深水井气侵监测预警智能技术研究

针对深水井开采中气侵溢流监测技术的预警滞后、虚警率高和准确率低等问题,提出一种早期监测与录井监测相结合的气侵预警智能模型。比较分析基于超声波的隔水管早期监测方法和基于神经网络的录井监测方法的优缺点,优选有效特征,作为模型训练的基础数据集;通过工况识别规则及标签处理方法,实现两种监测数据之间的气侵事件标签匹配;基于神经网络设计智能模型的训练方法,并研究预警分析软件的架构和工作流程。利用实际案例数据进行验证,试验结果表明,新模型相比于传统录井监测方法,预警时间提前;与早期监测方法相比能显著减少误报概率,且气侵量级的预报准确性也有大幅提升。因此早期监测与录井监测方法相结合的气侵预警智能技术,可以有效提高深水井开采过程中气侵预警的准确性和及时性,为深水钻井安全提供一种创新的技术支持。