摘要
钻井作业具有投入高、风险高、劳动密集、重体力和特高空立体交叉的行业特点。作业过程中存在着各种各样的风险因素，一旦发生安全事故，造成人员伤亡、钻机设备损坏和环境污染，其损失和影响是无法估量的。因此，研究钻井作业风险预测方法对减少事故发生具有实际价值。本文的主要研究内容如下: (1)建立钻井作业现场风险因素体系。首先，在行业相关规范和国家安全生产标准的基础上，结合行业相关专家建议和文献调研，从人、物、环和管理缺陷四个方面分析钻井作业存在的生产安全风险因素。其次，结合某钻探公司实际发生的事故数据，构建了钻井作业现场事故的事故树，基于事故树的中间事件筛选初始风险因素。最后，通过随机森林算法，依据各个风险因素的重要程度筛选事故主要风险因素，建立了钻井作业现场风险因素体系，作为搭建贝叶斯网络结构的依据。 (2)改进白化权函数并用于钻井作业风险等级划分。针对一般聚类和分箱等分类方法所得类别的绝对性，无法很好解决临界点的风险类别划分问题，提出引入白化权函数对临界点进行模糊划分,并利用K-means聚类的聚类中心计算区间灰数，优化白化权函数构造中的主观因素的影响，以此确定临界点所属各个类别的概率，解决了临界点的风险类别划分问题。 (3)改进动态贝叶斯网络并用于钻井作业现场风险的预测和分析。针对经典动态贝叶斯模型受马尔科夫假设和稳定假设的限制，即当前节点状态只与前一时刻节点状态有关，并且概率转移矩阵不随时间变化，通过事故数据分析发现该假设并不十分贴合钻井现场事故实际发生的情况。提出引入ARIMA算法改进动态贝叶斯网络模型中马尔科夫链部分，利用ARIMA时序算法在纵向上对底层节点预测，贝叶斯网络在横向上对事故的推理，两种模型融合形成了一种纵横预测的新模型。实验结果表明，灰色动态贝叶斯网络较经典动态贝叶斯网络预测精度提高12％左右，综合预测准确率达81.458％。最后，结合贝叶斯网络的逆向诊断以及敏感性分析，诊断出事故发生的主要风险因素，为钻井作业事故的预防提出建议，以加强作业操作规范，减少事故的发生。 (4)基于本文灰色动态贝叶斯网络事故预测分析模型的研究，在系统需求分析的基础上，设计并实现了钻井作业现场风险管控系统。系统主要功能包括钻井作业现场事故预测、钻井作业现场事故和风险的统计分析、钻井作业问题管理及统计等模块。该钻井作业现场风险管控系统的开发，提升了钻井工程现场作业的安全水平，减少了作业的不安全因素。
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