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基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警
被引量：
2
1
作者
杨向前
张苹茹
+4 位作者
武胜男
张来斌
李中
冯桓榰
无
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期93-100,共8页
为防止海上钻井过程中井喷事故的发生,提出基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警方法。首先,建立基于粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)的溢流风险预测模型,预测钻井监测参数未来时长内的趋势,并分析溢流事...
为防止海上钻井过程中井喷事故的发生,提出基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警方法。首先,建立基于粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)的溢流风险预测模型,预测钻井监测参数未来时长内的趋势,并分析溢流事件与表征参数之间的关联关系;然后,建立基于朴素贝叶斯方法的钻井单参数溢流概率估算模型,并通过优化的D-S方法融合多个钻井参数的概率,分级预警溢流事件。结果表明:基于PSO-LSSVM的预测模型所得的溢流表征参数,预测误差较低;因对溢流事件的敏感度不同,单钻井参数所表征的溢流事件概率存在一定偏差;融合后的预警模型能够解决单参数的预警时间不一致的问题,排除误报警的可能。
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关键词
数据模型协作
钻井溢流
早期预测
粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)
预警模型
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职称材料
基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法
被引量：
8
2
作者
李仙琳
左信
+1 位作者
高小永
岳元龙
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期190-196,共7页
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在...
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。
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关键词
钻井溢流
核主成分分析
半监督学习
极限学习机
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职称材料
基于多录井参数特征同步的溢流事故监测研究
3
作者
陈青
黄志强
+3 位作者
孔祥伟
何弦桀
徐洲
安果涛
《应用数学和力学》
北大核心
2025年第2期241-253,共13页
依据录井参数进行溢流事故的判断十分依赖坐岗人员的经验,且现场采集的综合录井参数信噪严重,参数变化特征不明显,溢流监测准确率低.通过低通滤波处理和局部加权线性回归,去除现场综合录井参数曲线的高频信号和低频信噪,经归一化处理,...
依据录井参数进行溢流事故的判断十分依赖坐岗人员的经验,且现场采集的综合录井参数信噪严重,参数变化特征不明显,溢流监测准确率低.通过低通滤波处理和局部加权线性回归,去除现场综合录井参数曲线的高频信号和低频信噪,经归一化处理,得到了多参数同步的溢流识别方法,并结合GCN图形匹配和BRNN双向传递的特点,建立了GCN-BRNN相融合的模型,提高了溢流事故监测的准确率.结果表明,通过局部加权线性回归处理后能够使曲线变化特征更加明显,且归一化后的多参数同步监测比单一参数监测的准确率更高;以川西某井的综合录井数据为例进行溢流识别测试,与原先模型相比,结合后的模型溢流识别准确率更高,可达到85%;储层特征会影响录井参数的采集精度,储层分布结构越均匀、性质越稳定,溢流监测的准确率越高.经JT井现场应用,溢流事故识别准确率≥89%,实际溢流风险与模型识别结果一致.该方法能有效处理多源信息间的冲突,提高溢流监测的识别精度,对现场结合录井参数的溢流事故监测方法具有指导意义.
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关键词
钻井溢流
监测
参数特征
滤波去噪
局部加权线性回归
神经网络
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职称材料
题名
基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警
被引量：
2
1
作者
杨向前
张苹茹
武胜男
张来斌
李中
冯桓榰
无
机构
中海石油(中国)有限公司北京研究中心
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
油气生产安全与应急技术应急管理部重点实验室
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期93-100,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC2806504)
中海石油(中国)有限公司北京研究中心科研资助项目(CCL2022RCPS2008XNN)。
文摘
为防止海上钻井过程中井喷事故的发生,提出基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警方法。首先,建立基于粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)的溢流风险预测模型,预测钻井监测参数未来时长内的趋势,并分析溢流事件与表征参数之间的关联关系;然后,建立基于朴素贝叶斯方法的钻井单参数溢流概率估算模型,并通过优化的D-S方法融合多个钻井参数的概率,分级预警溢流事件。结果表明:基于PSO-LSSVM的预测模型所得的溢流表征参数,预测误差较低;因对溢流事件的敏感度不同,单钻井参数所表征的溢流事件概率存在一定偏差;融合后的预警模型能够解决单参数的预警时间不一致的问题,排除误报警的可能。
关键词
数据模型协作
钻井溢流
早期预测
粒子群优化(PSO)-最小二乘支持向量机(LSSVM)(PSO-LSSVM)
预警模型
Keywords
data model collaboration
drilling overflow
early prediction
particle swarm optimization(PSO)-least squares support vector machines(LSSVM)(PSO-LSSVM)
early warning models
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法
被引量：
8
2
作者
李仙琳
左信
高小永
岳元龙
机构
中国石油大学(北京)信息科学与工程学院
出处
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期190-196,共7页
基金
中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项“物探、测井、钻完井人工智能理论与应用场景关键技术研究”(ZLZX2020-03)
国家重点研发计划资助项目“水下生产系统智能控制关键技术研究”(2016YFC0303703)。
文摘
溢流是钻井作业中最常见的事故之一,如果对溢流监测与诊断不及时,可能导致严重的井控风险,甚至井喷。钻井现场监测数据较多,直接采用这些数据作为溢流诊断模型的输入会增加模型的复杂度,影响模型的准确率,并且在诊断模型建立过程中存在溢流样本数据标记代价较高的问题。为此建立了基于核主成分分析-半监督极限学习机(KPCA-SSELM)的钻井溢流诊断方法。首先利用核主成分分析(KPCA)算法对钻井各参数进行信息整合,提取其主成分以反映原数据的核心信息,然后选用半监督极限学习机(SSELM)算法进行模型训练,最后利用现场钻井数据与SSELM和KPCA-ELM等模型进行对比实验,验证模型的有效性。结果表明,基于KPCA-SSELM的模型较其他模型具有较高的溢流诊断率及模型泛化能力,采用半监督极限学习机算法能够在钻井数据标记样本比较少的情况下充分挖掘无标签样本所包含的信息训练网络,进一步提高模型的性能,具有很好的应用前景。
关键词
钻井溢流
核主成分分析
半监督学习
极限学习机
Keywords
kick
kernel principal component analysis
semi-supervised learning
extreme learning machine
分类号
TE319 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
基于多录井参数特征同步的溢流事故监测研究
3
作者
陈青
黄志强
孔祥伟
何弦桀
徐洲
安果涛
机构
长江大学石油工程学院
长江大学油气钻完井技术国家工程研究中心
中国石油集团川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院
出处
《应用数学和力学》
北大核心
2025年第2期241-253,共13页
基金
国家自然科学基金(51904261)。
文摘
依据录井参数进行溢流事故的判断十分依赖坐岗人员的经验,且现场采集的综合录井参数信噪严重,参数变化特征不明显,溢流监测准确率低.通过低通滤波处理和局部加权线性回归,去除现场综合录井参数曲线的高频信号和低频信噪,经归一化处理,得到了多参数同步的溢流识别方法,并结合GCN图形匹配和BRNN双向传递的特点,建立了GCN-BRNN相融合的模型,提高了溢流事故监测的准确率.结果表明,通过局部加权线性回归处理后能够使曲线变化特征更加明显,且归一化后的多参数同步监测比单一参数监测的准确率更高;以川西某井的综合录井数据为例进行溢流识别测试,与原先模型相比,结合后的模型溢流识别准确率更高,可达到85%;储层特征会影响录井参数的采集精度,储层分布结构越均匀、性质越稳定,溢流监测的准确率越高.经JT井现场应用,溢流事故识别准确率≥89%,实际溢流风险与模型识别结果一致.该方法能有效处理多源信息间的冲突,提高溢流监测的识别精度,对现场结合录井参数的溢流事故监测方法具有指导意义.
关键词
钻井溢流
监测
参数特征
滤波去噪
局部加权线性回归
神经网络
Keywords
drilling overflow monitoring
parameter characteristic
filtering denoising
locally weighted linear regression
neural network
分类号
O368 [理学—流体力学]
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据模型协作的海上钻井溢流早期预测预警
杨向前
张苹茹
武胜男
张来斌
李中
冯桓榰
无
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于核主成分分析-半监督极限学习机的钻井溢流诊断方法
李仙琳
左信
高小永
岳元龙
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多录井参数特征同步的溢流事故监测研究
陈青
黄志强
孔祥伟
何弦桀
徐洲
安果涛
《应用数学和力学》
北大核心
2025
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