[發(fā)明專利]一種基于錄井大數(shù)據(jù)的卡鉆事故檢測預(yù)警方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811425245.3
• 申請日: 2018-11-27
• 公開（公告）號: CN109594967A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 薛質(zhì);涂曦予;沈建濤;蔡雪梅
• 申請（專利權(quán)）人: 南通世盾信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: E21B44/00
• 分類號: E21B44/00;E21B47/00
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

本發(fā)明公開了一種基于錄井大數(shù)據(jù)的卡鉆檢測預(yù)警方法，步驟一：數(shù)據(jù)預(yù)處理，將自動錄井裝置采集的業(yè)務(wù)參數(shù)和管理人員記錄的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，實現(xiàn)鉆井事故自動標(biāo)注；步驟二：數(shù)據(jù)特征重組，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣和平滑處理，判斷數(shù)據(jù)字段的重要性；步驟三：學(xué)習(xí)模型選型，采用隨機森林模型處理卡鉆檢測數(shù)據(jù)；步驟四：判別模型調(diào)優(yōu)，采用交叉驗證方法對學(xué)習(xí)模型進(jìn)行調(diào)參，并將最終生成的模型用于檢測鉆井工程異常。本發(fā)明發(fā)掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的有效信息，卡鉆檢測準(zhǔn)確率高，領(lǐng)先與現(xiàn)有的人工判別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種工程異常檢測方法，特別是一種基于錄井大數(shù)據(jù)的卡鉆事故檢測預(yù)警方法。

背景技術(shù)

目前，在油田生產(chǎn)過程逐步現(xiàn)代化與智能化的背景下，鉆井過程中的工程異常檢測(尤其是井漏、卡鉆、氣體異常等)主要是基于專家系統(tǒng)對錄井設(shè)備所采集的作業(yè)數(shù)據(jù)的分析，管理人員利用其生產(chǎn)經(jīng)驗與專業(yè)知識發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)參數(shù)變化中的異常，對可能存在的異常工況進(jìn)行人工判定，然而人工判別依賴于管理人員的業(yè)務(wù)經(jīng)驗與主觀性，難以及時判別事故并采取處理措施，并且維護(hù)專家系統(tǒng)需要花費大量的人力財力，如何實現(xiàn)鉆井工程異常的自動判別，成為一個亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于錄井大數(shù)據(jù)的卡鉆事故檢測預(yù)警方法，實現(xiàn)鉆井工程異常自動檢測。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

一種基于錄井大數(shù)據(jù)的卡鉆事故檢測預(yù)警方法，其特征在于包含以下步驟：

步驟一：數(shù)據(jù)預(yù)處理，將自動錄井裝置采集的業(yè)務(wù)參數(shù)和管理人員記錄的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，實現(xiàn)鉆井事故自動標(biāo)注；

步驟二：數(shù)據(jù)特征重組，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣和平滑處理，判斷數(shù)據(jù)字段的重要性；

步驟三：學(xué)習(xí)模型選型，采用隨機森林模型處理卡鉆檢測數(shù)據(jù)；

步驟四：判別模型調(diào)優(yōu)，采用交叉驗證方法對學(xué)習(xí)模型進(jìn)行調(diào)參，并將最終生成的模型用于檢測鉆井工程異常。

進(jìn)一步地，所述步驟一具體為

現(xiàn)有錄井?dāng)?shù)據(jù)包括自動錄井裝置采集的業(yè)務(wù)參數(shù)以及管理人員記錄的日志數(shù)據(jù)，前者屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而后者則屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，每口井擁有相當(dāng)多的字段，其中包括大量缺失或者無效數(shù)據(jù)，認(rèn)為恒定字段以及缺失值占比超過80％的字段為無效數(shù)據(jù)并予以刪除，對于其余缺失值采用插值的方法進(jìn)行補充；

對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用語料匹配的方法對日志信息進(jìn)行提取，生成形式為“井號，時間，事故類型”的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，達(dá)到鉆井事故自動標(biāo)注的目的。

進(jìn)一步地，所述自動錄井裝置采集的業(yè)務(wù)參數(shù)包含出入口流量、立管壓力。

進(jìn)一步地，所述管理人員記錄的日志數(shù)據(jù)包含事故類型、事故時間。

進(jìn)一步地，所述步驟二具體為

首先，原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)的更新周期通常很短，產(chǎn)生了大量的冗余數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行重采樣；

然后，設(shè)備采集的數(shù)據(jù)中存在噪音成分，設(shè)定滑動窗口對數(shù)據(jù)進(jìn)行移動平均處理，使得數(shù)據(jù)的變化更為平滑穩(wěn)定；

最后，采用主成分分析方法判斷數(shù)據(jù)字段的重要性，從而幫助管理人員更好地利用參數(shù)判斷工程異常。

進(jìn)一步地，所述主成分分析方法是通過計算數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣，并得到協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量，特征值越大表明該特征越重要。