本发明专利技术公开了一种用于自动识别钻井岩屑的方法，包括：在接收到装置部署指令后，实时获取目标井的录井数据，根据录井数据，计算当前钻井过程中的破岩处岩屑由井底返排到井口所需的时间，并确定当前岩屑对应的捞取时刻、清洗时刻和拍摄时刻；在捞取时刻、清洗时刻和拍摄时刻分别生成相应动作指令，依次控制自动捞手装置、自动清洗平台和摄像头，对记录录井数据中的井深数据时对应的井底岩屑进行捞取、清洗和拍照；从岩屑图像中提取岩屑特征，利用岩屑自动识别模型得到识别结果。本发明专利技术减轻了现场工程师的工作，实现了岩屑识别整个流程的自动化，实施过程简单、成本低廉，可靠性更高，识别结果快速、准确。准确。准确。
【技术实现步骤摘要】
一种用于自动识别钻井岩屑的方法及系统
[0001]本专利技术涉及石油工程领域，尤其是涉及一种用于自动识别钻井岩屑的方法及系统。
技术介绍
[0002]岩屑是钻井过程中及时认识地层岩性和油气层的直观材料，钻井现场地质录井最重要的一项工作是进行岩屑录井。现场工程师按一定深度间隔取样，并按岩屑迟到时间作深度校正，对每次取得的混杂样品进行挑选，进行肉眼或显微镜下地质观察、描述、定名，估算各种岩屑样品的质量或体积百分比，确定取样深度的岩石类别，配合其他录井资料，作出井下岩屑地层剖面图。
[0003]现场人工识别存在两方面不足，一是不同工程师现场经验不同，其对样品色泽、纹理、结构等判别存在一定差别；二是人为估算样品中各类岩屑占比并不科学精确。人工主观的定性分析，其可靠性完全取决于地质技术人员对岩屑样品岩性识别判断的准确与否，受现场地质技术人员的主观性影响较大，没有客观标准进行判断。同时，近年来PDC钻头以及各类新钻井工艺的应用，使得钻井岩屑研磨程度更高，岩屑颗粒更加细小，给岩屑录井人工识别造成较大困难，准确率大幅度降低。
[0004]目前，钻井岩屑识别除了上述现场人工识别方法外，还有仪器设备定量测量、以及复杂装置的在线实时识别这两种方法。
[0005]第一、仪器设备定量测量的方法，通常是现场工程师对岩屑进行清洗、烘晒后，采用X射线荧光录井仪等仪器设备对相应的光谱进行测定分析，确定样品中各类岩屑的岩性及占比，最终由现场工程师对识别确定岩性并进行定名。仪器设备定量测量方法，虽然较人工提高了识别准确率，但存在较长的处理周期(包括岩屑捞取、清洗、烘晒、测量、分析、记录等)，在机械钻速提高时，每米井深的取样分析间隔甚至会少于1分钟，难以在高机械钻速情况下完成连续取样分析，同时，仪器构成也较为复杂。
[0006]第二、现有技术的在线实时识别的方法，主要是应用一整套复杂的监测分析装置，减少样品前期处理，对岩屑中的元素种类及含量、荧光频谱等数据进行自动的测量，并由系统对测量数据进行记录分析形成检测结果。在线实时识别方法，虽然测量迅速、识别准确，但其装置构成复杂，需要各类激光、脉冲发生器以及相应的监测处理装置，复杂程度及运维成本高，可靠性以及便利性尚待考验。
技术实现思路
[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种用于自动识别钻井岩屑的方法，包括：岩屑识别准备步骤，在接收到装置部署指令后，实时获取目标井的录井数据，根据所述录井数据，计算当前钻井过程中的破岩处岩屑由井底返排到井口所需的时间，并确定采集当前岩屑图像前所需对应的捞取时刻、清洗时刻和拍摄时刻；岩屑图像记录步骤，在所述捞取时刻、所述清洗时刻和所述拍摄时刻分别生成相应动作指令，依次控制自动捞手装置、自动清
洗平台和摄像头，对记录所述录井数据中的井深数据时对应的井底岩屑进行捞取、清洗和拍照；岩屑识别步骤，从当前岩屑图像中提取岩屑特征数据，利用预先构建的岩屑自动识别模型，得到包括岩性及相应定名的识别结果，以完成针对目标井实时钻井过程中的井下岩屑的在线自动识别。
[0008]优选地，所述岩屑自动识别模型在训练阶段，按照如下步骤构建：第一步、按照预设的训练数据比例，从当前岩屑数据库内历史的岩屑数据中筛选出相应数量的岩屑数据作为训练样本，其余岩屑数据作为模型验证样本，其中，所述岩屑数据包括岩屑图像及其对应的岩屑识别结果；第二步、提取所述训练样本内每组岩屑数据中的岩屑特征数据，根据每组岩屑数据对应的所述岩屑特征数据和所述岩屑识别结果，对预先构建的含有颜色卷积核、纹理卷积核、形状卷积核及空间关系卷积核的岩屑识别初始模型进行训练，得到相应的所述岩屑自动识别模型；第三步、提取所述模型验证样本内每组岩屑数据中的岩屑特征数据，根据每组岩屑数据对应的所述岩屑特征数据和所述岩屑识别结果，依次对所述岩屑自动识别模型进行验证，当达到模型可使用条件时，将当前岩性自动识别模型投入到现场在线识别过程，并生成所述装置部署指令。
[0009]优选地，在所述第二步中，包括：根据所述训练样本中所有岩屑数据，利用所述岩屑识别初始模型的训练结果，统计当前训练结果的第一准确率；若所述第一准确率达到预设的模型训练准确率阈值，则将当前训练结果确定为所述岩屑自动识别模型，否则，继续调整并训练所述岩屑识别初始模型。
[0010]优选地，在所述第三步中，包括：根据所述模型验证样本中所有岩屑数据，利用所述岩屑自动识别模型，统计当前岩屑自动识别模型的第二准确率；在所述第二准确率达到预设的模型验证准确率阈值时，表明当前所述岩屑自动识别模型达到模型可使用状态，否则，返回所述第二步，重新训练所述岩屑识别初始模型。
[0011]优选地，所述岩屑识别步骤包括：对所述岩屑图像进行包括删除图像背景和增强岩屑区域的预处理；从经过预处理的所述岩屑图像中，提取岩屑颜色特征、岩屑纹理特征、岩屑形状特征和岩屑空间关系特征，以完成所述岩屑特征数据的提取过程。
[0012]优选地，所述岩屑识别准备步骤，包括：根据所述录井数据，确定所述录井数据对应的录井时间、和破岩处井深；实时检测所述破岩处井深，在当前所述破岩处井深与前一次捞取动作所获得的岩屑对应的破岩处深度的差值达到预设的捞取动作井深间隔时，计算当前的所述岩屑迟到时间；根据所述录井时间、所述岩屑迟到时间、预设的捞取清洗动作间隔和预设的清洗拍摄动作间隔，确定识别当前岩屑前准备阶段所对应的所述捞取时刻、所述清洗时刻和所述拍摄时刻。
[0013]优选地，所述岩屑数据库收集同地区内多口井的所述岩屑数据，并将其作为所述历史的岩屑数据进行存储。
[0014]另一方面，本专利技术还提供了一种用于自动识别钻井岩屑的系统，所述系统执行如上述所述方法，以实现目标井实时钻井过程中的井下岩屑在线自动识别功能，所述系统包括：自动捞手装置，其用于在接收到捞取动作指令后，自动捞取目标井口处振动筛内的岩屑，并将捞取到的岩屑送入自动清洗平台的平台中部；所述自动清洗平台，其用于在接收到清洗动作指令后，自动对放置在平台中部上的岩屑进行清洗；摄像头，其用于在接收到拍摄指令后，采集放置在所述平台中部的岩屑的图像；控制装置，其与所述自动捞手装置、所述
自动清洗平台、所述摄像头和设置在井口处的录井数据采集服务器连接，用于在接收到装置部署指令后，实时获取目标井的录井数据，根据所述录井数据，计算当前钻井过程中的破岩处岩屑由井底返排到井口所需的时间，并确定采集当前岩屑前所需对应的捞取时刻、清洗时刻和拍摄时刻，而后，在所述捞取时刻、所述清洗时刻和所述拍摄时刻分别生成相应动作指令，依次控制所述自动捞手装置、所述自动清洗平台和所述摄像头，对记录所述录井数据中的井深数据时对应的井底岩屑进行捞取、清洗和拍照，以及从当前岩屑图像中提取岩屑特征数据，利用预先构建的岩屑自动识别模型，得到包括岩性及相应定名的识别结果。
[0015]优选地，所述系统还包括与所述控制装置连接的岩屑数据库，所述岩屑数据库通过无线网络与所述控制装置通信，其中，所述岩屑数据库具备：存储模块，其用于存储历史的所述岩屑数据，其中，所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于自动识别钻井岩屑的方法，其特征在于，包括：岩屑识别准备步骤，在接收到装置部署指令后，实时获取目标井的录井数据，根据所述录井数据，计算当前钻井过程中的破岩处岩屑由井底返排到井口所需的时间，并确定采集当前岩屑图像前所需对应的捞取时刻、清洗时刻和拍摄时刻；岩屑图像记录步骤，在所述捞取时刻、所述清洗时刻和所述拍摄时刻分别生成相应动作指令，依次控制自动捞手装置、自动清洗平台和摄像头，对记录所述录井数据中的井深数据时对应的井底岩屑进行捞取、清洗和拍照；岩屑识别步骤，从当前岩屑图像中提取岩屑特征数据，利用预先构建的岩屑自动识别模型，得到包括岩性及相应定名的识别结果，以完成针对目标井实时钻井过程中的井下岩屑的在线自动识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岩屑自动识别模型在训练阶段，按照如下步骤构建：第一步、按照预设的训练数据比例，从当前岩屑数据库内历史的岩屑数据中筛选出相应数量的岩屑数据作为训练样本，其余岩屑数据作为模型验证样本，其中，所述岩屑数据包括岩屑图像及其对应的岩屑识别结果；第二步、提取所述训练样本内每组岩屑数据中的岩屑特征数据，根据每组岩屑数据对应的所述岩屑特征数据和所述岩屑识别结果，对预先构建的含有颜色卷积核、纹理卷积核、形状卷积核及空间关系卷积核的岩屑识别初始模型进行训练，得到相应的所述岩屑自动识别模型；第三步、提取所述模型验证样本内每组岩屑数据中的岩屑特征数据，根据每组岩屑数据对应的所述岩屑特征数据和所述岩屑识别结果，依次对所述岩屑自动识别模型进行验证，当达到模型可使用条件时，将当前岩性自动识别模型投入到现场在线识别过程，并生成所述装置部署指令。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第二步中，包括：根据所述训练样本中所有岩屑数据，利用所述岩屑识别初始模型的训练结果，统计当前训练结果的第一准确率；若所述第一准确率达到预设的模型训练准确率阈值，则将当前训练结果确定为所述岩屑自动识别模型，否则，继续调整并训练所述岩屑识别初始模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述第三步中，包括：根据所述模型验证样本中所有岩屑数据，利用所述岩屑自动识别模型，统计当前岩屑自动识别模型的第二准确率；在所述第二准确率达到预设的模型验证准确率阈值时，表明当前所述岩屑自动识别模型达到模型可使用状态，否则，返回所述第二步，重新训练所述岩屑识别初始模型。5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述岩屑识别步骤包括：对所述岩屑图像进行包括删除图像背景和增强岩屑区域的预处理；从经过预处理的所述岩屑图像中，提取岩屑颜色特征、岩屑纹理特征、岩屑形状特征和岩屑空间关系特征，以完成所述岩屑特征数据的提取过程。6.根据权利要求1～5中任一项所述的方法，其特征在于，所述岩屑识别准备步骤，包括：
根据所述录井数据，确定所述录井数据对应的录井时间、和破岩处井深；实时检测所述破岩处井深，在当前所述破岩处井深与前一次捞取动作所获得的岩屑对应的破岩处深度的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张好林，杨传书，付宣，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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