【摘要】：傳統(tǒng)鉆井動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估嚴(yán)重依賴(lài)于專(zhuān)家主觀判斷、結(jié)果大多是定性或半定量,無(wú)法滿足深井復(fù)雜地層鉆井安全需求。針對(duì)該問(wèn)題,研究建立了基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鉆井動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。通過(guò)對(duì)錄井資料的監(jiān)測(cè)分析,實(shí)時(shí)判斷井下風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的類(lèi)型并定量計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率,可以在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的早期給出預(yù)警信息,及時(shí)指導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控措施的開(kāi)展。海上BD氣田的實(shí)例分析表明,基于構(gòu)建的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型得到的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生情況相符合,說(shuō)明建立的模型是合理可行的。該模型對(duì)于鉆井作業(yè)過(guò)程中動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有一定的參考價(jià)值。
[Abstract]:The traditional drilling dynamic risk assessment relies heavily on the subjective judgment of experts, and the results are mostly qualitative or semi-quantitative, which can not meet the safety requirements of deep well complex formation drilling. Aiming at this problem, a drilling dynamic risk assessment method based on PSO optimization BP neural network is developed. Through monitoring and analyzing the logging data, the types of downhole risk can be judged in real time and the probability of risk occurrence can be calculated quantitatively. The early warning information can be given in the early stage of risk occurrence, and the risk control measures can be guided in time. The case study of offshore BD gas field shows that the result of risk prediction based on the constructed dynamic risk assessment model is in agreement with the actual risk occurrence, which shows that the established model is reasonable and feasible. The model has certain reference value for dynamic risk assessment during drilling operation.
【作者單位】： 中國(guó)石油大學(xué)(華東)石油工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然基金項(xiàng)目(51574275) 長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(IRT_14R58)
【分類(lèi)號(hào)】：TE28

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本文編號(hào)：2361922