基于边云一体的钻井作业风险预测方法、系统及设备技术方案

本说明书涉及钻井作业风险预测技术领域，提供了一种基于边云一体的钻井作业风险预测方法、系统及设备，该方法包括：获取钻井作业的现场返回数据；根据所述现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度；根据所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度确定工作模式；所述工作模式包括边缘端独立工作模式、云端独立工作模式和边云协同工作模式；根据确定的工作模式预测所述钻井作业的作业风险。本说明书实施例可以提高钻井作业风险预测的及时性和准确性。井作业风险预测的及时性和准确性。井作业风险预测的及时性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于边云一体的钻井作业风险预测方法、系统及设备


[0001]本说明书涉及钻井作业风险预测
，尤其是涉及一种基于边云一体的钻井作业风险预测方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]在油气的开采过程中，钻井工程是开发和勘探的重要环节，且相较于其它工程，钻井工程危险系数非常之高。在实际钻井过程中，若应对不当，轻则造成溢流、卡钻、井塌、井斜，重则引发井漏、井喷、有毒有害气体逸散等重大事故，对钻井过程和施工人员产生严重威胁。因此，对钻井作业风险进行预警的意义重大。
[0003]目前应对钻井作业的风险的主要手段有：对安全风险因素进行分析、构建风险管理评价指标体系、建立风险评价模型，最终搭建钻井工程项目安全风险预测体系；以及用人工神经网络大规模处理非线性信息的能力进行复杂的工艺风险分析，实现风险预测。但是，这些钻井作业风险应对手段难以保证钻井作业风险预测的及时性和准确性。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例的目的在于提供一种基于边云一体的钻井作业风险预测方法、系统及设备，以提高钻井作业风险预测的及时性和准确性。
[0005]为达到上述目的，一方面，本说明书实施例提供了一种基于边云一体的钻井作业风险预测方法，包括：
[0006]获取钻井作业的现场返回数据；
[0007]根据所述现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度；
[0008]根据所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度确定工作模式；所述工作模式包括边缘端独立工作模式、云端独立工作模式和边云协同工作模式；
[0009]根据确定的工作模式预测所述钻井作业的作业风险。
[0010]本说明书实施例的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，所述根据所述现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度，包括：
[0011]将所述现场返回数据的数值与对应的预设范围进行比较，并根据比较结果确定是否存在钻井作业问题；
[0012]当存在钻井作业问题时，确定钻井作业问题的问题类型；
[0013]通过查询问题类型与处理紧急度对应关系表，确定所述问题类型的处理紧急度；
[0014]通过查询问题类型与处理精度对应关系表，确定所述问题类型的处理精度；
[0015]通过查询问题类型与算力消耗度对应关系表，确定所述问题类型的算力消耗度；
[0016]通过所述现场返回数据的数据量、发送时间和接收时间，确定所述边缘端与所述
云端之间的网络质量。
[0017]本说明书实施例的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，所述根据所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度确定工作模式，包括：
[0018]将所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度的加权和作为处理等级；
[0019]当所述处理等级达到处理等级阈值时，执行协同工作模式的识别处理；
[0020]当所述处理等级未达到处理等级阈值时，执行独立工作模式的识别处理。
[0021]本说明书实施例的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，所述执行独立工作模式的识别处理，包括：
[0022]判断是否存在满足所述问题类型的处理紧急度和处理精度要求的空闲边缘端；
[0023]若存在满足所述问题类型的处理紧急度和处理精度要求的空闲边缘端，则选择独立工作模式为边缘端独立工作模式；
[0024]若不存在满足所述问题类型的处理紧急度和处理精度要求的空闲边缘端，则选择独立工作模式为云端独立工作模式。
[0025]本说明书实施例的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，所述执行协同工作模式的识别处理，包括：
[0026]分别确定所述处理精度和所述算力消耗度在所述问题类型中的影响权重；
[0027]当所述处理精度在所述问题类型中的影响权重大于所述算力消耗度在所述问题类型中的影响权重时，选择协同工作模式为精度优先的边云协同工作模式；
[0028]当所述处理精度在所述问题类型中的影响权重不大于所述算力消耗度在所述问题类型中的影响权重时，选择协同工作模式为效率优先的边云协同工作模式。
[0029]本说明书实施例的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，所述精度优先的边云协同工作模式的处理逻辑包括：
[0030]基于边缘端预测所述钻井作业的作业风险，获得第一预测结果，并基于云端预测所述钻井作业的作业风险，获得第二预测结果；
[0031]分别计算所述第一预测结果和所述第二预测结果的预测评价指标值；
[0032]判断所述第一预测结果和所述第二预测结果的预测评价指标值是否有达到指标阈值者；
[0033]当有达到所述指标阈值者时，将预测评价指标值较大者对应的预测结果作为最终预测结果；
[0034]当无达到所述指标阈值者时，更换边缘端及云端的钻井作业风险预测算法并重新预测。
[0035]本说明书实施例的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，所述效率优先的边云协同工作模式的处理逻辑包括：
[0036]将钻井作业问题拆分为多个预测子任务；
[0037]将所述多个预测子任务分发至多个边缘端进行并行处理，获得多个预测子结果；
[0038]将所述多个预测子结果组合成完整的预测结果
[0039]另一方面，本说明书实施例还提供了一种基于边云一体的钻井作业风险预测系统，包括：
[0040]获取模块，用于获取钻井作业的现场返回数据；
[0041]识别模块，用于根据所述现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度；
[0042]确定模块，用于根据所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度确定工作模式；所述工作模式包括边缘端独立工作模式、云端独立工作模式和边云协同工作模式；
[0043]预测模块，用于根据确定的工作模式预测所述钻井作业的作业风险。
[0044]另一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行上述方法的指令。
[0045]另一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行上述方法的指令。
[0046]由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例可以基于钻井作业的现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度，并基于这些参数从边缘端独立工作模式、云端独立工作模式和边云协同工作模式中，决策出合适的工作模式，并根据确定的工作模式预测钻井作业的作业风险；实现了边缘端预测和云端预测的优势互补，从而提高了钻井作业风险预测的及时性和准确性。
附图说明
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边云一体的钻井作业风险预测方法，其特征在于，包括：获取钻井作业的现场返回数据；根据所述现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度；根据所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度确定工作模式；所述工作模式包括边缘端独立工作模式、云端独立工作模式和边云协同工作模式；根据确定的工作模式预测所述钻井作业的作业风险。2.如权利要求1所述的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，其特征在于，所述根据所述现场返回数据识别钻井作业问题的问题类型、处理紧急度、处理精度、网络质量和算力消耗度，包括：将所述现场返回数据的数值与对应的预设范围进行比较，并根据比较结果确定是否存在钻井作业问题；当存在钻井作业问题时，确定钻井作业问题的问题类型；通过查询问题类型与处理紧急度对应关系表，确定所述问题类型的处理紧急度；通过查询问题类型与处理精度对应关系表，确定所述问题类型的处理精度；通过查询问题类型与算力消耗度对应关系表，确定所述问题类型的算力消耗度；通过所述现场返回数据的数据量、发送时间和接收时间，确定所述边缘端与所述云端之间的网络质量。3.如权利要求1所述的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，其特征在于，所述根据所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度确定工作模式，包括：将所述问题类型、所述处理紧急度、所述处理精度、所述网络质量和所述算力消耗度的加权和作为处理等级；当所述处理等级达到处理等级阈值时，执行协同工作模式的识别处理；当所述处理等级未达到处理等级阈值时，执行独立工作模式的识别处理。4.如权利要求3所述的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，其特征在于，所述执行独立工作模式的识别处理，包括：判断是否存在满足所述问题类型的处理紧急度和处理精度要求的空闲边缘端；若存在满足所述问题类型的处理紧急度和处理精度要求的空闲边缘端，则选择独立工作模式为边缘端独立工作模式；若不存在满足所述问题类型的处理紧急度和处理精度要求的空闲边缘端，则选择独立工作模式为云端独立工作模式。5.如权利要求3所述的基于边云一体的钻井作业风险预测方法，其特征在于，所述执行协同工作模式的识别处理，包括：分别确定所述处理精度和所述算力消耗度在所述问题类型中的影响权重；当所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈冬，刘枫，叶智慧，宋先知，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：