基于大数据与融合模型的钻井智能辅助决策系统

TE28; 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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in石油钻探技术 Vol. 52; no. 5; pp. 105 - 116
Main Authors 王建龙, 王越支, 邱卫红, 于琛, 张菲菲, 王学迎
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国石油集团渤海钻探工程有限公司工程技术研究院,天津 300280%长江大学石油工程学院,湖北 武汉 430100%中国石油集团渤海钻探工程有限公司工程技术研究院,天津 300280 01.09.2024
长江大学石油工程学院,湖北 武汉 430100
Subjects
风险预警
融合模型
智能决策
智能钻井
fusion model
辅助决策
intelligent decision-making
decision support
big data
risk alerting
intelligent drilling
大数据
Online AccessGet full text
ISSN1001-0890
DOI10.11911/syztjs.2024102

Cover

More Information
Summary:TE28; 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.
ISSN:1001-0890
DOI:10.11911/syztjs.2024102