一种基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，步骤如下：S1、采集压裂施工过程中多项施工参数时间序列；S2、基于步骤S1的时间序列，利用时间序列时域分析算法预测各项施工参数未来时间序列；S3、构建并训练L‑Aresnet网络，以实现对各施工参数未来时间序列的预测值进行修正；S4、根据步骤S3获得的各施工参数未来样本数值的时序变化曲线，计算各施工参数未来变化曲线斜率K的对数值lgK作为预警判断值，并与其预警临界值进行比较；该方法通过对地面易于监测的多项施工参数的进行分析和预测，实现对压裂施工现场砂堵、压窜等故障的智能预警，从一定程度上解决现有通过人工观察曲线、人为进行砂堵判识，存在的滞后、偶然和机械性等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及压裂砂堵风险预警，特别涉及一种基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法。

技术介绍

1、随着全球能源消耗增加，石油资源数量减少，低渗透油气藏供给的重要性日益突出。作为低渗透油气藏开发的压裂施工技术应用广泛，施工过程中面临各种风险异常，影响压裂施工效果。油公司正在探索大数据、人工智能指导下的智能压裂技术和布缝优化技术。但从全球范围看，智能压裂技术的研究还有待发展。

2、目前的压裂作业存在以下几方面问题：(1)侧重于实时检测和传输压裂施工参数和裂缝监测数据；(2)缺乏利用在地面获取的相关参数对砂堵、压窜等事故预警的智能系统，普遍使用人工进行曲线监测与人为分析，存在误判、漏判等安全问题；(3)压裂效果受施工工艺参数、裂缝变化等动态因素的影响，压裂效果难以估计。因此，有必要在压裂改造技术的基础上，发展智能压裂技术，实现压裂施工的高精度控制。

3、发展智能压裂技术体现在对砂堵的智能预警上。在压裂作业的过程中，砂堵最为常见，发生砂堵时，不仅会形成高压损害管线，造成压裂液浪费和设备损坏的问题，情况严重时还可能会造成重大人员伤亡本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，其特征在于，步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，其特征在于，在步骤S1中，施工参数还包括总液量、砂量、砂比、排量和泵压。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，其特征在于，步骤S201的具体步骤为：1)采用ADF检验法，对由步骤S1获得每项施工参数的时间序列进行平稳性检验；2)保留检验结果为平稳序列的施工参数时间序列，而对检验结果为非平稳序列的施工参数时间序列进行差分运算，以将非平稳序列更新为平稳序列。>

4.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，其特征在于，步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，其特征在于，在步骤s1中，施工参数还包括总液量、砂量、砂比、排量和泵压。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习和双对数曲线的压裂砂堵风险预警方法，其特征在于，步骤s201的具体步骤为：1)采用adf检验法，对由步骤s1获得每项施工参数的时间序列进行平稳性检验；2)保留检验结果为平稳序列的施工参数时间序列，而对检验结果为非平稳序列的施工参数时间序列进行差分运算，以将非平稳序列更新为平稳序列。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王方祥，王林，董丙响，刘艺佳，耿滕，黄其，魏冕，朱楠，李楠，杜慧敏，邵俊龙，林春来，杨鑫，
申请(专利权)人：中国石油集团渤海钻探工程有限公司，
类型：发明
国别省市：