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题名基于XGBoost算法的井漏预警模型研究
被引量：1
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作者
郑卓
宋峙潮
陈波
和鹏飞
姬长方
徐彤
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机构
中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司
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出处
《石油化工应用》
CAS
2023年第1期112-115,共4页
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文摘
渤海湾盆地包含大型断裂构造带,其中裂缝及溶洞较为发育,正常压实条件下处于闭合状态,钻井过程中,井筒液注压力波动可能会诱导地层微裂缝产生、张开、延展,达到致漏程度时就会发生井漏。目前渤海油田对于井漏力学机理的认识不深,堵漏依然处于逐法尝试、逐一检验的盲目阶段,缺乏科学指导,导致作业效率及成功率较低。本文以XGBoost为模型基础算法,优选了井漏时关键动态响应因子,通过使用大量井漏时的数据训练,形成了一套针对渤海油田的井漏实时预警模型。将该模型应用于CFD2-2-4井取得较好的效果,地层漏失情况判断准确率高达87%,对渤海区块安全高效钻井具有重要意义。
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关键词
渤海油田
井漏
人工智能
XGBoost算法
井漏预警
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Keywords
Bohai oilfield
lost circulation
artificial intelligence
XGBoost algorithm
lost circulation warning
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分类号
TE319
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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