基于C#与Python混合编程的钻井溢漏风险智能识别平台

为了提高油气井钻井过程中溢漏风险识别的准确性,降低风险识别对人为经验的依赖,该文综合利用井下随钻测量数据及地面录井数据,提出了基于长短期记忆网络的钻井溢漏风险智能识别方法。利用C#执行效率高、Python利于建立深度学习模型的优势,基于C#与Python混合编程设计开发了钻井溢漏风险智能识别实验系统软件平台。首先,在Python平台下建立基于长短期记忆网络的溢漏风险识别模型,利用溢漏样本数据对识别模型进行训练,优化确定模型参数;再利用C#语言开发溢漏风险智能识别实验系统软件,通过C#调用在Python平台下训练好的长短期记忆网络模型实现对溢漏风险的智能判别。利用现场实测数据对软件的风险识别性能进行的实验测试结果表明,软件能够准确识别溢流和井漏风险,且与钻井现场采用的泥浆池液面监测法相比时间上有所提前。

基于改进姿态感知算法的钻井液大数据辅助分析方法

在分析钻井液大数据阶段,由于缺乏对数据与数据来源状态之间关系的判断,导致分析结果的误差相对较大,为此,提出基于改进姿态感知算法的钻井液大数据辅助分析方法。在姿态感知算法中引入了自适应调整机制,在对钻井液数据准确性进行评价后,将数据关键特征作为初始钻井液三维姿态的输入值,感知钻井中整体钻井液的姿态。在分析钻井液大数据阶段,根据井底压力与钻井液状态之间的关系确定是否存在溢漏风险,并结合钻井泵的运行情况,实现对溢漏风险状态下钻井液溢漏体积的计算。在测试结果中,设计分析方法对于钻井液溢漏体积的分析结果与实际情况的误差始终处于较低水平。