System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于时间序列的溢流预警方法技术_技高网

一种基于时间序列的溢流预警方法技术

技术编号:41794311 阅读:18 留言:0更新日期:2024-06-24 20:19
本发明专利技术公开了一种基于时间序列的溢流预警方法,涉及钻井过程中溢流预警技术领域,步骤如下:S1、提取综合录井仪中的时间序列钻井工程参数数据;S2、根据溢流发生原理,优选出溢流发生时变化明显的钻井工程参数;S3、对优选出的钻井工程参数数据进行预处理,包含异常值的清除,并对数据进行滤波。通过上述方式,本发明专利技术根据溢流发生的机理,优选出溢流期间变化明显的钻井工程参数,通过最小二乘法提取优选出的钻井工程参数的斜率特征,通过PSO‑Xgboost算法对斜率特征的学习,实现溢流预警。该方法能够及时、可靠的对溢流发生做出预警,解决了现有技术中溢流发生时不能及时发现的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及钻井过程中溢流预警,具体为一种基于时间序列的溢流预警方法


技术介绍

1、在钻井作业过程中,及早的发现溢流,能够避免可能引发的井喷事故。目前,溢流的判断一般是通过泥浆池液位体积的变换进行判断,但此方法一般存在较长的时间延迟,当泥浆池液位体积有明显变化时,溢流已经发生较长时间。因此寻找一种能够及时发现溢流的预测方法,对实现钻井作业中的安全性、高效性有重要意义。

2、根据溢流发生的机理,当钻遇高压地层或油、气、水层时,钻速会突然增加,扭矩与钻压会突然下降,此时极有可能会发生溢流。因此可以根据钻速、扭矩、钻压的变化趋势实现溢流的及时预警。综合录井仪可以实时的检测钻井工程参数的变化,目前综合录井仪的参数分析主要由现场人员完成,因此可能会出现误判、漏判等情况的发生。

3、因此提出一种基于时间序列的溢流预警方法以解决上述问题。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于时间序列的溢流预警方法,以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、一种基于时间序列的溢流预警方法,步骤如下:

4、s1、提取综合录井仪中的时间序列钻井工程参数数据;

5、s2、根据溢流发生原理,优选出溢流发生时变化明显的钻井工程参数;

6、s3、对优选出的钻井工程参数数据进行预处理,包含异常值的清除,并对数据进行滤波;

7、s4、设置一个时间滑动窗口,计算在时间滑动窗口内各钻井工程参数的变化趋势,提取钻井工程参数的斜率特征;

8、s5、利用在时间滑动窗口提取得到的钻井工程参数的斜率特征构建pso-xgboost溢流智能预警模型;

9、s6、将待测的井段数据经过上述s1-s4处理后输入到溢流智能预警模型中,预测溢流发生的时间段。

10、进一步的,钻井工程参数为钻速、扭矩、钻压。

11、进一步的,优选出的钻井工程参数数据进行预处理步骤如下:

12、s21:对异常数据进行清除;

13、s22:根据前后数据对缺失值进行平均值填充;

14、s23:对钻井工程数据进行均值滤波,使数据的变化趋势更明显。

15、进一步的,提取钻井工程参数的斜率特征步骤如下:

16、s41:选取一个时间间隔作为时间窗口的大小,将窗口开始的钻井时间作为该窗口的时间零值,其后的钻井时间与窗口开始时间的差值作为钻井工程参数的x轴坐标值,钻井时间对应的钻井工程数据作为y轴坐标轴;

17、s42:利用最小二乘法计算得出窗口内的各钻井工程参数的斜率,从而反映在该时间窗口内各钻井工程参数的变化趋势;

18、s43:滑动该时间窗口,依次计算后续钻井工程数据在该时间窗口内的斜率;

19、s44:将斜率数据作为钻井工程参数的特征值提取。

20、进一步的,构建pso-xgboost溢流智能预警模型,包括:利用提取到的钻井工程参数斜率特征构建xgboost溢流预警模型,利用pso粒子群优化算法对构建好的溢流预警模型进行优化,寻觅出模型最优参数;

21、其中,将钻井工程参数斜率特征作为输入,将是否发生溢流作为输出,1表示发生溢流,0表示未发生溢流;输出结果接近1,表示此时刻发生溢流的风险越大,系统进行智能溢流预警;结果越接近0,表示该时刻溢流的风险不大,系统不做出溢流预警。

22、进一步的,将待测的井段数据经过上述步骤二和步骤三处理后输入到溢流智能预警模型中具体操作如下:将待测的井段数据按照上述数据处理的方法输入到构建好的溢流预警模型后,根据输出的结果选择合适的阈值,对溢流发生的时间进行判断。

23、有益效果

24、本专利技术根据溢流发生的机理,优选出溢流期间变化明显的钻井工程参数,通过最小二乘法提取优选出的钻井工程参数的斜率特征,通过pso-xgboost算法对斜率特征的学习,实现溢流预警。该方法能够及时、可靠的对溢流发生做出预警,解决了现有技术中溢流发生时不能及时发现的问题。

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【技术保护点】

1.一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:步骤如下:

2.根据权利要求1所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:钻井工程参数为钻速、扭矩、钻压。

3.根据权利要求2所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:优选出的钻井工程参数数据进行预处理步骤如下:

4.根据权利要求3所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:提取钻井工程参数的斜率特征步骤如下:

5.根据权利要求4所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:构建PSO-Xgboost溢流智能预警模型,包括:利用提取到的钻井工程参数斜率特征构建Xgboost溢流预警模型,利用PSO粒子群优化算法对构建好的溢流预警模型进行优化,寻觅出模型最优参数;

6.根据权利要求5所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:将待测的井段数据经过上述步骤二和步骤三处理后输入到溢流智能预警模型中具体操作如下:将待测的井段数据按照上述数据处理的方法输入到构建好的溢流预警模型后,根据输出的结果选择合适的阈值,对溢流发生的时间进行判断。

【技术特征摘要】

1.一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:步骤如下:

2.根据权利要求1所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:钻井工程参数为钻速、扭矩、钻压。

3.根据权利要求2所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:优选出的钻井工程参数数据进行预处理步骤如下:

4.根据权利要求3所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征在于:提取钻井工程参数的斜率特征步骤如下:

5.根据权利要求4所述一种基于时间序列的溢流预警方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪芯郝为阴立松杨毅耿恒李大冬
申请(专利权)人:中法渤海地质服务有限公司
类型:发明
国别省市:

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