页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法技术

本发明专利技术提供了页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，包括如下步骤：步骤一：实时采集压裂施工参数；步骤二：确定裂缝净压力；步骤三：确定所述施工参数与压窜影响的灰色关联度；步骤四：根据压裂施工参数、关联度、净压力及预设的事故特征集，预测指定时间步长范围内是否发生井下事故，并在预测出井下事故时发出预警信息。本发明专利技术首先实时采集压裂施工参数以及裂缝净压力；其次各参数对于压窜的灰色关联度；然后根据压裂施工参数、净压力及预设的事故特征集，预测指定时间步长范围内是否发生井下事故，并在预测出井下事故时发出预警信息，从而实现了页岩气压裂作业井下事故监测与预警的自动化处理。自动化处理。自动化处理。

【技术实现步骤摘要】
页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法


[0001]本专利技术属于页岩气压裂作业监测
，尤其涉及页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法。

技术介绍

[0002]页岩气实际开采率依赖于有效的压裂措施，但受限于页岩气开采过程中较为复杂的地质地层环境、配套设备设施的缺陷失效、人为操作和管理失误等问题，页岩气压裂施工经常伴随着各类非正常工况的发生。因此需要有效的实时监测诊断系统来预警事故的发生。
[0003]当前页岩气压裂施工现场都会配备压裂指挥车或仪表车，其上装有压裂车组仪表车监控系统，压裂设备将数据传输至仪表车监控系统进而实现施工数据的集成与实时监测，但此系统只能够显示当前作业过程中各类参数，不能够进行实时诊断和预警。
[0004]压裂施工曲线分析法是当前主流的页岩气压裂施工的监测诊断方法，许多压裂施工监测系统也是基于该方法。压裂施工曲线一般以时间为横坐标，纵坐标由四部分构成，分别为油压曲线、套压曲线、施工排量曲线以及加砂浓度(砂比)曲线，有时也以泵注压力、施工排量和加砂浓度三部分组成。这些参数是地上地下情况的真实反映，通过对其变化趋势的分析就能大致判别当前压裂施工情况。但这种分析方法需要操作人员在整个施工过程人为地进行实时分析和诊断，受到的影响因素较多，在准确性与及时性上存在着不足。
[0005]压裂现场进行预警时，多依靠人工肉眼进行压力曲线监测，并根据专家的经验技术知识，人为分析是否发生事故，该方式现场专家实时监控各种施工参数，并依赖自己的知识经验进行风险判断，这样对现场压裂专家的技能和经验要求非常高。并且目前的压裂事故预警方法都无法在预测的同时，计算出施工井压窜时最大的影响因素，对压窜后的施工井的处理工作以及防窜对策存在着不便。

技术实现思路

[0006]为解决
技术介绍
中的问题，本专利技术提出了页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，本专利技术首先实时采集压裂施工参数以及裂缝净压力；其次各参数对于压窜的灰色关联度；然后根据压裂施工参数、净压力及预设的事故特征集，预测指定时间步长范围内是否发生井下事故，并在预测出井下事故时发出预警信息，从而实现了页岩气压裂作业井下事故监测与预警的自动化处理。
[0007]页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，包括如下步骤：
[0008]步骤一：实时采集压裂施工参数；
[0009]实时采集压裂施工参数，选取十项地质、工程参数为比较数列x
i
(j)，x1到x
10
依次为母井生产时间、单段用液规模、平均单簇用液规模、施工排量、射孔簇数、射孔孔数、井间距、巷道位置、天然裂缝强度(根据蚂蚁体强度和贯穿程度划分等级)、垂深。
[0010]步骤二：确定裂缝净压力；
[0011]步骤三：确定所述施工参数与压窜影响的灰色关联度；
[0012]确定灰色关联度通过以下公式确定：
[0013][0014]其中，r
0i
为第i个比较数列与参考数列的关联度；ξ
0i
(j)为灰色关联系数；n为评价总样品数(井次)。
[0015]灰色关联系数通过以下公式确定：
[0016][0017]其中，Δ
0i
(j)为无量纲化后参考数列与比较数列的绝对差值；Δ
max
为无量纲化比较数列中各样品数据绝对差值的最大值；Δ
min
为无量纲化比较数列中各样品数据绝对差值的最小值；ρ为分辨系数，ρ∈(0，1)，一般取0.5。
[0018]无量纲化后的比较数列通过以下公式确定：
[0019]Δ
0i
(j)＝|y
i
(j)
‑
y0(j)|
[0020][0021][0022]其中，其中，y
i
(j)为无量纲化后的比较数列；x
i
(j)为第i列比较数列；max x(j)第i列比较数列中的最大值；m为比较数列总数。
[0023]数列数据无量纲化处理通过以下公式确定：
[0024][0025]步骤四：根据压裂施工参数、关联度、净压力及预设的事故特征集，预测指定时间步长范围内是否发生井下事故，并在预测出井下事故时发出预警信息。
[0026]根据压裂施工参数、净压力及预设的事故特征集，预测指定时间步长范围内是否发生井下事故，包括如下步骤：
[0027]步骤1：根据所述关联度以及裂缝净压力拟合其在指定时间步长范围内的变化趋势特征；
[0028]步骤2：将所述变化趋势特征与所述事故特征集中的事故趋势特征进行匹配；
[0029]步骤3：在找到与所述变化趋势特征匹配的事故斜率特征时，确定对应的事故类型。
[0030]所述预测出井下事故发生时发出预警信息，包括：
[0031]在找到与所述净压力变化趋势特征匹配的事故特征时，确定对应的事故类型时，向服务器发送预警信息，并由所述服务器将所述预警信息转发给指定客户端。
[0032]有益效果
[0033]通过净压力来预测是否发生压窜，预测指定时间范围内是否发生井下事故，根据灰色关联度来确定此次压窜时最大的影响因素，并在预测出井下事故时发出预警信息，从
而实现了页岩气压裂作业井下事故监测与预警的自动化处理。
附图说明
[0034]图1是本专利技术流程图；
[0035]图2是压裂施工时正常的裂缝净压力与压窜发生时的裂缝净压力。
具体实施例
[0036]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]根据图1所示，页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，包括如下步骤：
[0038]步骤一：实时采集压裂施工参数；
[0039]步骤二：确定裂缝净压力；
[0040]步骤三：确定所述施工参数与压窜影响的灰色关联度；
[0041]确定灰色关联度通过以下公式确定：
[0042][0043]其中，r
0i
为第i个比较数列与参考数列的关联度；ξ
0i
(j)为灰色关联系数；n为评价总样品数(井次)。
[0044]灰色关联系数通过以下公式确定：
[0045][0046]其中，Δ
0i
(j)为无量纲化后参考数列与比较数列的绝对差值；Δ
max
为无量纲化比较数列中各样品数据绝对差值的最大值；Δ
min
为无量纲化比较数列中各样品数据绝对差值的最小值；ρ为分辨系数，ρ∈(0，1)，一般取0或5。
[0047]无量纲化后的比较数列通过以下公式确定：
[0048]Δ
0i
(j)＝|y
i
(j)
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：实时采集压裂施工参数；步骤二：观察裂缝压力表数值，确定裂缝净压力；步骤三：确定所述施工参数与压窜影响的灰色关联度；步骤四：根据压裂施工参数、关联度、净压力及预设的事故特征集，预测指定时间步长范围内是否发生井下事故，并在预测出井下事故时发出预警信息。2.根据权利要求1所述的页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，其特征在于，步骤一具体包括：实时采集压裂施工参数，选取十项地质、工程参数为比较数列x
i
(j)，x1到x
10
依次为母井生产时间、单段用液规模、平均单簇用液规模、施工排量、射孔簇数、射孔孔数、井间距、巷道位置、天然裂缝强度、垂深。3.根据权利要求1所述的页岩气压裂作业压窜事故智能诊断方法，其特征在于，步骤二具体包括：灰色关联度通过以下公式确定：其中，r
0i
为第i个比较数列与参考数列的关联度，ξ
0i
(j)为灰色关联系数，n为评价总样品数；灰色关联系数通过以下公式确定：其中，Δ
0i
(j)为无量纲化后参考数列与比较数列的绝对差值，Δ
max
为无量纲化比较数列中各样品数据绝对差值的最大值，Δ<...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵金洲，梁海波，邹佳玲，魏泽强，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：