【技术实现步骤摘要】
本申请涉及钻井勘探开发，特别地涉及一种泵压异常判断方法、装置及系统。
技术介绍
1、在深井、超深井的勘探开发过程中，钻井参数的变化可直接反应出地面设备及井下工具的工作状态，参数的异常变化与钻井施工安全密切相关。在钻井施工现场中钻井参数通过大约10s一次信号采集后，经计算机处理，实时将相关参数数值及对应曲线变化反映在计算机上。泵压是其中关键参数之一，泵压的变化与泥浆泵、地面管汇、钻柱、井下动力钻具及钻头工作状态直接相关。目前在钻井施工过程中，针对泵压的异常情况判断是一种滞后的定性判断方法，主要依靠录井工程师及钻井工程师的经验对曲线趋势变化及参数大小变化进行判断，而计算机系统泵压异常报警仅针对泵压降低或升高到限定的某一数值时，系统才对录井工程师及钻井工程师进行报警。
2、当泵压出现缓慢下降的情况，从泵压参数变化及曲线趋势上，都极不明显，因为其数值变化极小。针对该种情形，录井工程师、钻井工程师及录井系统均无法做出及时判断，当发现泵压异常下降的情况时，异常情况已持续相当长的一段时间，此时再逐步排除各方因素，故障已导致严重井下事故。
技术实现思路
1、针对上述相关技术中的问题，本申请提出一种泵压异常判断方法、装置及系统，对泵压数据进行实时定量的判断，即泵压数值预测，根据预测值与实际值的对比来实时判断泵压是否出现异常，以供相关人员及时发现异常并排除异常，减少严重的井下事故的发生。
2、本申请提供了一种泵压异常判断方法，包括：
3、获取至少一个单位时间的泥浆泵
4、将所述泵冲输入至预先建立的预测模型中，得到预测泵压数据；
5、基于所述预测泵压数据和对应的泵压数据，确定各个单位时间的预测误差；
6、基于所述预测误差进行回归分析确定判断回归方程，并确定所述判断回归方程的截距；
7、基于所述截距与预设截距判断所述泵压数据是否异常。
8、在一些实施例中，所述方法还包括：
9、获取稳态生产数据；
10、基于所述稳态生产数据确定样本数据，所述样本数据包括样本泵冲数据及对应的样本泵压数据；
11、基于样本进行回归分析，得到第一回归方程；
12、当第一回归方程的拟合程度大于预设阈值时，确定所述第一回归方程为预测模型。
13、在一些实施例中，所述基于所述稳态生产数据确定样本数据，包括：
14、基于稳态生产数据，确定泵压与稳态生产数据中各个参数的相关性；
15、基于相关性的阈值从稳态生产数据中确定目标参数，其中，所述目标参数包括：泵冲；
16、基于所述泵冲对应的数据和泵压对应的数据确定样本数据。
17、在一些实施例中，所述方法还包括：
18、将样本泵冲数据输入至所述预测模型中，确定预测样本泵压数据；
19、基于所述预测样本泵压数据和对应的样本泵压数据确定样本预测误差；
20、基于所述样本预测误差进行回归分析得到第二回归方程；
21、基于所述第二回归方程确定预设截距。
22、在一些实施例中，所述回归分析包括：线性回归分析或多项式回归分析。
23、在一些实施例中，所述基于所述截距与预设截距判断所述泵压数据是否异常，包括：
24、在所述截距小于所述预设截距的情况下，确定所述泵压数据为非稳态数据，其中，在所述泵压数据为非稳态数据的情况下，确定所述泵压数据异常；
25、在所述截距大于或等于所述预设截距的情况下，确定所述泵压数据为稳态数据，其中，在所述泵压数据为稳态数据的情况下，确定所述泵压数据正常。
26、在一些实施例中，所述方法还包括：
27、在确定所述泵压数据异常的情况下，输出预警信息。
28、本申请还提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上任意一项所述泵压异常判断方法。
29、本申请还提供一种泵压异常判断装置，包括：
30、获取模块，用于获取至少一个单位时间的泥浆泵的泵冲及泵压数据；
31、第一处理模块，用于将所述泵冲输入至预先建立的预测模型中，得到预测泵压数据；
32、第二处理模块，用于基于所述预测泵压数据和对应的泵压数据，确定各个单位时间的预测误差；
33、第三处理模块，用于基于所述预测误差进行回归分析确定判断回归方程，并确定所述判断回归方程的截距；
34、判断模块，用于基于所述截距与预设截距判断所述泵压数据是否异常。
35、本申请还提供一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现如上任意一项所述泵压异常判断方法。
36、本申请针对当前泵压异常判断方法存在的问题，基于统计学习，通过多项式回归分析建立一套泵压数值预测的方法，可快速有效的对泵压异常进行及时、定量的判断，从而指导钻井现场施工中对泵压异常数值的预警，减少重大事故发生，保证钻井施工安全；
37、本申请明确钻井过程中泵冲及泵压关系，采集泵冲、泵压数据开展多项式回归分析，得到了针对当前设备及井下工具的泵压预测方程，并确定了得到泵压预测方程所需的最优数据量。
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1.一种泵压异常判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述稳态生产数据确定样本数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归分析包括：线性回归分析或多项式回归分析。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述截距与预设截距判断所述泵压数据是否异常，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1至7任意一项所述泵压异常判断方法。
9.一种泵压异常判断装置，其特征在于，包括：
10.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现如权利要求1至7任意一项所述泵压异常判断方法。
【技术特征摘要】
1.一种泵压异常判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述稳态生产数据确定样本数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归分析包括：线性回归分析或多项式回归分析。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述截距与预设截距判断所述泵压数...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈希为，衣相霖，孙旭东，张进双，付宣，魏卓，孙华凯，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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