鉆井過程中鉆井復(fù)雜監(jiān)測對于減少事故發(fā)生、降低鉆井成本意義重大。在實際鉆井過程中,鉆井復(fù)雜的分析和判斷主要靠人工完成,難以保證預(yù)警效率。為此,將動態(tài)鉆井物理模型與人工智能、數(shù)據(jù)挖掘算法相結(jié)合,提出基于實時錄井數(shù)據(jù)的實時鉆井監(jiān)測及事故預(yù)警技術(shù)。該技術(shù)以鉆井施工過程中的綜合錄井數(shù)據(jù)作為輸入,利用模型算法來實時準確呈現(xiàn)鉆井過程中的井下工況條件,預(yù)測即將發(fā)生的復(fù)雜風險。從實時井眼清潔及水力學(xué)監(jiān)測、實時卡鉆預(yù)測、實時井涌監(jiān)測3個方面對實時鉆井監(jiān)測及預(yù)警技術(shù)進行了詳細分析。該技術(shù)可以實時準確模擬井下工況條件,識別并降低鉆井事故發(fā)生概率,幫助鉆井工程師提早發(fā)現(xiàn)問題,減少鉆井事故的發(fā)生,并減少對自然環(huán)境以及人員安全的影響,為現(xiàn)場施工提供輔助決策,降低非有效生產(chǎn)時間。

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