对录井历史数据进行时效分析。研究结果显示,案例井的钻井工况智能识别与实际工况基本符合,预测精度大于90%,钻井时效统计误差小于1%,应用效果良好。该研究有效地提高了钻井工况识别和钻井时效分析的效率,对现场具有指导作用。
关键词
钻井工况
时效分析
人工智能
神经网络
录井数据
数据传输
Keywords
drilling
operation
condition
time-efficiency
analysis
artificial
intelligence
neural
network
mud
logging
data
data
transfer
分类号
TE21 [石油与天然气工程—油气井工程]
下载PDF
职称材料
题名
钻录井数据整合平台技术研究
被引量：
1
2
作者
刘莹
机构
中国石油长城钻探工程有限公司录井公司
出处
《录井工程》
2019年第1期88-92,101,140,共7页
文摘
钻录井数据整合是井场信息化平台建设重要的组成部分,是以钻录井现场数据采集为基础,对钻井、录井数据库进行整合优化,完成钻井数据、录井数据分专业录入、跨专业提取和导入,实现数据统一存储,一次录入,多方共享。通过创新设计钻录井数据整合平台,在实现钻录井数据数字化管理的基础上,进一步实现钻井井身结构、井控组合等多种图件的自动成图功能,钻井报表导入导出功能和井史报告自动生成功能,同时实现数据迁移、统计分析等扩展功能,为钻录井研究人员和决策人员提供数据分析支撑。
关键词
钻录井数据
井场信息平台
数据整合
数字化管理
Keywords
drilling
and
mud
logging
data
wellsite
informationplatform
data
integration
digitized
management
分类号
TE132.1 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
基于d_c指数的2种异常压力随钻预监测新方法
被引量：
10
3
作者
王志战
盖姗姗
许爱生
机构
中国石化石油工程技术研究院测录井研究所
中国石化集团胜利石油管理局地质录井公司
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期1429-1433,共5页
基金
中国博士后科学基金资助项目(20090461267)
中国石化科技开发项目(JP09011)
文摘
针对dc指数法监测程度高、预测程度低,并且趋势线的选择困难的问题,分别提出测录井资料联用的随钻动态预测方法和不依助于趋势线的修正dc指数方法,前者通过邻井的声波时差曲线预测目的井的dc指数曲线,通过与实钻dc指数进行对比,实现地层压力的动态预测;后者通过计算正常压实地层的机械钻速,摆脱了对趋势线的依赖。实际应用结果表明:这2种方法都能够提高异常压力随钻预监测的水平。
关键词
DC指数
异常压力
随钻预监测
测录井资料联用
趋势线
Keywords
dc
exponent
abnormal
pressure
prediction
and
detection
while
drilling
joint
application
of
well
logging
data
and
mud
logging
data
trend
line
分类号
TE122 [石油与天然气工程—油气勘探]
下载PDF
职称材料
题名
基于长短期记忆神经网络的深水钻井工况实时智能判别模型
被引量：
11
4
作者
殷启帅
杨进
曹博涵
龙洋
陈柯锦
范梓伊
贺馨悦
机构
中国石油大学(北京)
中国石化集团经济技术研究院有限公司
浙江工业大学
出处
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2022年第1期97-104,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(编号:52101340)
博士后创新人才支持计划项目(编号:BX2021372)
+1 种基金
博士后科学基金面上项目(编号:2021M693495)
中国石油大学(北京)科研基金项目(编号:2462021BJRC008)联合资助。
文摘
深水钻井具有高投入、高风险等特点,其工况实时判别是提高钻井时效、减少复杂事故的基础和前提。传统深水钻井作业中,钻井工况主要通过基于编程方式的物理模型与经验模型进行判别,难以保证时效性和正确率。为此,创新性地将机器学习引入深水钻井工况判别全流程,考虑综合录井数据的长时间序列特征,基于长短期记忆神经网络建立了深水钻井工况实时智能判别机器学习模型。通过对29856140行深水综合录井数据预处理,选取钻头深度、井深、大钩高度、钻压、悬重、扭矩、转速、立管压力,共计8个综合录井参数作为输入特征,建立了20隐藏层×70节点的长短期记忆神经网络模型,实现了旋转钻进、滑动钻进、接单根、静止、循环、向下洗井、划眼、向上洗井、倒划眼、起钻、下钻及“其他”,共计12种常见深水钻井工况的实时智能判别,测试集上正确率高达94.09%,满足深水现场作业需求。该模型可实时智能地判别钻井工况,充分验证了长短期记忆神经网络用于钻井工况实时智能判别的可行性与时效性,为钻井时效分析和复杂事故预警提供了机器学习模型基础,并将进一步拓展机器学习在石油工程领域的应用范围。
关键词
深水钻井
钻井工况判别
综合录井数据
机器学习模型
长短期记忆神经网络
Keywords
deepwater
drilling
rig
activities
classification
comprehensive
mud
-
logging
data
machine
learning
model
Long
Short-Term
Memory
network
分类号
TE58 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钻井工况智能识别与时效分析技术
胡志强
杨进
王磊
侯绪田
张桢翔
姜萌磊
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
2
钻录井数据整合平台技术研究
刘莹
《录井工程》
2019
1
下载PDF
职称材料
3
基于d_c指数的2种异常压力随钻预监测新方法
王志战
盖姗姗
许爱生
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
10
下载PDF
职称材料
4
基于长短期记忆神经网络的深水钻井工况实时智能判别模型
殷启帅
杨进
曹博涵
龙洋
陈柯锦
范梓伊
贺馨悦
《石油钻采工艺》
CAS
北大核心
2022
11
下载PDF
职称材料
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