【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，属于石油钻井井控。
技术介绍
1、随着我国油气田开发的力度不断加大，开发范围也不断扩大。开发的环境也更加愈加恶劣，地层条件更加复杂。钻井过程中如果钻遇高压气层，气体会进入环空中，在环空中形成气液两相流，钻井液再从井口返出，出现溢流。此时井底压力减小，不足以平衡地层压力。需要调节节流阀使得井底压力平衡地层压力，同样无论是在钻井过程中还是压井过程中，都需要保持井底压力平衡地层压力。现场作业时，由于井底压力测量困难，节流阀的调节程度需要以泵压作为参考，这是因为钻杆中为纯液体，通过泵压能够精准地反映井底压力的变化情况。例如节流阀开度过大，井底压力就会过小，不足以平衡地层压力，通过钻杆反映到井口泵压也会减小。反之节流阀开度过小，井底压力就会过大，大于地层压力，通过钻杆反映到井口泵压也会增大。解决节流阀开度调节的及时性和准确性问题是保证压井过程中井底压力一直平衡地层压力的关键，同时也是保障整个压井过程安全、高效进行的关键，是钻井技术发展的客观要求，保障国家油气田开发稳步向前。
技术实现思路
1、为了克服现有技术中存在的缺陷，本专利技术旨在提供一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，本专利技术提高了准确节流阀开度的及时性和准确性，为井控作业提供参考。
2、本专利技术解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，包括以下步骤：
3、s1、获取数据，并对数据进行预处理；
4、s2、基于多
5、s3、根据井口压力预测模型预测压井过程中井口应该施加的预测压力值，即为预测响应值，并使节流阀按照预测响应值进行响应；
6、s4、根据节流阀响应后的泵压和初始泵压之间的节流阀响应误差，并根据节流阀响应误差对节流阀的预测响应值进行修正，得到修正响应值；
7、s5、将井口压力预测模型作为一个灰盒模型，使用修正响应值数据，对灰盒模型进行训练更新得到更新后的井口压力预测模型；
8、s6、根据更新后的井口压力预测模型预测节流阀响应值。
9、进一步的技术方案是，所述步骤s1中的数据包括井口压力、泵压、井深结构数据、钻具组合数据、实钻轨迹数据、井口装置参数、气体组分参数、压井液组分参数。
10、进一步的技术方案是，所述步骤s1中基于拉以达法则对数据进行预处理。
11、进一步的技术方案是，所述步骤s1中首先求数据的均值和标准差，然后使用拉以达法则将异常数据剔除。
12、进一步的技术方案是，所述步骤s1中均值和标准差的计算公式为：
13、
14、
15、式中：μ为数据均值；xi为实时获取的数据；n为数据的个数；σ为数据标准差。
16、进一步的技术方案是，所述步骤s2中井口压力预测模型为：
17、
18、vg＝c0vm+vd
19、
20、pa＝pbottom-phl-phm-phg-δpf
21、式中：la(t+1)为压井t+1时刻混相段顶部高度，m；la(t)为压井t时刻混相段顶部高度，m；lb(t+1)为压井t+1时刻混相段底部高度，m；lb(t)为压井t时刻混相段底部高度，m；zb(t+1)为压井t+1时刻混相段底部压缩系数，无因次；zb(t)为压井t时刻混相段底部压缩系数，无因次；tb(t+1)为压井t+1时刻混相段底部温度，k；tb(t)为压井t时刻混相段底部温度，k；pb(t+1)为压井t+1时刻混相段底部压力，mpa；pb(t)为压井t时刻混相段底部压力，mpa；vg为气相真实速度，m/s；c0为气相分布系数，无因次；vm为气液混合速度，m/s；vd为漂移速度，m/s；δpf为流动摩阻，mpa；f为范宁摩阻系数；ρm为气液混合密度，kg/m3；d为环空当量直径，m；δl为网格长度，m；phl为压井液段液柱压力，mpa；phg为气体段气柱压力，mpa；phm为混相段压力，mpa；pbottom为井底压力，mpa；pa为预测压力值，mpa。
22、进一步的技术方案是，所述步骤s4中的节流阀响应误差计算公式为：
23、pδ＝pb-pb0
24、式中pδ为节流阀误差，mpa；pb为节流阀响应后的泵压，mpa；pb0为初始泵压，mpa。
25、进一步的技术方案是，所述步骤s5中训练更新的具体步骤为：
26、(1)将修正响应值数据使用主成分分析方法附加权重；
27、(2)将井口压力预测模型作为一个灰盒模型，输入为获取的数据，输出为节流阀的预测响应值，并且计算出预测响应值和修正响应值的累计修正误差，判断累计修正误差是否满足误差精度，若不满足，则进行下一步；
28、(3)使用在线梯度下降法完成修正响应值数据权重的更新，迭代获得新的权重；
29、(4)在新的权重下同样利用神经网络计算出预测响应值和修正响应值的累计修正误差；
30、(5)重复上述步骤直到累计修正误差满足误差范围，完成井口压力预测模型的更新。
31、本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过建立节流阀响应预测模型来进行节流阀响应，建立的预测模型能够进行压井过程的模拟计算，计算出压井过程中井口的压力值来调节节流阀，根据泵压的变化对节流阀响应进行修正。修正结束后使用节流阀历史响应数据，基于灰盒模型通过神经网络对预测模型进行更新，使得预测的节流阀响应值更加准确；本专利技术提出的节流阀响应预测模型，对如何及时准确调节节流阀具有一定的指导意义。
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1.一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据包括井口压力、泵压、井深结构数据、钻具组合数据、实钻轨迹数据、井口装置参数、气体组分参数、压井液组分参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤S1中基于拉以达法则对数据进行预处理。
4.根据权利要求3所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤S1中首先求数据的均值和标准差，然后使用拉以达法则将异常数据剔除。
5.根据权利要求4所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤S1中均值和标准差的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤S2中井口压力预测模型为：
7.根据权利要求1所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤S4中的节流阀响应误差计算公式为：
8.根据权利要求1所述
...【技术特征摘要】
1.一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤s1中的数据包括井口压力、泵压、井深结构数据、钻具组合数据、实钻轨迹数据、井口装置参数、气体组分参数、压井液组分参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤s1中基于拉以达法则对数据进行预处理。
4.根据权利要求3所述的一种基于灰盒模型的节流阀响应预测方法，其特征在于，所述步骤s1中首先求数据的均值和标准差...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹虎，钟智勇，崔洪伟，李高成，闫宏卓，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：
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