基于井下环空参数的溢流智能预警技术研究
Journal of Southwest Petroleum University(Science & Technology Edition)（2023）
摘要
随着油气勘探开发向复杂地层发展,钻井过程中发生井喷的风险增加,而溢流是井喷的前兆,所以早期溢流预警是实现安全井控预防的关键方向.针对传统预测算法在基于地面参数进行溢流预警时未分析溢流严重程度以及预测准确度不高的问题,通过对溢流征兆及溢流发生机理的研究,在利用环空电磁流量系统及其他系统直接测量井下近钻头处的环空流量和其他环空参数的基础上,建立了一种基于人工智能算法——随机森林的溢流智能预警模型来对溢流严重程度进行分类预测.为了验证该预警模型的可行性,通过搭建模拟实验平台进行测试,并与常规的BP神经网络相比较,结果显示该方法正确率高达92.68％,其分类预测的准确性明显高于BP神经网络.研究结果验证了随机森林模型进行井下溢流预警的可靠性,很好地实现了溢流的早期预警,为钻井提供了安全技术保证,具有较好的应用前景.
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关键词
overflow intelligent warning,overflow symptoms,annulus parameters,random forest,artificial intelligence
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