一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法技术

本发明专利技术公开了一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，具体涉及深水钻井技术领域，具体校准方法步骤如下：

【技术实现步骤摘要】
一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法


[0001]本专利技术涉及深水钻井
，更具体地说，本专利技术涉及一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法
。

技术介绍

[0002]深水钻井，一般是指海上作业水深超过
900
米，工业上常用深水和极端水深来区别，极端水深指大于
1500
米的水深，当现有的石油储量开采比例不断增加，勘探新的石油资源就迫在眉睫，海洋深处是石油开发的宝域
。
[0003]深水钻井气侵是指在进行深海石油或天然气钻井作业时，地层中的气体因各种原因进入钻井液中，导致气液混合在一起的过程，这种现象在深海钻井过程中比较常见，但也可能对钻井作业产生负面影响，因此需要进行精确的分析和应对，深水钻井气侵一旦发生，会对钻井作业产生不利影响，如影响钻井液的密度
、
粘度和流变性等参数，对设备的正常运行产生危害，还可能污染海洋环境，因此，需要通过对气侵数据的分析和预测，建立起有效的预防和应对措施，保障深海钻井作业的安全和顺利进行，而现有技术中针对深水钻井气侵数据分析缺少高精度校准方法，也使得对预测气侵的发生和变化趋势较为困难，影响钻井效率和安全性，进而造成因气侵造成的钻井事故和停工时间，从而增加钻井成本和风险
。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，具体校准方法步骤如下：
S1、
数据采集：通过传感器
、
监测设备采集深水钻井过程中的气侵数据；
S2、
数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理；
S3、
数据转换：将预处理后的原始数据进行归一化处理，或者将工程单位转换为更直观的物理单位；
S4、
气侵模型建立：根据深水钻井的气侵机理，建立数学模型来描述气侵过程；
S5、
参数估计：利用历史数据和已知参数，通过最小二乘法
、
最大似然估计的方法对模型中的未知参数进行估计；
S6、
模型验证：将估计出的参数代入模型，利用残差分析和拟合优度检验对模型进行验证；
S7、
精度校准：使用来自实验室实验
、
现场测试方面的校准数据对模型进行精度校准；
S8、
模型优化：根据校准结果对模型进行优化；
S9、
结果分析：分析模型的预测结果，包括预测精度和误差分布来评估模型的性能；
S10、
模型应用：将校准后的模型应用于深水钻井气侵数据分析，为实现气侵预警
、
优化钻井工艺提供支持
。
[0006]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S1
中采集的气侵数据包括压力
、
温度和流量，同时还包括采集钻井现场的视频
、
音频数据，以及地质
、
天气信息来对后续构建气侵模型提供数据参照
。
[0007]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S2
中，对原始数据的预处理包括去除异常值和填补缺失值，同时，也能采用特征选择
、
特征提取和特征构建的特征工程方法来对原始数据进行预处理
。
[0008]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S3
中数据转换是将原始数据转换为便于分析的格式，包括将压力
、
温度和流量数据转换为工程单位
。
[0009]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S4
中气侵模型既可选择基于物理的，也可选择基于数据的，气侵模型有
Darcy
’
s Law、Forchheimer Equation
和
Turbulent Flow Equation
，同时，对于模型建立阶段，也可采用机器学习模型和深度学习模型，并结合实际情况选择最适合的模型即可
。
[0010]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S7
中精度校准的方法包括：
a.
交叉验证：将数据分成训练集和测试集，分别进行训练和测试，比较模型的预测结果和实际结果；
b. K
折交叉验证：将数据分成
K
个子集，每次使用
K
‑1个子集进行训练，剩下的一个子集进行测试，重复
K
次，最后比较模型的平均预测结果和实际结果
。
[0011]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S8
中进行模型优化时，采用的优化方法包括：
a.
调整模型参数：利用线性回归模型
、
决策树模型对模型中的参数进行调优，找到最佳的参数组合来对模型的预测效果进行改善，具体是通过交叉验证方法，将数据集分成训练集和测试集，在训练集上寻找最佳的参数，再在测试集上评估模型的预测效果；
b.
特征选择：在存在大量特征的情况下进行特征选择，挑选出对模型预测效果影响最大的特征，基于统计学的方法包括卡方检验和相关性分析进行特征选择，基于机器学习的方法包括递归特征消除和特征重要性进行特征选择；
c.
集成学习：采用
Bagging
和
Boosting
集成学习方法将多个模型进行融合，形成一个更强大的模型来预测精度和提高稳定性
。
[0012]作为本专利技术技术方案的进一步改进，所述
S9
中结果分析，在结果分析阶段，也可采用可视化手段包括柱状图
、
折线图和热力图的方式直观地展示分析结果；所述
S10
中模型应用，在实际应用中，也可将模型部署到边缘设备或云端来进行实时
、
高效的气侵预警和分析
。
[0013]本专利技术的有益效果：
1、
通过数据采集
、
预处理
、
转换
、
建模
、
参数估计
、
模型验证和精度校准等步骤，可以构建一个高精度的气侵预测模型，这个模型可以更好地理解和描述气侵现象的规律和特征，从而更准确地预测气侵的发生和变化趋势；
2、
通过模型应用，可以将高精度气侵预测模型应用于实际钻井过程中，通过对气侵过程的实时监测和预警，可以及时调整钻井参数和工艺，以降低气侵对钻井过程的影响，
提高钻井效率和安全性；
3、
通过对气侵数据的分析和预测，可以减少因气侵造成的钻井事故和停工时间，从而降低钻井成本和风险，同时，高精度的气侵预测模型可以帮助优化钻井液的配方和使用量，从而降低钻井液的成本；
4、
通过高精度气侵预测模型，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，其特征在于，具体校准方法步骤如下：
S1、
数据采集：通过传感器
、
监测设备采集深水钻井过程中的气侵数据；
S2、
数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理；
S3、
数据转换：将预处理后的原始数据进行归一化处理，或者将工程单位转换为更直观的物理单位；
S4、
气侵模型建立：根据深水钻井的气侵机理，建立数学模型来描述气侵过程；
S5、
参数估计：利用历史数据和已知参数，通过最小二乘法
、
最大似然估计的方法对模型中的未知参数进行估计；
S6、
模型验证：将估计出的参数代入模型，利用残差分析和拟合优度检验对模型进行验证；
S7、
精度校准：使用来自实验室实验
、
现场测试方面的校准数据对模型进行精度校准；
S8、
模型优化：根据校准结果对模型进行优化；
S9、
结果分析：分析模型的预测结果，包括预测精度和误差分布来评估模型的性能；
S10、
模型应用：将校准后的模型应用于深水钻井气侵数据分析，为实现气侵预警
、
优化钻井工艺提供支持
。2.
根据权利要求1所述的一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，其特征在于：所述
S1
中采集的气侵数据包括压力
、
温度和流量，同时还包括采集钻井现场的视频
、
音频数据，以及地质
、
天气信息来对后续构建气侵模型提供数据参照
。3.
根据权利要求1所述的一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，其特征在于：所述
S2
中，对原始数据的预处理包括去除异常值和填补缺失值，同时，也能采用特征选择
、
特征提取和特征构建的特征工程方法来对原始数据进行预处理
。4.
根据权利要求1所述的一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，其特征在于：所述
S3
中数据转换是将原始数据转换为便于分析的格式，包括将压力
、
温度和流量数据转换为工程单位
。5.
根据权利要求1所述的一种深水钻井气侵数据分析的高精度校准方法，其特征在于：所述
S4
...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛钰飞，佘炎，杨耀明，杨建鹏，甘冰，
申请(专利权)人：北京航天华腾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：