【摘要】：常規(guī)智能井漏預(yù)警方法存在知識獲取成本高、處理規(guī)則復(fù)雜及系統(tǒng)自我進(jìn)化難等問題,因此預(yù)警效果不理想。案例推理在解決信息不完備、經(jīng)驗(yàn)豐富、內(nèi)部機(jī)理認(rèn)識尚不完全清楚等方面的問題時(shí),具有很強(qiáng)優(yōu)勢。為了輔助或代替工程師長時(shí)間監(jiān)測和分析特征參數(shù)的異常,避免或降低漏報(bào)和誤報(bào),文中提出了基于案例推理的井漏風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警方法。該方法主要包括預(yù)警案例表示、案例檢索及案例學(xué)習(xí)3部分。預(yù)警流程:首先把井漏的特征參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流表示成新案例,其次調(diào)用預(yù)警方法實(shí)現(xiàn)函數(shù)檢索相似案例,最后利用檢索結(jié)果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及相似案例的相關(guān)信息進(jìn)行井漏風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警。四川盆地的10個(gè)井漏案例的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能夠提前進(jìn)行井漏風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,不受地質(zhì)、鉆井操作及主觀性等因素的影響,其適用范圍更廣,智能性更強(qiáng),具有重要的現(xiàn)場指導(dǎo)意義。
[Abstract]:The conventional intelligent well leakage early warning method has many problems, such as high cost of knowledge acquisition, complex rules and system self-evolution, so the effect of early warning is not ideal. Case-based reasoning (CBR) has a strong advantage in solving the problems of incomplete information, rich experience and incomplete understanding of internal mechanism. In order to assist or replace engineers in monitoring and analyzing the anomalies of characteristic parameters for a long time, and to avoid or reduce false alarms and false alarms, a CBR-based intelligent early warning method for well leakage risk is proposed in this paper. This method mainly includes three parts: early warning case representation, case retrieval and case learning. Early warning process: first, the real-time data flow of the characteristic parameters of the well leakage is expressed as a new case, and then the early warning method is called to retrieve the similar cases. Finally, the evaluation criteria of retrieval results and the relevant information of similar cases are used to carry out intelligent warning of well leakage risk. The experimental results of 10 well leakage cases in Sichuan Basin show that the method can predict the risk of well loss in advance and is not affected by geology, drilling operation and subjectivity, and its application scope is wider and its intelligence is stronger. It has important site guidance significance.
【作者單位】： 西南石油大學(xué)石油與天然氣工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)課題“鉆井工程設(shè)計(jì)與工藝軟件”(2011ZX05021-006)
【分類號】：TE28

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本文編號：2382426