鲁迈拉油田井下作业井口压力控制工艺

针对鲁迈拉油田地层压力较高、井下作业过程中易发生井喷风险的问题,采用井控设备和井口压力控制工具来进行井控,避免井喷事故发生。列举了鲁迈拉油田目前现场主要应用的井控设备和井口压力控制工具,阐述了相关的压力控制方式及试压工艺标准。并对试压介质中混入气体、试压过程温差较大、压力测试仪灵敏度较高、试压容器容积较大等影响试压结果的因素进行了分析。通过理论分析结合现场试验,总结出试压合格的评判标准。井下作业过程中一系列工艺的现场应用表明,合理安装井控设备和井口压力控制工具,严格按照试压标准进行试压,能为鲁迈拉油田井下作业提供可靠的井控保障。

随机森林的融合模型在压井方法分类中的研究

针对井口压力控制作业中传统方法过度依赖专家经验和数学模型运算精度的问题,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)的多模型融合算法对压井方式进行分类判断。首先,将专家经验结构化、数据化,转化成可被机器学习模型使用的数据形式,同时,结合油气井的基础数据和工况参数,作为智能模型的重要参数来描述压井作业的特征空间;然后,将特征数据通过特征工程进行特征筛选、特征编码和特征选择等处理;最后,构建出基于随机森林的Stacking双层融合模型,实现压井方法的分类预测。通过实验验证,与单模型的机器学习算法相比,本方法具有更高的预测精度。