压裂异常的检测方法和装置制造方法及图纸

本说明书提供了压裂异常的检测方法和装置

【技术实现步骤摘要】
压裂异常的检测方法和装置


[0001]本说明书属于石油天然气勘探开发
，尤其涉及压裂异常的检测方法和装置
。

技术介绍

[0002]在进行石油天然气勘探开发时，常常需要进行压裂施工
。
在压裂施工的过程中，随着带有支撑剂的携砂液进入裂缝，很容易出现诸如砂堵等异常状态
。
而上述异常状态会对施工安全产生影响，甚至会引发严重的施工事故
。
[0003]基于现有方法，主要依靠专家经验，或基于专家经验形成的简单规则，通过对实时压裂施工曲线进行曲线分析来判断是否存在异常
。
上述方法具体实施时，由于受人为主观因素的影响，存在检测精度低，容易出现检测误差等技术问题
。
[0004]针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案
。

技术实现思路

[0005]本说明书提供了压裂异常的检测方法和装置，能够精准
、
高效地检测并识别出压裂施工过程中的压裂异常
。
[0006]本说明书提供了一种压裂异常的检测方法，包括：
[0007]获取并利用当前时间点的压裂施工数据，以及当前时间点之前的预设时间段内的压裂施工数据，构建得到当前测试集；其中，当前测试集包含有按时间顺序排列的多个测试时间点的压裂施工数据；所述压裂施工数据至少包括：泵注特征和井口压力；
[0008]从历史数据集中筛选出与当前测试集中的各个测试时间点的压裂施工数据相匹配的历史样本数据，以构建得到与各个测试时间点分别对应的多个样本训练集；
[0009]利用多个样本训练集训练得到与各个测试时间点分别对应的多个高斯过程回归模型；
[0010]根据所述多个高斯过程回归模型和相对应的测试时间点的压裂施工数据，确定出多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间；
[0011]根据多个测试时间点的井口压力和多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间，检测当前是否存在压裂异常
。
[0012]在一个实施例中，所述泵注特征包括：井底砂浓度
、
排量
、
总液量
、
总砂量
、
阶段液量和阶段砂量
。
[0013]在一个实施例中，从历史数据集中筛选出与当前测试集中的各个测试时间点的压裂施工数据相匹配的历史样本数据，包括：
[0014]按照以下方式，从历史数据集中筛选出与当前测试集中的当前测试时间点的压裂施工数据相匹配的历史样本数据：
[0015]根据当前测试时间点的压裂施工数据，构建当前测试时间点的泵注特征向量；
[0016]计算当前测试时间点的泵注特征向量与历史数据集中的历史压裂施工数据的泵
注特征向量之间的余弦相似度；
[0017]从历史数据集中，筛选出与当前测试时间点的泵注特征向量之间的余弦相似度大于预设的相似度阈值的历史压裂施工数据，以得到相匹配的历史样本数据
。
[0018]在一个实施例中，计算当前测试时间点的泵注特征向量与历史数据集中的历史压裂施工数据的泵注特征向量之间的余弦相似度，包括：
[0019]按照以下算式，计算当前测试时间点的泵注特征向量与历史数据集中的历史压裂施工数据的泵注特征向量之间的余弦相似度：
[0020][0021]其中，
cos
θ
(X
t
，
X
i
)
为余弦相似度，
X
t
为当前测试时间点的泵注特征向量，
X
i
为历史数据集中编号为
i
的历史压裂施工数据的泵注特征向量
。
[0022]在一个实施例中，在获取并利用当前时间点的压裂施工数据，以及当前时间点之前的预设时间段内的压裂施工数据之前，所述方法还包括：
[0023]间隔第一时间段，获取当前第一时间段的历史压裂施工数据；
[0024]检测并滤除当前第一时间段的历史压裂施工数据中不符合要求的历史压裂施工数据，得到过滤后的当前第一时间段的历史压裂施工数据；
[0025]对过滤后的当前第一时间段的历史压裂施工数据进行归一化处理，得到归一化后的当前第一时间段的历史压裂施工数据；
[0026]根据归一化后的当前第一时间段的历史压裂施工数据更新历史数据集
。
[0027]在一个实施例中，根据所述多个高斯过程回归模型和相对应的测试时间点的压裂施工数据，确定出多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间，包括：
[0028]按照以下方式确定出多个测试时间点中的当前测试时间点的井口压力预测值的置信区间：
[0029]利用与当前测试时间点对应的当前高斯过程回归模型处理基于当前测试时间点的泵注特征向量，以及与当前测试时间点对应的当前样本训练集的泵注特征向量，确定出当前测试时间点的井口压力预测值；
[0030]根据当前测试时间点的井口压力预测值
、
当前测试时间点的泵注特征向量，以及当前样本训练集的泵注特征向量，计算出当前测试时间点的井口压力预测值的均值和方差；
[0031]根据当前测试时间点的井口压力预测值的均值和方差，确定出当前测试时间点的井口压力预测值的置信区间
。
[0032]在一个实施例中，利用与当前测试时间点对应的当前高斯过程回归模型处理基于当前测试时间点的泵注特征向量，以及与当前测试时间点对应的当前样本训练集的泵注特征向量，确定出当前测试时间点的井口压力预测值，包括：
[0033]按照以下算式，确定出当前测试时间点的井口压力预测值：
[0034]P
～
GP[m(X)
，
k(X
，
X
t
)+
σ
n2
I][0035]其中，
P
表示井口压力预测值，
GP
表示高斯分布，
X
表示当前样本训练集的泵注特征向量，
m(X)
表示当前高斯过程回归模型关于
X
的期望值，
σ
n2I
表示高斯随机矩阵，
k(X
，
X
t
)
表示协方差函数
。
[0036]在一个实施例中，根据多个测试时间点的井口压力和多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间，检测当前是否存在压裂异常，包括：
[0037]根据多个测试时间点的井口压力，检测当前的井口压力是否符合持续增长趋势；
[0038]在确定当前的井口压力符合持续增长趋势的情况下，确定出多个测试时间点中井口压力超出所属测试时间点的井口压力预测值的置信区间上限的测试时间点，作为异常测试时间点；
[0039]根据异常测试时间点的数量，确定当前是否存在压裂异常
。
[0040]本说明书还提供了一种压裂异常的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种压裂异常的检测方法，其特征在于，包括：获取并利用当前时间点的压裂施工数据，以及当前时间点之前的预设时间段内的压裂施工数据，构建得到当前测试集；其中，当前测试集包含有按时间顺序排列的多个测试时间点的压裂施工数据；所述压裂施工数据至少包括：泵注特征和井口压力；从历史数据集中筛选出与当前测试集中的各个测试时间点的压裂施工数据相匹配的历史样本数据，以构建得到与各个测试时间点分别对应的多个样本训练集；利用多个样本训练集训练得到与各个测试时间点分别对应的多个高斯过程回归模型；根据所述多个高斯过程回归模型和相对应的测试时间点的压裂施工数据，确定出多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间；根据多个测试时间点的井口压力和多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间，检测当前是否存在压裂异常
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述泵注特征包括：井底砂浓度
、
排量
、
总液量
、
总砂量
、
阶段液量和阶段砂量
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从历史数据集中筛选出与当前测试集中的各个测试时间点的压裂施工数据相匹配的历史样本数据，包括：按照以下方式，从历史数据集中筛选出与当前测试集中的当前测试时间点的压裂施工数据相匹配的历史样本数据：根据当前测试时间点的压裂施工数据，构建当前测试时间点的泵注特征向量；计算当前测试时间点的泵注特征向量与历史数据集中的历史压裂施工数据的泵注特征向量之间的余弦相似度；从历史数据集中，筛选出与当前测试时间点的泵注特征向量之间的余弦相似度大于预设的相似度阈值的历史压裂施工数据，以得到相匹配的历史样本数据
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算当前测试时间点的泵注特征向量与历史数据集中的历史压裂施工数据的泵注特征向量之间的余弦相似度，包括：按照以下算式，计算当前测试时间点的泵注特征向量与历史数据集中的历史压裂施工数据的泵注特征向量之间的余弦相似度：其中，
cos
θ
(X
t
，
X
i
)
为余弦相似度，
X
t
为当前测试时间点的泵注特征向量，
X
i
为历史数据集中编号为
i
的历史压裂施工数据的泵注特征向量
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取并利用当前时间点的压裂施工数据，以及当前时间点之前的预设时间段内的压裂施工数据之前，所述方法还包括：间隔第一时间段，获取当前第一时间段的历史压裂施工数据；检测并滤除当前第一时间段的历史压裂施工数据中不符合要求的历史压裂施工数据，得到过滤后的当前第一时间段的历史压裂施工数据；对过滤后的当前第一时间段的历史压裂施工数据进行归一化处理，得到归一化后的当前第一时间段的历史压裂施工数据；根据归一化后的当前第一时间段的历史压裂施工数据更新历史数据集
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个高斯过程回归模型和相对应
的测试时间点的压裂施工数据，确定出多个测试时间点的井口压力预测值的置信区间，包括：按照以下方式确定出多个测试时...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛茂，柏侃侃，张洪宝，田守嶒，宋先知，张帅，张家麟，李根生，
申请(专利权)人：中国石油大学北京，
类型：发明
国别省市：