基于深度学习的页岩气压裂砂堵事故预警方法

为预警页岩气压裂施工过程中砂堵事故,降低压裂施工成本,提出一种基于深度学习的压裂砂堵事故早期预警方法。首先,在分析压裂施工参数特征工程和数据基础上,采用长短时记忆神经网络(LSTM)算法,并引入编码-解码器结构,建立多变量时间序列预测模型;然后,利用该模型的综合压力参数及其他与压力参数相关性强的施工参数,挖掘、分析时间序列数据中隐含的信息;最后,以某段页岩气压裂数据为实际算例,比较LSTM和自回归移动平均(ARIMA)模型的预测结果。研究结果表明:与传统预测模型相比,LSTM网络模型能更准确地预测压裂施工曲线的变化趋势,预测精度提高21.75%;相比于人工判别传统预测模型,LSTM网络模型预测时间得到大幅提前。

关于填砂装置的改进与应用

填砂装置研制出来以前,施工都是一小桶一小桶的填,即劳动强度大、计量也繁琐,无形当中也加大了成本的支出。填砂装置研制出来后,大大降低了职工的劳动强度,并且充分利用了设备的优势来完成施工任务。