矿山救援钻孔中井涌井漏事故预警预测

为解决矿山应急救援钻孔作业过程中井涌井漏事故预警预测困难等问题,建立了基于机器学习的钻进过程井涌井漏事故预警预测模型。首先对井涌井漏事故发生初期时的钻进参数进行事故表征参数分析;其次对事故表征参数进行数据清洗处理,在此基础上,通过XGBoost事故诊断预警模型对井涌井漏事故进行早期诊断识别;随后建立PSO-LSTM事故发展预测模型,对事故发生后的孔底压力参数发展趋势进行预测,提前掌握钻进事故发展状态;最后通过实际钻进数据对预警预测模型的有效性进行验证。结果表明:XGBoost事故诊断预警模型能根据总池体积、立管压力、出入口流量差和动力头负荷这4种钻进参数的异常变化,快速准确诊断钻进过程中的井涌井漏事故;PSO-LSTM事故发展状态预测模型能充分学习孔底压力参数发展规律,综合EMAP、EMA、ERMS、R2这4项误差评价指标,PSO-LSTM模型相较于BP、RNN、SVM模型的预测性能最佳,能准确预测事故发生之后的孔底压力发展趋势,提前掌握井涌井漏事故的严重程度和发展态势。研究结果丰富了钻进过程井涌井漏事故预警预测方法,提高了矿山事故地面救援的可靠性,对矿山应急救援钻孔作业过程中事故控制有着借鉴与指导作用。

钻井工程中井漏的预防及堵漏技术研究

本文首先从主观原因和客观原因两个方面入手,分析了石油钻井工程井漏的原因,其次提出了钻进工程井漏事故预防措施和常见的防漏堵漏工艺,旨在保证钻井工程中井漏情况的发生。

延迟膨胀颗粒堵漏剂的研究与应用

井漏是严重影响钻井生产正常进行的井下复杂情况之一，目前所采用的堵漏方法主要是桥塞堵漏和快干水泥堵漏，桥塞堵漏所采用的材料多由天然物质加工而成，它们的吸水膨胀能力较小或不具备吸水膨胀能力，在钻井堵漏时，往往易造成堵漏效果不佳和堵漏后发生重复性漏失。延迟膨胀颗粒堵漏剂WEA-1是一种吸水膨胀性很强的树脂，具有延迟膨胀的特征，因此能够保证颗粒材料有足够的时间进入井下漏失层位后继续膨胀，其吸水膨胀体积倍数可以达到4～8倍，同时，WEA-1的机械弹性形变能力强，拉伸强度大，封堵强度高，与各种水基钻井液配伍性好，能够达到良好的堵漏效果和有效提高地层承压能力的目的。延迟膨胀颗粒堵漏剂在彩南油田的C2872井、C3002井和霍001井进行了应用，堵漏均很成功，用WEA-1堵漏浆堵漏后，循环钻井液均再未发生漏失。

基于层次分析法的地层钻井液漏失概率判定

对待钻层段漏失发生概率进行评价分级,是做好防漏治漏的前提和基础性工作。针对漏失通道复杂性和随机性的特点,引入层次分析法将控制井漏的各种地质因素及邻井资料等因素层次化,逐层比较各因素重要性,建立易量化指标的隶属度函数,采用加权合成得到最终的井漏概率评价值,并实例说明该方法在塔河油田钻井实践中的应用。实例井计算结果表明,使用层次分析法对地层漏失概率进行综合评判具有可行性。

保护油层自适应随钻堵漏钻井液技术研究

为了避免钻井液漏入地层,钻遇漏失地层前需要向钻井液中加入随钻堵漏剂,将普通钻井液转化为随钻堵漏钻井液.本研究针对漏失地层非均质性强、漏失通道尺寸分布范围广且难以准确预知和常规复合随钻堵漏剂适应性差等特点,研制了自适应随钻堵漏剂和自适应随钻堵漏钻井液技术.该技术能在无须明确预知漏失地层孔喉直径的情况下,自适应封堵岩石表面较大范围的孔喉,对较宽孔径分布的漏失地层具有很好的封堵作用,封堵速度快,封堵层浅,承压能力强,渗透率恢复率高,适合油层和非油层堵漏.室内实验及现场应用证明,自适应随钻堵漏钻井液封堵范围广,渗透率封堵率及渗透率恢复率达均在90%以上,具有良好的堵漏及保护油层效果.

基于贝叶斯网络的钻进过程井漏井涌事故预警

近年来,地质钻探在钻探装备和技术领域取得了长足发展,但在钻进过程事故预警方面的研究仍较欠缺。为保证钻进过程安全高效,降低事故造成的损失,本文提出了一种钻进过程井漏、井涌事故预警方法。首先,通过事故特性分析,选取表征事故特性的钻进参数。其次,考虑事故发生时钻进参数变化的不确定性,基于贝叶斯网络建立井漏、井涌事故预警模型。再者,为从含噪声的实际钻进数据中有效提取钻进参数的变化趋势,综合利用归一化、滑动平均和最小二乘线性拟合方法进行节点状态判断。最后,利用实际钻进数据对井漏、井涌事故预警模型的有效性进行验证,并对不同趋势判断界限和滑动窗口对报警性能的影响进行探讨。实验结果表明,该预警模型可对井漏、井涌事故进行有效预警,并且合适的趋势判断界限和滑动窗口可降低报警延迟,减少误报和漏报现象。

基于深度神经网络模型的钻井井漏预测研究

井漏是钻井工程过程中经常遇到的复杂情况,极易引发井壁坍塌、溢流等事故。针对传统井漏研究机理复杂、边界条件考虑欠缺、随钻控制仅有监测的问题,应用大数据处理思路,采用数据关联性分析、归一化处理、离群点处理、不平衡处理等数据处理技术,优选深度神经网络模型,通过模型“创建-训练-优化”的关键技术,建立井漏预测模型方法。