【摘要】：石油鉆井是一項(xiàng)非常龐大的工程,其過程中存在很多不確定因素并且這些因素具有較強(qiáng)的隱蔽性。在鉆井過程中非常容易發(fā)生各種鉆井事故,這嚴(yán)重威脅著鉆井平臺(tái)安全地作業(yè)。因此,在復(fù)雜的鉆井施工過程中,如果能夠捕獲和運(yùn)用各種有用的技術(shù)信息,對(duì)將有可能發(fā)生的鉆井事故能夠給出相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)警或者能夠給出一定程度上的警示,對(duì)于防止和控制鉆井事故的擴(kuò)大、最大限度地減少經(jīng)濟(jì)損失具有非常重大的現(xiàn)實(shí)意義。本文從信號(hào)處理的角度全面的分析了鉆井工程中各種鉆井參數(shù)的變化情況,并且總結(jié)出當(dāng)鉆井事故發(fā)生時(shí)所有與該鉆井事故相關(guān)的鉆井參數(shù)的變化趨勢(shì)。對(duì)鉆井事故進(jìn)行預(yù)警時(shí)相關(guān)鉆井參數(shù)的趨勢(shì)變化是關(guān)鍵,并且不同鉆井甚至是同一鉆井不同井深石油鉆井參數(shù)的基準(zhǔn)值會(huì)發(fā)生變化,傳統(tǒng)的非平穩(wěn)信號(hào)的處理方法不適用于鉆井參數(shù)的趨勢(shì)分析。因此,本文構(gòu)建了一種能反映鉆井參數(shù)趨勢(shì)變化特征,并且不受基準(zhǔn)值影響的趨勢(shì)特征量。由于HMM能夠?qū)σ粋�(gè)時(shí)間跨度上的信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析建模和分類是一種動(dòng)態(tài)模式識(shí)別工具,因此本文構(gòu)建了基于CHMM的鉆井參數(shù)異常預(yù)警模型。并且通過經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)出CHMM模型輸出匹配概率異常的閾值,實(shí)驗(yàn)表明CHMM異常預(yù)警模型能夠及時(shí)有效的對(duì)鉆井參數(shù)異常進(jìn)行預(yù)警。憑經(jīng)驗(yàn)選取或統(tǒng)計(jì)出固定閾值的方法雖然很容易實(shí)現(xiàn),但是實(shí)質(zhì)上它是不太合理的,當(dāng)選擇的閾值太大預(yù)警的漏報(bào)率就會(huì)很高,反之,選取的閾值太小誤報(bào)率就會(huì)升高,所以最好是能使閾值自適應(yīng)地改變其大小,從而降低預(yù)警的漏報(bào)率和誤報(bào)率。通過分析兩種常用自適應(yīng)閾值方法并將其用于CHMM模型輸出匹配概率異常的閾值確定中,實(shí)驗(yàn)表明,自適應(yīng)閾值方法能夠取得比固定閾值更高的預(yù)警準(zhǔn)確率。當(dāng)鉆井過程中發(fā)生故障時(shí),其特征能夠通過幾個(gè)鉆井參數(shù)的異常變化表現(xiàn)出來,因此,對(duì)鉆井故障進(jìn)行預(yù)警時(shí)需要對(duì)幾個(gè)鉆井參數(shù)進(jìn)行綜合決策。
[Abstract]:Petroleum drilling is a very large project, there are many uncertain factors in the process and these factors have strong concealment. Drilling accidents are very easy to occur in drilling process, which seriously threaten the safe operation of drilling platform. Therefore, in the complex drilling process, if we can capture and use all kinds of useful technical information, we can give a relatively accurate warning or a certain degree of warning to the possible drilling accidents. It is of great practical significance to prevent and control the expansion of drilling accidents and to minimize economic losses. In this paper, the variation of various drilling parameters in drilling engineering is analyzed comprehensively from the point of view of signal processing, and the variation trend of all drilling parameters related to the drilling accident is summarized when the drilling accident occurs. The trend change of relevant drilling parameters is the key to early warning of drilling accidents, and the reference values of drilling parameters of different drilling wells and different depth wells will change. The traditional non-stationary signal processing method is not suitable for the trend analysis of drilling parameters. Therefore, this paper constructs a trend characteristic quantity which can reflect the trend change of drilling parameters and is not affected by the reference value. As HMM is a dynamic pattern recognition tool for statistical analysis and classification of signals over a time span, a drilling parameter anomaly warning model based on CHMM is constructed in this paper. The threshold of outputting probability anomaly of CHMM model is calculated by experience. The experimental results show that the CHMM anomaly early warning model can forewarn drilling parameter anomalies in time and effectively. The method of selecting or statistics fixed threshold based on experience is easy to realize, but in essence it is unreasonable. When the threshold is too large, the false alarm rate will be very high, otherwise, if the threshold is too small, the false positive rate will increase. So it is better to change the threshold adaptively to reduce the false alarm rate and false alarm rate. By analyzing two commonly used adaptive threshold methods and applying them to determine the threshold of output-matching probability anomaly of CHMM model, the experimental results show that the adaptive threshold method can achieve higher early warning accuracy than fixed threshold. When the drilling failure occurs, its characteristics can be shown by the abnormal variation of several drilling parameters. Therefore, it is necessary to make a comprehensive decision on several drilling parameters when the drilling fault is forewarned.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TE28;O211.62

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本文編號(hào)：2155423