基于BO-LSTM的海洋浅层钻井机械钻速预测方法

机械钻速是衡量钻井效率的最重要指标,而机械钻速预测可以帮助钻井工程更加有效地对钻井过程进行优化,然而机械钻速受地质特性、钻柱组合、钻井液性能、钻井参数等多因素影响,难以准确预测。该文以渤中某区块的钻井实测数据为基础,提出一种基于贝叶斯优化算法优化长短时间记忆神经网络的机械钻速预测模型,并与标准的LSTM神经网络预测模型和灰狼优化算法优化LSTM神经网络的预测模型作对比分析。选取了渤中区块的3口井进行实验,评级模型的适应性。结果表明,贝叶斯优化LSTM机械钻速预测模型相对于另外两种模型,具有更良好的预测精度。

基于LSTM神经网络深度序列机械钻速实时预测

机械钻速是钻井优化、缩短钻井周期的关键因素,传统的机械钻速预测大多是在钻井后进行钻井分析,预测效率和精度低、地层适用性不广。为了以更高效的方法预测得到高精度机械钻速,提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的深度序列机械钻速预测方法。采集实时钻井数据集,使用皮尔逊相关系数衡量各特征之间的相关性,筛选出井深、伽玛射线、地层密度、孔隙压力、井径、钻时、排量、钻井液密度等8个参数。构建LSTM神经网络模型,训练LSTM模型并预测ROP,对预测结果进行分析,并用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等指标对LSTM模型、BP模型和SVM模型性能进行对比分析。结果表明:LSTM模型其R^(2)、RMSE和MAPE的值分别为0.948、1.151和17.075,相较于BP模型和SVM模型,其R^(2)更大,RMSE和MAPE较小,说明LSTM模型预测性能更好。该方法有助于钻井工程师和决策者提前获得钻井信息,从而更好地规划钻井作业,缩短钻井周期,同时为钻井参数预测提供新的途径,能改善以往预测方法在处理复杂地层问题时效率不高、预测精度低等问题。

机理约束下钻井机械钻速智能预测泛化方法

钻井机械钻速的准确预测可辅助油气井钻井前科学配置资源,对制订更加合理的钻井作业方案以及钻井提效、降本增效具有重要现实意义。智能化预测钻井机械钻速已成为行业研究热点,为解决常规智能模型在不同井间迁移能力较差的问题,在对综合录井数据进行降噪、补全等预处理的基础上,利用钻井专业知识构造约束条件,引入了域对抗神经网络(DANN),建立了机械钻速模型在不同井间的迁移机制,结合滑动窗口、增量更新与实时录井数据,形成了机械钻速模型随井下工况的实时更新方法。研究结果表明:(1)数据层约束和网络层约束均可提高智能模型的精度与稳定性,且双机理约束下的BP模型相比于普通BP模型预测精度明显提高;(2)基于域对抗神经网络的机械钻速预测模型可有效地将邻井(源域)数据知识迁移到测试井(目标域);(3)基于增量学习算法建立的双滑动窗口数据更新机制,使模型实时适应地下钻进环境变化,预测精度和泛化能力进一步提升;(4)机理约束、迁移训练与实时更新对模型泛化性能的强化作用具有叠加效应,新井机械钻速预测平均相对误差降低至20.2%。结论认为,建立的机械钻速预测模型及迁移方法相较于传统钻速预测模型,具有更好的迁移性和更高的准确度,减少了迁移过程中重复训练时间,为机械钻速智能预测提供了新的思路和方向。

基于Attention-LSTM时序模型的机械钻速预测方法

针对石油天然气开采成本优化的需求,聚焦钻井作业中提速的关键技术,即机械钻速的预测。传统预测方法通常只考虑瞬时工程参数对机械钻速的影响,而未充分考虑钻井作业的时序性以及机械钻速在时间序列上的相关性。提出一种结合时序特征的机械钻速预测模型,该模型基于Attention-LSTM架构。通过Attention机制,模型有效捕捉了工程参数与机械钻速之间的相关性,并利用LSTM网络提取参数的时序特征,增强了模型对时间依赖性的捕捉能力。实验结果证实,所提模型相较于传统深度神经网络在预测精度上有显著提升。添加的Attention机制进一步提升了模型的解释性、训练效率及预测准确性。采用实际油田钻井数据对提出的方法进行了验证,并与现有几种机械钻速预测模型进行了对比分析,证明了本文方法在准确性、可靠性及解释性方面的优势。

基于Stacking集成学习的机械钻速预测方法

机械钻速是评估石油天然气钻井作业效率的重要指标。为准确预测新疆工区某油田钻井机械钻速,基于该工区的历史钻井数据,利用局部离群因子检测算法对数据进行预处理,建立了基于Stacking集成学习的机械钻速预测模型,该模型通过Stacking集成策略融合K近邻算法(KNN)、支持向量机算法(SVM)和随机森林算法(RF)进行预测验证。预测验证结果显示,分类准确度不高。运用遗传算法进行各基础模型参数优化。优化后,基于KNN、SVM、RF及Stacking集成4种算法,预测机械钻速准确率分别为73.7%、78.9%、81.6%及97.4%,其中Stacking集成模型预测准确率最高。基于Stacking集成学习的机械钻速预测方法开发了机械钻速预测软件,运用软件预测其他2套施工参数下的机械钻速,结果表明,预测机械钻速与实际机械钻速一致,且性能稳定,表明该模型拥有较强的泛化性和较高的预测精度。该智能算法可为新疆工区的该油田机械钻速预测与钻井施工参数优化提供一种新手段。

基于注意力机制的卷积神经网络机械钻速预测方法

传统机器学习方法在进行机械钻速(rate of penetration,ROP)预测时,受复杂特征提取和人为认知局限性的影响,难以满足现场预测精度要求。基于此,提出一种特征提取和回归预测相结合的机械钻速预测方法。首先,采用箱型图和独热编码对钻井实测数据进行预处理,清除异常数据并将离散特征连续化。其次,应用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)挖掘数据特征,并在网络中引入通道注意力机制(squeeze-and-excitation network,SENet),实现对CNN特征通道重要性程度的合理分配,建立SE-CNN机械钻速预测模型。最后,将SE-CNN模型与CNN模型进行对比分析,结果表明:SE-CNN模型的拟合优度提高了2.1%,平均绝对误差和均方根误差分别降低了1.1%和1.5%。SE-CNN模型具有更高的预测精度,可以用于现场机械钻速预测,为钻井提速提供科学参考。

机器学习预测机械钻速及在工程上的应用

机械钻速是钻井工程中的关键指标,直接关系到钻井成本,准确判断机械钻速是钻井工程决策的关键。针对传统机械钻速预测方法误差大、时效低的问题,尝试通过机器学习的方法获取更准确、可靠的机械钻速预测模型。首先采用不同的机器学习算法初步建立机械钻速预测模型,然后通过性能比选优选出梯度提升树算法,最终通过优化参数建立机械钻速预测模型。将训练好的预测模型用于南海某盆地一口探井,预测结果符合实际。采用模型预测的结果可以用于机械钻速评价,识别机械钻速异常,为工程决策提供依据。

基于GA-BPANN的钻井机械钻速预测模型

在钻井过程中,优化钻井技术可以降低钻井成本和减少施工事故,而钻速预测是优化钻井的基础。为了提高机械钻速(ROP)预测模型的准确性,开发了一种遗传算法优化的BP人工神经网络(GA-BPANN)的ROP预测模型。首先,采用最大信息系数(MIC)方法进行特征选择降低模型冗余,并将数据进行标准化处理。其次,利用遗传算法(GA)对BPANN的初始权重和偏置进行优化,建立ROP预测新模型。最后,将新模型与BPANN、支持向量回归(SVR)模型进行对比分析。研究结果表明,GA-BPANN模型具有较高的预测精度,同时为钻井过程中提高ROP提供科学依据。

基于石油钻井机械钻速预测的迁移学习理论研究

提高钻速预测模型的迁移性有助于实现对钻井机械钻速高效、精准的预测。经过深度调研,总结了迁移学习与传统机器学习的关系,迁移学习是机器学习范畴内一个重要的研究领域;详细对比了迁移学习模式与传统机器学习模式的差异性,并介绍了各类迁移学习方法的特点。深入研究了基于实例的迁移学习方法,对基于迁移学习理论的机械钻速预测模型进行了可行性分析并完成模型设计。

石油钻井机械钻速预测研究进展

钻井机械钻速的精确预测对钻井作业降本增效具有非常重要的意义。总结了国内外钻井机械钻速预测研究进展,大致经历了以下三个阶段:基于物理建模的机械钻速预测模型、基于统计回归的机械钻速预测模型、基于机器学习的机械钻速预测模型。最后分析了目前钻井机械钻速预测模型面临的挑战,并指出在当前人工智能技术与大数据飞速发展的时代背景下,增强钻井机械钻速预测模型的跨区域迁移性一定是未来的发展趋势。

空气冲旋钻井冲击力和机械钻速仿真研究

在钻井机械钻速预测研究中,以前常根据现场数据或试验数据统计拟合得出经验或半经验方程,方程一般含有一些很难确定的系数甚至是不可靠的。为此,借鉴三牙轮钻头仿真理论,建立了冲击旋转钻井系统仿真模型,包括冲击器动力学模型、冲旋钻头真实仿真模型、动态变化的真实井底模型和牙齿与井底岩石相互作用模型,用计算机仿真方法预测出冲击器活塞的冲击力、冲击功和空气冲旋钻井机械钻速。仿真结果和试验数据吻合较好,模型可靠,研究成果可用于冲旋钻头、冲击器设计和钻井参数优选。

影响川东北地区深井机械钻速的原因分析与对策

川东北地区深井钻井存在的主要问题是机械钻速低,通过对已钻井现场资料的统计分析研究,认为影响该地区深井钻井机械钻速的主要因素是地层硬、地层倾角大、钻进方式及钻头选择,并提出了相应的技术对策,包括利用地层自然造斜规律优选井位、选用PDC钻头、采用复合钻进方式等。毛坝2井的现场应用表明,相应技术措施的应用明显提高了机械钻速,这有利于加快该地区勘探开发进程。

一种能有效提高机械钻速的水力振荡器

针对国内研发的工具无法满足"优、快"钻井要求的现状,研制了水力振荡器。该振荡器主要由动力部分、阀轴系统和振荡短节部分组成,将常规井下动力工具与特殊的阀相结合,把钻井液动能转化为沿钻具轴向的振动机械能,并把常规的旋转破岩方式改成钻压柔和变化的回转破岩,使钻具与井壁处于动摩擦状态,减小了摩阻,降低粘卡可能性,增加钻压,从而进一步提高破岩效率。室内试验结果表明,该水力振荡器能够实现压力脉冲从而激发轴向振荡所需压降。

基于极限学习机的海上钻井机械钻速监测及实时优化

海上钻井作业环境恶劣,作业风险和费用高,如何提高钻井效率、降低钻井成本一直是倍受关注的问题。基于极限学习机,建立了海上钻井机械钻速预测模型,并以南海YL8-3-1井为例进行了验证与钻井参数实时优化。结果表明,基于极限学习机的海上钻井机械钻速预测模型预测结果与实测结果较为吻合,可以对机械钻速进行实时监测并通过优化钻井参数实现钻井事故预警及有效预防,进而提高钻井效率。本文研究可对海上安全高效钻井作业及油田数字化、智能化发展提供借鉴。

新型射流提高机械钻速机理及研究进展

在油气井钻井中,喷射钻井技术能够较大幅度地提高钻井速度,其实质是喷嘴射流辅助钻井破岩,提高了井底破岩效率。为此,文章在如何向井底输送能量和充分利用井下水力能量研究的基础上,进行了多种新型射流的研究与应用。文章对断续射流、自激振荡脉冲射流、自振空化射流和它激振荡脉冲射流4种形成新型射流的理论和方法,提高机械钻速机理进行了分析。现场应用结果表明,新型射流能够较大幅度地提高机械钻速,具有广泛的研究和开发应用前景。

冲旋钻井机械钻速仿真研究

结合三牙轮钻头有关的理论 ,建立了冲旋钻井钻头的真实数学模型、真实井底模型和钻头牙齿与井底岩石互作用模型 ,用计算机仿真方法预测出了冲旋钻井机械钻速。应用结果表明 ,该模型可靠 ,计算结果与实际机械钻速基本一致 。

从井底岩石受力分析研究气体钻井对机械钻速的影响

采用气体钻井时机械钻速较高,目前已被钻井界普遍认可;但对气体钻井是如何提高机械钻速的研究还不多。为此,通过有限元软件对井底岩石所受应力及其垂向应力积分曲线进行分析,结果发现,气体钻井过程中井底岩石上凸,表现为类似"张力"的外张趋势,其垂直于井底平面向下应力影响范围也比常规钻井液的大,由于没有钻井液静液柱压力的压持效应,岩石开始从塑性向脆性转变,这和所预期的结果一致;这一转变更利于钻头切削面与岩石接触,提高岩石破碎效率;也就是说,如果在使用相同的钻头、钻具组合以及机械参数等作用下,岩石破碎的区域更大,钻进速度也更快。

基于GBDT算法的钻井机械钻速预测方法研究

从已经积累的海量钻井数据中挖掘发现,精确地预测机械钻速成为了当前钻井工作的重要方向。现有的预测机械钻速的方法以实验和经验为主,成本较高、周期较长,且在多维条件约束下,已经不能很好地满足当前钻井工程的需要。针对钻速预测问题,通过对已经收集的特定区块的历史数据进行挖掘,设计并实现以GBDT算法为核心的机械钻速预测模型。同时将该方法与SVM、LR、KNN等其他机器学习算法进行比较。实验结果表明,该算法相对其他方法具有较高的准确率,可以为提高钻速提供科学可靠的参考。

地层渗透性对岩石强度及机械钻速影响因素分析

分析了地层渗透性对井底围压及破岩效率产生的影响,并对地层渗透性进行了分类,在此基础上建立了围压下岩石强度模型;基于压持效率制约了井底净化环境,修正与完善了不同地层渗透性的机械钻速模型,确定了各项参数。应用聚类分析中最优分段法对测井参数与录井参数进行了分类处理并编程获得了单轴下和围压下岩石强度剖面及机械钻速剖面,分别选取了钻井参数剖面中高渗、中渗及低渗地层进行了对比分析,研究结果表明地层渗透性越好,则围压下岩石强度越低、机械钻速越高。计算结果与理论分析、实验结果吻合度高,从而验证了模型的正确性。该新模型预测效果好且不需要校正,有助于钻前通过施工参数的优化、钻头优选达到提高钻井效率及降低钻井成本的目标。

滑动钻进机械钻速影响因素分析及对策

单弯螺杆配合PDC钻头的使用,极大地提高了机械钻速,但使用中发现滑动钻进机械钻速较低,仅为双驱钻进的30%～50%,严重制约了钻井速度,因此有必要对滑动钻进时下部钻具受力情况进行研究.文章以φ215.9 mm井眼典型钻具组合进行受力分析和摩阻分析,并提出了影响机械钻速的主要因素和对策.