利用机器学习使用DAS特征的事件检测制造技术

一种识别事件的方法包括：从传感器获得声学信号；从声学信号确定一个或多个频域特征；提供一个或多个频域特征作为对多个事件检测模型的输入；以及使用多个事件检测模型，确定一个或多个事件的存在。跨声学信号的频率范围获得一个或多个频域特征，并且多个事件检测模型中的至少两个是不同的。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用机器学习使用DAS特征的事件检测相关申请的交叉引用不适用。
技术介绍
在烃生产井中，各种流体(例如烃、水、气体等)可以从地层生产到井筒(wellbore)中。流体的生产会导致流体在各种井下区域中的移动，包括在地下地层内移动、从地层移动到井筒中以及在井筒本身内移动。例如，一些地下地层会将与烃一起产生的水释放到井筒中。这样的水流入会导致许多问题，包括侵蚀、由于产生的砂土流入导致的井堵塞、表面设备的污染和损坏等。大量的水生产可能导致需要抑制从井的生产，以使得水的产生降至可接受的水平。这会导致石油产量降低，并有可能导致大量的井产量延迟。已经做出努力以检测包括井筒内的烃液、水和气体的各种流体的运动。例如，可以采用利用生产测井系统(PLS)的生产测井系统来确定井中的流动剖面(profile)。可以利用PLS来评估在井中在给定深度处存在哪些流体(油/水/气)、哪里存在流入以及有哪些流体流入。PLS还可以提供关于流入流体的流速是多少以及流态(例如，团状流、气泡流等)的数据。典型的PLS利用电容和电阻传感器来评估流入流体是否包括油、水或气体，并且使用径向面对的“旋转器”来测量流入速率。传感器可以分布在PLS的周围，使得可以周向地评估流体分布和流入速率。因此，可以利用PLS获得有关背景流动剖面、流入剖面、背景流速和流入流速以及流态的信息。当利用PLS时，记录PLS工具前方的深度的测量值。由于PLS工具的长度可以为十到二十米，并且传感器沿PLS的长度分布，因此不在工具前方的传感器实际上不会在对其记录测量值的深度处进行测量。因此，有时数据会因测量的侵入性而引起的流态的变化而产生偏差。此外，流会由于PLS工具的存在而改变，使得在工具的下游端处测量的值可能不指示在工具干扰流动之前的流量剖面或流态。此外，PLS工具通常要穿过井一次或几次(先下降，再向上一次或几次，然后出井)，因此PLS的传感器仅在短暂的时间段内暴露在给定深度处的条件下。PLS日志是基于该短暂的数据窗口在井的寿命中的给定时刻建立的，但由于将PLS工具运行到井中的成本很高，因此可能使用很多年(例如，五年或十年)。当井老化时，井内的流体特性会随着时间的流逝而发生显著变化，和/或流体可能会不规律地(开和关)流入井中。例如，PLS可以在一定深度处有气体流入时检测到气体的存在，但是有时甚至在几个小时的过程中，气体流入可能会发生显著波动。尽管如此，有关该井的未来决策可能基于始终存在相同量的气体的假设。因此，PLS的使用存在许多局限性。在其他行业中，也已经做出努力以检测各种类型的事件。例如，安全系统使用接近传感器和/或红外传感器来检测门的打开和在指定区域内的潜在移动。这些系统在可用于安全目的的检测程度和类型上具有局限性。在其他行业中也存在类似的挑战。因此，需要确定事件和/或事件位置存在与否的系统和方法。期望地，这样的系统和方法还使得能够一旦检测到事件，则确定与这些事件相关联的信息。
技术实现思路
在一些实施例中，一种识别事件的方法包括：从传感器获得声学信号，从声学信号确定一个或多个频域特征，将一个或多个频域特征作为输入提供给多个事件检测模型，以及使用多个事件检测模型确定一个或多个事件的存在。跨声学信号的频率范围获得一个或多个频域特征，以及多个事件检测模型中的至少两个是不同的。在一些实施例中，一种系统包括处理器，以及存储分析程序的存储器。处理器被配置为执行分析程序以：从传感器接收声学信号，从声学信号确定一个或多个频域特征，将一个或多个频域特征作为输入提供给多个事件检测模型，以及使用多个事件检测模型确定一个或多个事件的存在。沿传感器，跨多个间隔获得一个或多个频域特征，以及多个事件检测模型中的至少两个是不同的。在一些实施例中，一种使用声学信号来确定输出信号的方法包括：从声学信号确定一个或多个频域特征，将一个或多个频域特征作为输入提供给多个事件检测模型，使用多个事件检测模型确定一个或多个事件的存在的指示，向监督应用提供一个或多个事件的存在的指示，以及将一个或多个事件的存在的指示作为监督应用的输入来确定过程或系统的输出信号。沿传感器的路径，跨多个长度获得一个或多个频域特征。在一些实施例中，一种为井筒开发事件识别模型的方法包括：执行多个事件测试，在多个事件测试中的每个事件测试期间，从传感器获得声学信号，对于多个事件测试中的每一个，从声学信号确定一个或多个频域特征，以及对于多个测试，使用一个或多个频域特征训练多个事件检测模型。使用测试装置来实施多个事件测试以重建一个或多个事件。声学信号包括使用测试装置与事件相关联的声学样本，以及多个流体流动模型中的第一流体流动模型不同于多个流体流动模型中的第二流体流动模型。从下面结合附图和权利要求的详细描述，将更清楚地理解这些和其他特征。本文描述的实施例包括旨在解决与某些现有设备、系统和方法相关联的各种缺点的特征和优点的组合。前面已经相当广泛地概述了本专利技术的特征和技术优点，以便可以更好地理解下面的本专利技术的详细描述。在阅读了下面的详细描述并参考附图之后，上述各种特性以及其他特征对于本领域技术人员来说将是显而易见的。本领域技术人员应当意识到，所公开的概念和具体实施例可以容易地用作修改或设计用于实施本专利技术的相同目的的其他结构的基础。本领域技术人员还应当认识到，这种等同构造并没有脱离所附权利要求中阐述的本专利技术的精神和范围。附图说明为了详细描述本专利技术的优选实施例，现在将参考附图，其中：图1是根据本公开的实施例的识别一个或多个事件的方法的流程图；图2是根据本公开的实施例的井下井筒环境的示意性截面图示；图3A和3B是具有带有与之相关联的光纤的井筒管件的井的实施例的示意性截面图；图4是根据本公开的实施例的具有流体流入的井筒管件的实施例的示意图；图5是在五个频带上，相对于时间的示例性频率滤波的声强度图；图6示出根据本公开的实施例的用于声学信号的示意性处理流程的实施例；图7是根据本公开的实施例的开发事件检测模型的方法的流程图；图8A是根据本公开的实施例，被用来训练事件检测模型的流回路组件的示意图；图8B是示出对应于图8A的注入点的井筒深度的示意图；图9是根据本公开的一些实施例产生的可能输出的一般表示；图10是确定输出信号的方法的流程图；以及图11示意性地示出了根据本公开的实施例的可以被用来实施各种步骤的计算机。具体实施方式除非另外指明，否则任何形式的术语“连接”、“接合”、“耦合”、“附接”或描述元件之间的相互作用的任何其他术语的任何使用都不是将相互作用限制为元件之间的直接相互作用，并且还可以包括所述元件之间的间接相互作用。在以下讨论和权利要求中，术语“包括(including)”和“包含(comprising)”以开放式方式使用，因此应当解释为是指“包括但不限于…”。为了描述的目的，将参考上或下，其中“上”、“上部”、“向上”、“上游”或“上方”是指朝向井筒的表面，而“下”、“下部”、“向下”、“下游”本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别事件的方法，所述方法包括：/n从传感器获得声学信号；/n从所述声学信号确定一个或多个频域特征，其中，跨所述声学信号的频率范围获得所述一个或多个频域特征；/n提供所述一个或多个频域特征作为对多个事件检测模型的输入；以及/n使用所述多个事件检测模型确定一个或多个事件的存在，其中，所述多个事件检测模型中的至少两个是不同的。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20181129 EP PCT/EP2018/0829851.一种识别事件的方法，所述方法包括：
从传感器获得声学信号；
从所述声学信号确定一个或多个频域特征，其中，跨所述声学信号的频率范围获得所述一个或多个频域特征；
提供所述一个或多个频域特征作为对多个事件检测模型的输入；以及
使用所述多个事件检测模型确定一个或多个事件的存在，其中，所述多个事件检测模型中的至少两个是不同的。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器被设置在井筒内，其中，所述声学信号包括跨所述井筒的深度的部分的声学样本。


3.根据权利要求1或2所述的方法，进一步包括：使用所述一个或多个频域特征来识别一个或多个事件位置。


4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中，所述一个或多个频域特征选自频谱质心、频谱扩展、频谱滚降、频谱偏态、均方根(RMS)频带能量、总RMS能量、频谱平坦度、频谱斜率、频谱峭度、频谱通量、频谱自相关函数，或其归一化变体。


5.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法，其中，所述一个或多个事件包括一个或多个井筒事件，并且其中，所述一个或多个井筒事件包括下述中的一个或多个：流体流入、流体流出、流体相分离、导管内的流体流动辨别、井完整性监测、井内泄漏检测、环形流体流动、覆盖层监测、套管后的流体流动检测、覆盖层中流体诱发的水力压裂检测、砂土进入，或沿井筒的砂土流动。


6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个事件包括一个或多个运输事件、安全事件、设施监测事件或管道线监测事件。


7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法，进一步包括：
在确定所述一个或多个频域特征之前对所述声学信号进行降噪。


8.根据权利要求7所述的方法，其中，对所述声学信号进行降噪包括对所述声学样本进行中值滤波。


9.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法，进一步包括：
校准所述声学信号。


10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法，进一步包括：
在确定所述一个或多个事件的存在之前，对所述一个或多个频域特征进行归一化。


11.根据权利要求1至10中的任一项所述的方法，其中，识别所述一个或多个事件包括：
使用所述一个或多个频域特征来识别所述声学信号中的一个或多个异常；以及
选择所述一个或多个异常的深度间隔作为事件位置。


12.根据权利要求1至11中的任一项所述的方法，其中，所述多个事件检测模型包括多个逻辑回归模型，并且其中，使用所述多个事件检测模型来确定所述一个或多个事件的存在包括：
基于所述多个逻辑回归模型，确定所述一个或多个事件的存在。


13.根据权利要求1至12中的任一项所述的方法，进一步包括：
基于所述一个或多个事件的存在来确定补救过程；以及
执行所述补救过程。


14.一种系统，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器存储分析程序，
其中，所述处理器被配置为执行所述分析程序以：
从传感器获得声学信号；
从所述声学信号确定一个或多个频域特征，其中，沿所述传感器，跨多个间隔获得所述一个或多个频域特征；
提供所述一个或多个频域特征作为对多个事件检测模型的输入；以及
使用所述多个事件检测模型确定一个或多个事件的存在，其中，所述多个事件检测模型中的至少两个是不同的。


15.根据权利要求14所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
使用所述一个或多个频域特征来识别一个或多个事件位置。


16.根据权利要求14或15所述的系统，其中，所述一个或多个频域特征包括至少两个频域特征，并且其中，所述至少两个频域特征选自频谱质心、频谱扩展、频谱滚降、频谱偏态、均方根(RMS)频带能量、总RMS能量、频谱平坦度、频谱斜率、频谱峭度、频谱通量、频谱自相关函数，或其归一化变体。


17.根据权利要求14至16中的任一项所述的系统，其中，所述一个或多个事件包括下述中的一个或多个：流体流入、流体流出、流体相分离、导管内的流体流动辨别、井完整性监测、井内泄漏检测、环形流体流动、覆盖层监测、套管后的流体流动检测、覆盖层中流体诱发的水力压裂检测、砂土进入，或沿井筒的砂土流动。


18.根据权利要求14至16中的任一项所述的系统，其中，所述一个或多个事件包括一个或多个运输事件、安全事件、设施监测事件或管道线监测事件。


19.根据权利要求14至18中的任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
校准所述声学信号。


20.根据权利要求14至19中的任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
在确定所述一个或多个事件的存在之前，对所述一个或多个频域特征进行归一化。


21.根据权利要求14至20中的任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
使用所述声学信号来识别背景事件特征标记；以及
在识别所述一个或多个事件之前，从所述声学信号中移除所述背景事件特征标记。


22.根据权利要求14至21中的任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
使用所述一个或多个频域特征来识别所述声学信号中的一个或多个异常；以及
选择所述一个或多个异常的深度间隔作为事件位置。


23.根据权利要求14至22中的任一项所述的系统，其中，所述多个事件检测模型包括多个逻辑回归模型，并且其中，所述处理器进一步被配置为：
基于所述多个逻辑回归模型，确定所述一个或多个事件的存在。


24.根据权利要求14至23中的任一项所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为：
基于所述一个或多个事件的存...

【专利技术属性】
技术研发人员：帕端纳·西尔尤文卡塔纳加纳坦，
申请(专利权)人：BP探索操作有限公司，莱听有限公司，
类型：发明
国别省市：英国;GB