人工神经网络在实时卡钻预测中的应用研究

采用人工神经网络模型中BP模型对现场的钻井工况进行卡钻预测 ,并开发了人工神经网络实时卡钻预测系统软件。

多因子长时序信息联合建模的深度卷积卡钻事故预测

为充分运用钻井监测平台多个监测因子的长时序信息,实现海上石油钻井卡钻事故的准确预测,提出一种多因子长时序信息联合建模的深度卷积卡钻预测方法 (CNN-MFT),利用自注意力机制结合卷积网络对多个监测因子的时序信息进行联合建模,同时考虑当前时刻各因子的具体值的信息以及各因子的历史时序信息,实现准确的卡钻预测.使用海上钻井平台实际监测数据开展验证对比,与目前常用的基于随机森林(RF)、SVM等8种卡钻预测方法相比,所提的CNN-MFT方法在50%和70%等不同训练样本比例的条件下,其卡钻事故预测准确率最高,且稳定性强,可为海上石油事故预测应用提供关键算法支撑.

基于SMOTE欠采样的随机森林卡钻风险评估方法

钻井工程监测参数与井下复杂事故之间存在相关性,故基于SMOTE欠采样的随机森林方法建立钻井工程风险评估监测模型,以此起到规避风险的目的。首先,需要将随钻数据进行筛选与挖掘,根据调研结果确定特征参数,做好建模前的预备工作;其次,利用随机森林算法建立模型;最后,在考虑监测参数与井下复杂事故联系和交叉验证的基础上调整模型参数,计算卡钻事故的风险概率。实验结果表明,基于SMOTE欠采样的随机森林钻井工程风险评估方法预测值与现场实际结果基本吻合。

基于自适应遗传算法改进的BP神经网络卡钻事故预测

由地质环境、作业人员技术水平和钻井技术限制引起的卡钻事故,严重影响钻井作业的效率,给石油生产单位带来巨大的经济损失。理论上,BP神经网络对卡钻事故的预测具有良好的效果,但是传统的BP神经网络模型有易陷入局部极小值而导致模型失效的风险。文中根据西北某地区钻井历史数据,筛选影响卡钻发生的输入参数,建立了一种BP神经网络卡钻预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优操作,提高了模型的稳定性和预测能力。同时为解决遗传算法易陷入局部最优的缺陷,设计了具有自适应交叉概率和自适应变异概率的遗传优化算法。通过寻优运算,将得到的最优权值阈值代入BP神经网络卡钻预测模型,训练后得到一种基于自适应遗传算法改进的BP神经网络卡钻事故预测模型。经实验验证,模型较未优化前具有更高的准确度和泛化能力,能够实现对卡钻事故的良好预测,对提高钻时、确保井身质量和保护作业人员人身安全具有指导意义。