鉆井過(guò)程中故障檢測(cè)與診斷方法的研究.pdf

1、鉆井是石油、天然氣勘探開(kāi)發(fā)的重要手段。鉆井工程是一項(xiàng)以地下為對(duì)象、隱蔽性很強(qiáng)的工程，很容易發(fā)生鉆井事故，嚴(yán)重威脅鉆井過(guò)程的安全，并且很大程度上影響整個(gè)鉆井過(guò)程的進(jìn)度、質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益。
　　綜合錄井技術(shù)能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鉆井過(guò)程相關(guān)的工程參數(shù)、鉆井液參數(shù)、氣體組分和地層壓力等多項(xiàng)參數(shù)[1]，并能對(duì)其進(jìn)行量化分析，這為鉆井過(guò)程實(shí)時(shí)在線的故障診斷提供了基礎(chǔ)，但綜合錄井技術(shù)的故障診斷模塊依然停留在閾值法和人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，經(jīng)常造成異常情況的遲報(bào)、

2、錯(cuò)報(bào)甚至漏報(bào)。在對(duì)多年來(lái)鉆井事故的統(tǒng)計(jì)分析中得知，事故的先兆發(fā)現(xiàn)不及時(shí)、事故類型判斷和處理不正確是導(dǎo)致嚴(yán)重事故發(fā)生的主要因素[2]。
　　針對(duì)當(dāng)前綜合錄井技術(shù)中故障診斷方法的不足，本文提出基于RS-SVM（粗糙集-支持向量機(jī)）的人工智能診斷方法，將該方法應(yīng)用到鉆井過(guò)程診斷中，模擬現(xiàn)場(chǎng)專家的判斷，大大提高故障診斷的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性。本文主要工作如下:
　　首先，介紹鉆井工藝，研究鉆井過(guò)程故障類型及其發(fā)生機(jī)理，對(duì)故障進(jìn)行特征分析，

3、并研究特征數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)描述方法及鉆井過(guò)程狀態(tài)識(shí)別方法。
　　其次，分析故障檢測(cè)與診斷的各類人工智能診斷方法，引出適合鉆井實(shí)際情況的粗糙集和支持向量機(jī)的方法。分別研究粗糙集及支持向量機(jī)的基本理論及在故障診斷中的應(yīng)用，推出RS-SVM融合的算法。
　　最后，將RS-SVM融合方法應(yīng)用到鉆井過(guò)程故障的實(shí)際診斷中，先利用粗糙集方法對(duì)故障樣本進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，在不改變故障分類的基礎(chǔ)上最大程度的去除冗余特征，降低了樣本的維數(shù)，再將經(jīng)粗糙集方法