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基于钻井模型与人工智能相耦合的实时智能钻井监测技术

王茜  张菲菲  李紫璇  王越支  方含之  
【摘要】:钻井过程中钻井复杂监测对于减少事故发生、降低钻井成本意义重大。在实际钻井过程中,钻井复杂的分析和判断主要靠人工完成,难以保证预警效率。为此,将动态钻井物理模型与人工智能、数据挖掘算法相结合,提出基于实时录井数据的实时钻井监测及事故预警技术。该技术以钻井施工过程中的综合录井数据作为输入,利用模型算法来实时准确呈现钻井过程中的井下工况条件,预测即将发生的复杂风险。从实时井眼清洁及水力学监测、实时卡钻预测、实时井涌监测3个方面对实时钻井监测及预警技术进行了详细分析。该技术可以实时准确模拟井下工况条件,识别并降低钻井事故发生概率,帮助钻井工程师提早发现问题,减少钻井事故的发生,并减少对自然环境以及人员安全的影响,为现场施工提供辅助决策,降低非有效生产时间。

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