石油钻井井漏溢流智能检测方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种石油钻井井漏溢流智能检测方法、装置以及电子设备，其中，该石油钻井井漏溢流智能检测方法包括：将采集的设定时间段的目标井的井数据输入到预先训练的井场复杂事故检测模型中进行计算，分别得到设定时间段中的各个时间节点的预测异常概率；确定出各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量；判断目标数量是否超过第二预设值；若目标数量超过第二预设值，则根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出目标井的异常检测结果。

【技术实现步骤摘要】
石油钻井井漏溢流智能检测方法、装置以及电子设备
本申请涉及油气田钻井工程
，具体而言，涉及一种石油钻井井漏溢流智能检测方法、装置以及电子设备。
技术介绍
油气田钻探过程中可能会伴随着各种各样的复杂事故情况，其中井漏和溢流是相对复杂的异常情况。且井漏和溢流对在经济和安全影响最大。目前，相关领域主要使用获得的实时的钻井录井数据作为依据进行判断或报警。例如，预先设置一安全范围，在获得的钻井录井数据未在安全范围则输出报警信息。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种石油钻井井漏溢流智能检测方法、装置以及电子设备。能够达到提高钻井的异常检测的准确率的效果。第一方面，本申请实施例提供了一种石油钻井井漏溢流智能检测方法，包括：将采集的设定时间段的目标井的井数据输入到预先训练的井场复杂事故检测模型中进行计算，分别得到所述设定时间段中的各个时间节点的预测异常概率，所述井场复杂事故检测模型为井漏检测模型或溢流检测模型；确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量；判断所述目标数量是否超过第二预设值；若所述目标数量超过第二预设值，则根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出所述目标井的异常检测结果。在一可选的实施方式中，所述钻井工具包括泵冲；所述根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出所述目标井的异常检测结果的步骤，包括：根据所述泵冲的状态数据确定所述泵冲的当前状态；根据所述泵冲的当前状态、以及所述目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法，还可以结合泵冲的状态，以及目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果，多类参数的结合，可以提高井的异常检测的准确率。在一可选的实施方式中，所述目标井的异常情况包括：井漏；所述根据所述泵冲的当前状态、以及所述目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果的步骤，包括：若所述泵冲属于开泵状态，则判断所述开泵状态持续时长是否超过第三预设值；若所述目标井未处于开泵状态，或，处于开泵状态的时长未超过所述第三预设值，判断所述目标井的漏钻井液速度是否大于所述目标井的入口流量的指定比例；若所述目标井的漏钻井液速度大于所述目标井的入口流量的指定比例，则输出所述目标井处于倒浆状态；若所述目标井的漏钻井液速度不大于所述目标井的入口流量的指定比例，则根据所述目标井的泵冲的状态数据，判断所述泵冲差值是否大于第四预设值；若所述泵冲差值大于所述第四预设值，则输出所述目标井处于开泵状态；若所述泵冲差值不大于所述第四预设值，则输出所述目标井处于井漏状态。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法，还可以结合各个阈值，对目标井的不同情况进行逐步分析，从而可以更清楚地确定出目标井可能所处的各种情况，从而可以提高目标井的异常情况确定的准确性。在一可选的实施方式中，所述确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量的步骤，包括：确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值，且预测异常概率的时间节点为连续节点的目标数量。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法，对第一阶段的通过模型确定的异常概率进行了进一步地限定，在连续出现可能为异常的结果时，再进行第二阶段的异常检测，从而可以减少异常检测的误判。在一可选的实施方式中，所述目标井的异常情况包括：溢流；所述根据所述泵冲的当前状态、以及所述目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果的步骤，包括：若所述泵冲属于开泵状态，则判断所述开泵状态持续时长是否超过第五预设值；若所述泵冲处于开泵状态的时长超过所述第五预设值，则判断所述目标井的出口流量是否增加超过第六预设值；判断所述泵冲的增值是否小于第七预设值；判断所述目标井的出口流量的流速是否大于第八预设值；若所述目标井的出口流量增加超过第六预设值，且所述泵冲的增值小于第七预设值，则输出所述目标井处于溢流状态；若所述目标井的出口流量增加未超过第六预设值，且所述目标井的出口流量的流速不大于第八预设值，则输出所述目标井处于溢流状态；若所述目标井的出口流量增加未超过第六预设值，且所述目标井的出口流量的流速大于第八预设值，则输出所述目标井处于倒浆状态；若所述泵冲不属于开泵状态，判断所述钻井设备中的套管的压力是否大于第九预设值；若所述钻井设备中的套管的压力在指定时间段内都大于第九预设值，则输出所述目标井处于溢流状态。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法，还可以针对溢流可能关联的多种情况分别设置不同的阈值，从而可以实现更完善的对目标井的各种情况进行判断，从而可以实现提高判断目标井的异常的准确性。在一可选的实施方式中，所述确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量的步骤，包括：确定各个时间节点的预测异常概率中连续指定数量个时间节点的预测异常概率中的预测异常概率超过第一预设值的目标数量。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法，还可以基于出现目标井可能的异常概率达到一定数量时，再进一步地进行后续的异常检测，从而可以减少误判异常的概率。在一可选的实施方式中，所述方法还包括：获取指定井的历史数据；将所述历史数据进行特征提取，以得到多条特征数据；将所述多条特征数据输入XGBoost梯度森林模型中进行训练，以得到井场复杂事故检测模型。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法，还可以通梯度森林模型，可以更好地分析出目标井的情况，从而提高确定出的模型识别井的异常的准确性。第二方面，本申请实施例还提供一种石油钻井井漏溢流智能检测装置，包括：计算模块，用于将采集的设定时间段的目标井的井数据输入到预先训练的井场复杂事故检测模型中进行计算，分别得到所述设定时间段中的各个时间节点的预测异常概率，所述井场复杂事故检测模型为井漏检测模型或溢流检测模型；第一确定模块，用于确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量；判断模块，用于判断所述目标数量是否超过第二预设值；第二确定模块，用于若所述目标数量超过第二预设值，则根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出所述目标井的异常检测结果。第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面的任一种可能的实施方式中的方法的步骤。第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面的任一种可能的实施方式中的方法的步骤。本申请实施例提供的石油钻井井漏溢流智能检测方法、装置、电子设备及计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种石油钻井井漏溢流智能检测方法，其特征在于，包括：/n将采集的目标井的井数据输入到预先训练的井场复杂事故检测模型中进行计算，分别得到所述目标井在分析周期内的各个时间节点的预测异常概率，所述井场复杂事故检测模型为井漏检测模型或溢流检测模型；/n确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量；/n判断所述目标数量是否超过第二预设值；/n若所述目标数量超过第二预设值，则根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出所述目标井的异常检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种石油钻井井漏溢流智能检测方法，其特征在于，包括：
将采集的目标井的井数据输入到预先训练的井场复杂事故检测模型中进行计算，分别得到所述目标井在分析周期内的各个时间节点的预测异常概率，所述井场复杂事故检测模型为井漏检测模型或溢流检测模型；
确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量；
判断所述目标数量是否超过第二预设值；
若所述目标数量超过第二预设值，则根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出所述目标井的异常检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述钻井工具包括泵冲；所述根据钻井工具的状态数据以及钻井液变化数据确定出所述目标井的异常检测结果的步骤，包括：
根据所述泵冲的状态数据确定所述泵冲的当前状态；
根据所述泵冲的当前状态、以及所述目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标井的异常情况包括：井漏；所述根据所述泵冲的当前状态、以及所述目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果的步骤，包括：
若所述泵冲属于开泵状态，则判断所述开泵状态持续时长是否超过第三预设值；
若所述目标井未处于开泵状态，或，处于开泵状态的时长未超过所述第三预设值，判断所述目标井的漏钻井液速度是否大于所述目标井的入口流量的指定比例；
若所述目标井的漏钻井液速度大于所述目标井的入口流量的指定比例，则输出所述目标井处于倒浆状态；
若所述目标井的漏钻井液速度不大于所述目标井的入口流量的指定比例，则根据所述目标井的泵冲的状态数据，判断所述泵冲差值是否大于第四预设值；
若所述泵冲差值大于所述第四预设值，则输出所述目标井处于开泵状态；
若所述泵冲差值不大于所述第四预设值，则输出所述目标井处于井漏状态。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值的目标数量的步骤，包括：
确定出所述各个时间节点的预测异常概率中超过第一预设值，且预测异常概率的时间节点为连续节点的目标数量。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标井的异常情况包括：溢流；所述根据所述泵冲的当前状态、以及所述目标井的流量确定出所述目标井的异常检测结果的步骤，包括：
若所述泵冲属于开泵状态，则判断所述开泵状态持续时长是否超过第五预设值；
若所述泵冲处于开泵状态的时长超过所述第五预设值，则判断所述目标井...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建华，
申请(专利权)人：北京中油瑞飞信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11