基于卷积神经网络的井漏预测

井漏事故给油气勘探开发带来了极大困难。常见判断井漏的方法计算复杂并难以提前预警,而深度学习凭借对数据强大的学习能力为该问题提供了新的解决思路。以新疆某油田为例,基于卷积神经网络结合多数据融合算法建立了井漏预测模型。对井史数据进行统计,筛选出与井漏相关的地质、工程、流体的特征量制作标准数据集;将训练集数据输入模型进行参数优化;利用图像处理算法将测井数据转换为可视化图像,从数据处理、图像识别两个角度理解模型对井漏特征的分析情况。测试集计算结果表明,模型对不同工况下测井数据预测的平均准确率为91.5%,其中井漏前预测准确率为89.2%。模型对井漏的识别与预测具有较高的可靠性,满足现场的工程需求。

一种基于漏预测技术的FGS视频编码框架

精细粒度可伸缩性(fine granularity scalability,FGS)视频编码是MPEG-4标准的视频流化框架中的关键技术。以FGS编码框架为基础,针对FGS编码效率较低的特点,提出一种基于漏预测技术的视频编码框架。在改进的FGS编码框架中,通过引入漏预测因子,利用增强层参考和基本层的重构图像自适应形成增强层的时域预测信息,从而达到控制误差漂移,提高FGS的编码效率的目的。实验证明,改进的编码框架编码效率比FGS在同等条件下提高大约4dB。

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测

在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力;其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维(Levy)飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)、遗传算法(genetic algorithm,GA)、灰狼算法(grey wolf algorithm,GWO)以及改进的麻雀搜索算法(ISSA)在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法(ISSA)在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机(ISSA-SVM)的惩罚参数C和核参数g,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.7654%,相比于麻雀算法(SSA)-SVM、遗传算法(GA)-SVM以及灰狼算法(GWO)-SVM预测准确率都高,且收敛速度快,迭代次数少,能够高效、快速预测井漏事故,提高钻井效率和可靠性。

基于机器学习算法的井漏预测与诊断理论模型研究

在钻井作业中发生的井漏事故具有突发性、难治理等特点,导致现场堵漏工程难度大、成功率低、成本高等。为了“快、准、狠”地解决该类难题,必须准确预测漏失并提出堵漏措施。本文利用梯度提升决策树算法(GBDT)进行了井漏预测模型研究,通过分析若干机器学习算法,论证了GBDT作为井漏钻前预测模型的可行性;利用案例推理技术建立井漏案例诊断库,使用欧几里得算法和LB_Keogh算法进行井漏案例的检索,提出相应的井漏处理措施,通过实例验证了相似性计算的可靠性。

东海大位移井钻井井漏特征分析及风险识别

东海西湖油气田岩性复杂、断裂发育,深部平湖组地层孔隙压力高,安全泥浆密度窗口窄,钻井过程中易发生漏失,导致伴生复杂情况频发并延长了钻井周期,甚至造成井眼报废,严重制约了西湖油气田滚动扩储增产进程,特别是大位移井的钻进过程中,井眼轨迹难以避免穿越断层、破碎带等复杂地层,漏失现象更加频繁。西湖油气田主要存在4种漏失类型:高地层压力导致的窄压力窗口漏失、断层裂缝性漏失、高渗透砂岩渗漏、衰竭压力地层漏失,其中大位移井漏失以断层裂缝性漏失和衰竭压力地层漏失为主。综合考虑区域地球物理响应特征和漏失特点,基于叠后三维地震与测井数据综合评估,采用井震融合技术,形成了一种多因素控制的东海大位移井井漏风险预测评价方法,该方法可以预测井漏风险等级,为钻井过程中的防漏和堵漏工作提供技术参数和支持。

利用数据流进行供水二次管网的漏损控制技术分析

城市供水系统是城市基础设施的重要组成部分,保障供水系统的正常运行对于提高城市生活质量和促进经济发展至关重要。本文总结了实时数据分析技术在供水系统漏损管理中的应用,详细探讨了流量、压力、水质及地理信息数据的实时监测与采集方法。采集的数据通过回归分析、灰色预测模型及多种机器学习算法进行漏损预测,并通过物理硬件检测法和基于模拟计算的方法进行漏损定位,展示了贝叶斯理论、神经网络算法及支持向量机在漏损识别中取得的研究成果。最后,探讨了在数据和模型两方面所面临的挑战,并提出了相应的改进建议,为未来城市供水管网漏损治理提供了科学依据与实践指导。

考虑天气因素的给水管道漏损预测模型

天气变化引起土壤含水率变化和变形等,导致气温变化与市政给水管道的破损事件存在相关性。为此,基于北方某城市给水管网破损事件数据和气温记录,分析不同的天气因素量化指标与管道破损事件的相关性。采用误差反向传播神经网络(BPNN)和基因表达式编程(GEP)方法,建立考虑天气因素的给水管道漏损预测模型。根据案例城市过去11年的市政给水管网破损记录数据库、管道地理信息数据库和同期气温记录,分析6个天气因素指标(平均温度、冰冻指标、最大上升值、最大下降值、最大上升率、最大下降率)的内在相关性及其与管道破损事件的相关性;采用BPNN和GEP建立管道破损数(因变量)与4个自变量(代表性天气因素指标、管径、管龄、管长)的隐式和显式函数关系。应用隐式和显式两种模型预测案例城市给水管网未来1年的破损数,未考虑天气因素的模型预测决定系数分别为0.65和0.60,考虑天气因素模型预测结果的决定系数分别为0.78和0.88,预测精度提升率分别为13%和28%。建立考虑天气因素的给水管道漏损预测模型是合理有效的。

组合模型在给水管网漏损预测中的应用

将灰色模型应用于对给水管网漏损的预测,并用方差—协方差优选组合模型将灰色模型和二次指数平滑模型进行组合。实例分析表明,组合模型的预测精度优于单个模型,可用于对实际管网漏损的预测。

多级漏孔泄漏分析及其漏率预测方法研究

为了评估气体介质经多级漏孔的泄漏量,指导多道密封结构的安全设计,有必要研究气体经多级漏孔的泄漏特性。通过建立双级与多级漏孔的数学模型,在不同的初始条件下对多级漏孔的泄漏特性进行了计算分析。结果表明:多级漏孔的稳定漏率仅与各级独立漏孔漏率有关,与中间空腔体积无关,其倒数等于各级漏孔漏率的倒数之和。影响稳定时间的因素包括末级漏孔的漏率、其余各级漏孔组成的多级漏孔漏率以及中间空腔的容积。利用分析结果,提出了多级漏孔漏率的预测方法。

供水管网漏损的预测及检漏的研究

研究了管道安全使用期、漏点数、漏失频率、检测周期等增强管网主动检漏预测的关键技术,为进一步提高供水企业管理水平提供了理论基础。

给水管网漏损预测模型研究

给水管网漏损影响因素复杂,难以进行有效控制。通过建立不同的数学模型,对管网漏损情况进行预测,从而为管网管理、维护和更新改造优化提供重要参考依据。

基于神经网络的井涌井漏实时预测方法研究

发生井涌井漏对工程工期、成本、安全带来不利影响,如何准确实时预测井涌井漏现象的发生,尽可能减少井涌井漏带来的损失和危害,是工业界亟需解决的一项难题。通过对井涌井漏原因及征兆的分析,提出基于BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法在井涌井漏实时预测中的应用方法和模型,仿真实验验证结果表明,该算法具有较高的可行性和有效性。

地层漏失识别与预测研究

井漏是油气井钻井过程中经常遇到的井下复杂情况,使钻井成本明显增加。本文介绍了井漏发生的必要条件,阐述了地层漏失的四种机理:渗透性漏失、压裂性漏失、裂缝性漏失、溶洞性漏失。建立了这四种漏失形式的判断准则,给出了相关参数的确定方法。

基于神经网络深度学习和结构优化的供水管网漏口失效形式及漏失量预测

为了量化供水管网漏失危害,根据漏失形式探究管网漏失原因,在管网漏失试验的基础上,通过分析不同管材、管径、漏口失效形式的管段在各种压力下漏失瞬态漏口周围20个压力波动数据,利用BP神经网络在压力数据与漏失量、漏口失效形式之间建立映射关系,并通过大量训练来优化BP神经网络结构。结果表明,优化后的神经网络可精确地预测出管网漏失量及漏口失效形式,为一种适用性强、快速有效的预测方法。

机器学习在井漏监测中的研究进展

井漏是钻井过程中常发生的钻井事故,具有很强的突发性,难以及时发现。在大数据和人工智能技术下,数字化和智能化防漏技术已成为不可避免的发展趋势。这些技术的核心内容包括基于机器学习的算法模型和相应的系统软件。文章通过对井漏机理的梳理归纳,阐述了井漏发生的特点,同时进一步归纳了BP神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习算法在井漏预测预警中的应用以及智能化井漏监测系统研究现状。与传统的人工判断井漏事故发生相比,通过机器学习算法能够更加提前、更加可靠、更加精准的对井漏发生进行预测预警。同时通过智能化井漏监测系统,工程师可以更加直观的了解井下或者井上各种参数的变化,通过这些变化和系统的推荐和预警,更快的作出反应,极大的提高钻井安全。

涡流脉冲热像技术中基于神经网络的检出/漏检预测研究

涡流脉冲热像技术是一种新型的无损检测技术,已在金属材料和复合材料的检测领域得到了广泛应用。检出/漏检则是评价被检测对象是否存在裂纹的重要标准,为解决目前检出/漏检研究需要大量实验数据的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的检出/漏检预测方法。首先,制作了30组含有不同尺寸疲劳裂纹的金属试件,并完成了15组不同检测条件下的裂纹检测实验。其次,分别绘制了3组检出概率曲线,并完成了不同检测条件对检出概率的影响分析。最后,为实现检出/漏检的可靠性预测,构建了基于BP神经网络的检出/漏检预测模型,并以50组数据为样本进行测试,实现了不同检测条件下不同尺寸裂纹的检出/漏检0误差预测。

基于SAA-SVM模型的供水管网漏损预测技术研究

为探究城镇供水管网漏失量、漏口失效形式与漏失压力之间的关系,根据供水管网的水力特性和漏损变化规律,基于模拟退火算法(SAA)的突跳特性和支持向量机(SVM)的稀疏性和稳健性,构建了SAA-SVM组合模型,利用SAA对SVM的参数c、g进行优化,并通过供水管网仿真模拟试验平台将多工况实时监测漏失数据作为样本数据集输入至SAA-SVM模型,经SAA-SVM对样本数据集进行处理、训练,进而展开漏损预测。结果表明,支持向量机(SVM)的准确度和跳出局部最优解的能力大幅提高,优化后的SAA-SVM能对漏口失效形式、漏失量进行快速准确的预测,满足供水管网多工况漏损预测的需求。

基于动态特征和深度神经网络的钻井漏失事故预测

为提高钻井漏失预测的准确性和实时性,建立了一套能够学习现场专家经验实现对钻井漏失事故预测的智能方法。首先,对采集到的综合录井数据利用小波滤波对录井数据进行降噪处理,并根据降噪的效果选取了滑动窗口的长度,降噪后数据的波形更加平滑,上升或下降趋势更明显;然后通过研究井漏点周围4个动态特征的波形,使用滑动窗口对钻井曲线波形进行截取;最后分别用长短期记忆神经网络(LSTM)、双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)、简化的AlexNet以及VGGNet对井漏事故进行实时滚动预测。实验结果表明,相对于卷积神经网络,LSTM和Bi-LSTM能够提取综合录井曲线动态变化的自相关特性,提取的特征更具有代表性,对井漏事故预测的准确率更高。

城市供水管网漏损预测模型及检漏方法的研究

介绍了多元线性回归模型、灰色预测模型、漏损检测周期的优化数字模型等几种供水管网漏损预测模型,并对供水管网漏损的检漏方法进行了阐述,从而为消除其对管道基础、公共设施造成的危害提供了保证。

浅谈给水管网漏损预测的研究与应用

给水管网的漏损问题在现代给排水工作中相对较为常见,也在近年来被反复讨论,被看做是未来节约型社会发展的重点问题之一。基于此,本文以给水管网漏损原因作为切入点,简述建设标准、材料选取以及检修方面的不足,再以此为基础,重点给出两类给水管网漏损预测模型,并通过计算机进行模拟,了解模型的应用价值。以期通过分析明晰问题,为实际工作提供一定参考。