一种基于机器学习的全井筒油井管腐蚀形貌三维重构方法技术

一种基于机器学习的全井筒油井管腐蚀形貌三维重构的方法，其特征在于，通过对油井管样本进行有控(考虑服役温度、压力及时间、腐蚀介质浓度等)腐蚀实验，提取腐蚀后油井管腐蚀缺陷的位置及形貌特征数据；借助机器学习技术与实验数据，通过输入实际井下油井管服役温度、压力、生产及运行时间、腐蚀介质浓度/分压及地层水组分，以获得油井管相应的腐蚀缺陷位置及形貌特征预测结果，并结合三维建模软件及Python编程软件建立友好的用户界面，重构全井筒油井管腐蚀三维形貌，降低获得油井管腐蚀形貌的成本，为石油工程师根据现场工况预测全井筒油井管腐蚀情况和研究含腐蚀缺陷的油井管剩余寿命提供依据。本发明专利技术适用于石油与天然气钻采工程技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及石油与天然气钻采工程，尤其适用于油井管腐蚀情况的预测，具体是一种基于机器学习的全井筒油井管腐蚀形貌三维重构方法。

技术介绍

1、随着能源行业的快速发展，管道作为重要的运输工具，在与全国甚至世界进行资源调配时，有低成本、大运输量、高效率等独特优势。然而管道的服役环境是极其复杂的，如陆地环境、土壤环境、海洋环境，所以管道腐蚀是较为常见的现象，当管道腐蚀严重时，管道不能继续承担运输任务，导致运输物体的泄露，造成经济损失和环境污染，严重时可能会导致人员伤亡。

2、石油作为国家的经济命脉，在能源行业中扮演着举足轻重的作用。油管作为油气开发过程中重要的石油装备物资，承担着许多生产任务，如洗井、注水、试油、压裂和采油等。而石油行业中，常采用co2驱油技术(co2-eor)提高采收率，并且地层伴随着水、h2s和微生物等介质，使得油管必不可免的发生腐蚀。油管的腐蚀类型主要为均匀腐蚀、局部腐蚀和点腐蚀，这些腐蚀均会对井下油管安全运行造成极大的威胁，也给油气井生产和检修等带来了众多困难，且油气外泄会造成停工停产和环境污染等重大经济损失。如四川气田合10本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.如权利要求所述的一种基于机器学习的全井筒油井管腐蚀形貌三维重构的方法，其特征在于，结合机器学习技术与油井管腐蚀实验，通过三维建模软件对全井筒油井管腐蚀形貌进行重构。包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.如权利要求所述的一种基于机器学习的全井筒油井管腐蚀形貌三维重构的方法，其特征在于，结合机...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓宽海，姚明远，王尚卫，衣德强，罗有刚，彭阳，张明，周念涛，林元华，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：