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      基于集成學(xué)習(xí)的井漏智能預(yù)警模型及智能推理方法

      2023-12-22 09:18:17張礦生宮臣興陸紅軍歐陽勇辛慶慶
      石油鉆采工藝 2023年1期
      關(guān)鍵詞:集成學(xué)習(xí)

      張礦生 宮臣興 陸紅軍 歐陽勇 辛慶慶

      引用格式:張礦生,宮臣興,陸紅軍,歐陽勇,辛慶慶. 基于集成學(xué)習(xí)的井漏智能預(yù)警模型及智能推理方法[J]. 石油鉆采工藝,2023,45(1):47-54.

      摘要:水平井優(yōu)快鉆井技術(shù)加快了長慶油田致密油氣大規(guī)模開發(fā)速度,但由于部分區(qū)域地層孔隙和微裂縫發(fā)育,承壓能力低,極易發(fā)生井漏風(fēng)險,嚴(yán)重制約了水平井提速提效。為進(jìn)一步降低井漏風(fēng)險,提高漏失預(yù)警的時效性和準(zhǔn)確率,提出了一種因果關(guān)系約束下的井漏智能預(yù)警及漏失原因推理方法?;诼┦Мa(chǎn)生機(jī)理,分析了漏失風(fēng)險的表征參數(shù)及其變化規(guī)律,將其作為輸入?yún)?shù)約束條件,利用工況識別模型和特征變化規(guī)律準(zhǔn)確定位井漏時間,基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)建立漏失風(fēng)險預(yù)警模型,利用因果推斷算法解釋模型預(yù)警原因,結(jié)合風(fēng)險機(jī)理實現(xiàn)警報約束。研究結(jié)果表明,LSTM 集成網(wǎng)絡(luò)井漏預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)95.6%,基于集成學(xué)習(xí)的智能推理方法能夠準(zhǔn)確解釋預(yù)警發(fā)生原因,對鉆井現(xiàn)場及時采取井漏防范措施,保障水平井優(yōu)快鉆井具有重要意義。

      關(guān)鍵詞:鉆井井漏;BP;LSTM;集成學(xué)習(xí);智能預(yù)警;智能推理

      中圖分類號:TE28 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A

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