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期刊信息/Journal information
石油钻探技术
石油钻探技术

马开华

双月刊

1001-0890

syzt@vip.163.com

100083

北京海淀区学院路31号

石油钻探技术/Journal PETROLEUM DRILLING TECHNIQUESCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《石油钻探技术》创刊于1973年，经国家科委批准，1979年在全国发行，1988年对国内外公开发行。《石油钻探技术》的办刊宗旨是：面向石油钻探科研和生产，促进钻井技术水平和管理水平的普遍提高，加速科研向现实生产力转化之进程，坚持为油气钻探系统各专业工程技术人员、经营管理人员和高校有关专业师生服务。本刊选题注重指导性、先进性和适用性，坚持理论与实践相结合，以多刊快刊应用性文章为特色。主要报道国内石油钻探工程(包括钻井、泥浆、固井、完井、开采等专业)以及钻探机械设备与自动化方面的科技进展和现场经验，适当介绍国外石油钻探技术发展的水平和动向。栏目众多，内容丰富，版面紧凑。适合于石油、海洋、地矿行业广大钻井工程技术人员、高等院校师生和经营管理者阅读。
正式出版
收录年代

    基于TDCSO优化CNN-Bi-LSTM网络的井底钻压预测方法

    张剑肖禹涵周忠易杨俊龙...
    82-90页
    查看更多>>摘要：为了准确预测井底钻压,提高钻井效率、降低钻井成本,建立了融合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型.采用三角函数驱动的粒子群优化(TDCSO)方法对模型进行超参数优化,以提高预测钻压的精度;采用美国犹他州FORGE 58-32 井和FORGE 58-62 井的 2 个公开数据集对建立的模型进行验证,并采用平均绝对误差、均方根误差、决定系数和均方误差等指标进行模型性能评估.研究结果表明,所提出TDCSO-CNN-Bi-LSTM模型平均绝对误差、均方误差和均方根误差等3个关键性能指标较好,其中决定系数大于0.980,明显优于现有的LSTM、GRU、CNN-LSTM、CNN-Bi-LSTM等方法.研究表明,所提出的TDCSO-CNN-Bi-LSTM模型在井底钻压预测方面具有出色的准确性,能够实现实时监测,并与自动钻进系统集成,实现对钻压的精准控制,不仅提高了钻井效率,还降低了钻井成本,对未来的钻井作业具有重要的实际应用价值.

    井底钻压LSTM神经网络优化算法模型优化

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    超深破碎型地层岩石力学参数的大数据预测模型

    周舟李犇耿宇迪肖锐...
    91-96页
    查看更多>>摘要：超深储层油气资源丰富,是目前油气开发的重点,但是储层岩体破碎和非均质性强,传统的预测储层力学参数方法误差大,对工程设计和施工造成很大的困难.基于大量试验和现场施工数据,分析了储层测井数据、储层裂缝数据、岩石力学数据的相互联系,建立了基于岩石力学性质-地质储层特征-测井解释之间物理关联的多参数约束;开发了多元非线性回归拟合算法模型,形成了超深破碎型储层全储层段岩石力学参数预测模型.该预测模型克服了破碎型地层数据量少导致的计算误差大的难题,能明确全储层段岩石力学参数,与实际工程施工参数相比预测准确度达 90%以上.研究结果为超深破碎型地层钻完井安全施工提供了技术支撑.

    岩石力学破碎性地层大数据分析非线性拟合数据增广预测模型

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    基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测井反演方法

    孙歧峰倪虹升岳喜洲张鹏云...
    97-104页
    查看更多>>摘要：随钻方位电磁波电阻率测井可以提供丰富的地下信息,帮助完成储层位置确定和边界探测等任务,但常用的基于物理方程的迭代反演方法计算效率较低,在实时地质导向中受到诸多限制.为此,提出了一种基于深度残差网络的随钻方位电磁波电阻率测井资料智能反演方法.该方法将残差块中的卷积层和池化层替换为全连接层,并使用多头注意力机制来理解输入数据的关联性,以解决非线性回归问题;通过评估模型深度和宽度,并使用贝叶斯超参数调优算法找到随钻电磁波电阻率反演方法中最优的超参数,以提高反演模型的性能.该方法在模型试验中的平均准确率达到 98.5%;在实际测井资料的平均准确率达到97.2%,单点反演时间约为0.01 s.研究表明,随钻方位电磁波电阻率测井反演方法能够快速准确地反演测井资料.

    深度残差网络随钻测井方位电阻率深度学习多头注意力机制反演

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    基于大数据与融合模型的钻井智能辅助决策系统

    王建龙王越支邱卫红于琛...
    105-116页
    查看更多>>摘要：为了深度利用钻井过程中产生的大量数据,实现对随钻风险监测与预警的智能分析和辅助决策,基于C/S三层架构和数据中台,结合物理模型、智能算法和趋势分析技术,开发了钻井智能辅助决策系统.通过分析钻井数据来源、结构和用途,结合数据传输、自然语言提取和数据融合技术,实现了多源异构数据获取、融合和管理;综合考虑钻井过程中水力学和管柱力学的耦合影响,设计了模型融合机制,建立了随钻数字井筒系统.在此基础上,结合预测参数与实测参数的偏差变化趋势,建立了风险异常监测算法,将针对井下故障和复杂情况的处理措施与预警机制相结合,实现了风险预警与辅助决策.该系统在页岩油气水平井、深井等不同类型探井中应用 50 余口井,预警结果与现场符合率达 91.5%,验证了其可行性及实用性.钻井智能辅助决策系统能够进行钻井参数优化和钻井风险监测,为高效安全钻井提供了技术保障.

    大数据融合模型智能决策辅助决策风险预警智能钻井

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    理论模型与机器学习融合的PDC钻头钻速预测方法

    王果许博越
    117-123页
    查看更多>>摘要：为了提高PDC钻头机械钻速的预测精度,为现场工程人员指导钻井生产提供依据,基于Teale模型,综合考虑井下螺杆钻具、水力破岩、旋转冲击钻具破岩能量参数,引入PDC门限钻压和门限扭矩,修正钻压与扭矩的计算方法,建立复合比能械钻速理论方程;基于钻速比概念,建立了理论与数据深度融合的机械钻速预测模型.验证结果表明,该模型既保证了理论方向的正确,又综合利用了数据驱动学习的优点,提高了PDC钻头的机械钻速预测精度.通过顺北实钻井数据验证该融合方法的预测精度,结合实例优化分析可大幅提高机械钻速.该方法可为优化钻井参数和评价钻头破岩效果、优选提速工具提供有效的量化工具,具有重要的推广应用价值.

    机械钻速破岩能量门限扭矩复合比能机器学习理论数据融合

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    数字钻头技术现状与发展建议

    黄哲张伟强吴仲华
    124-129页
    查看更多>>摘要：传统钻具组合力学结构和动力钻具工作特性的限制,测量装置无法获取钻头位置处的真实数据,导致智能钻井在决策与控制层面存在风险.国内外油服公司开发了多种数字钻头测量系统,在不改变钻头结构的前提下能够安装在钻头内部进行数据采集,为理论研究、钻井设计和钻井决策控制等提供了数据支持.为推动我国数字钻头的发展,调研了现有各类数字钻头发展现状,讨论了数字钻头技术的应用场景和发展趋势,并提出了技术发展建议.

    数字钻头技术现状发展建议工况诊断优化钻井

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    基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统研制

    陈现军郭书生廖高龙董振国...
    130-137页
    查看更多>>摘要：针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质.针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长,并配合工业相机对岩屑样本进行拍摄,采集易于深度学习算法检测的高清图像;使用嵌入于移动端的改进DeepLab v3+算法进行岩屑荧光检测,计算出荧光占比,并在移动设备屏幕上展示出计算结果和检测效果图.不同岩屑样本的测试结果表明,系统对岩屑荧光检测的平均交并比达到 72.73%,能够在保证准确性与时效性的同时,实现对岩样中荧光区域的有效量化.基于改进DeepLab v3+算法的岩屑荧光智能监测系统解决了人工探测岩屑荧光过程中存在的不确定因素,能够满足荧光录井技术对岩屑荧光检测的现场应用要求.

    荧光录井岩屑深度学习图像分割智能检测

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    防喷器智能控制装置研制及应用

    杨利强
    138-144页
    查看更多>>摘要：防喷器控制装置是控制井口防喷器组、井口阀门的主要设备,是钻井、修井过程中防止井喷、溢流和压井过程中必不可少的装置,但目前大量使用防喷器控制装置的控制手段单一,自动化程度低,关井需要多岗位配合操作,关井速度慢,且容易出现误操作.为此,通过对原有控制装置硬件改造升级及功能扩展,研制了防喷器智能控制装置,开发了智能关井控制软件,实现了钻井现场关井过程中防喷器、管汇阀门等控制对象的统一联动.现场 50 余口井的应用表明,防喷器智能控制装置具有自动化程度高、控制手段多样等特征,可大幅度提高关井效率和准确度,提升井控本质安全,具有良好的推广应用前景.

    防喷器控制装置井控智能关井遥控

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    基于工程参数变化趋势的溢流早期智能检测方法

    王彪李军杨宏伟詹家豪...
    145-153页
    查看更多>>摘要：由于溢流数据样本量稀缺、不同钻井工况及溢流后不同时期钻井参数响应规律差异等因素,现有溢流检测方法鲁棒性差,难以应用于钻井全过程.为此,基于随机森林算法(random forest,RF)建立了钻井工况智能识别模型,结合物理模型消除钻井工况对溢流特征参数的影响;提取并融合特征参数趋势值,构建溢流风险指数(kick risk index,KRI)自适应计算方法,形成了基于工程参数变化趋势的溢流早期智能检测方法.3 口井的溢流数据验证结果表明,钻井工况智能识别模型的准确率为 96.5%,相比人工坐岗预警,平均预警提前时间为 8.3 min.研究表明,该方法适用于钻井全过程溢流检测和部分特征参数测量失效的场景,对于保障钻井安全、缩短钻井周期具有一定的指导作用.

    溢流智能检测钻井工况随机森林溢流风险指数

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    基于数字孪生技术的钻井复杂风险智能预警系统架构

    王钧泽李黔尹虎
    154-162页
    查看更多>>摘要：为降低深部地层不确定地质条件诱发的钻井井下复杂风险,采用数字孪生技术,构建了基于物理模型与数据驱动模型融合的钻井复杂风险数字孪生智能预警体系.为满足随钻预警、降低风险等实际需求,提出了基于微服务的数据集成、孪生体智能感知、多模态融合预警、孪生体智能诊断等 4 项数字孪生预警系统支撑技术,建立了钻井数字孪生预警系统的整体架构,并详述了其功能及模型设计,涉及物理设备层、虚拟实体层、孪生体数据层、孪生体算法模型层及孪生体预警服务层 5 层交互系统,设计了钻前预演规避风险、钻中实时预警、钻后分析区块风险等 3 种区块钻井优化设计的应用场景,实现了对多源异构数据的数字化集成,传统物理模型与智能模型的多重融合,以及溢流、井漏、卡钻的预警与类型识别等功能,从而达到降低深部钻井作业风险、优快钻井的目的.研究结果表明,基于"模型+数据"的数字孪生预警架构具有提前识别钻井过程中的风险和快速诊断风险类型的潜力,为智能钻井风险预警提供了新的技术途径.

    钻井风险智能预警架构数字孪生

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