典型文献
钻井模型与机器学习耦合的实时卡钻预警技术
文献摘要：
在现场钻井过程中,由于未考虑井眼清洁状况,导致基于钻井模型的卡钻分析模型的应用受限,只能达到卡钻后识别,并不能实现真正意义上的卡钻预警.为此,基于瞬态岩屑运移模型和改进的摩阻扭矩模型,结合邻井历史录井数据,使用贝叶斯优化算法对钻井模型进行训练,使钻井模型更适应当前区块,提高卡钻事故预测结果.采用钻井模型与机器学习相耦合的方法,提出了基于录井数据的实时卡钻预警技术.通过实时录井数据的输入,采用训练后的模型对卡钻风险参数进行实时监测.实例分析结果表明,该模型能够捕捉到卡钻是否发生,同时能够对要发生的卡钻进行分类,并在事故发生前给出预警信号.该方法将井眼清洁加入到卡钻风险预测,可为钻井作业提供更为全面的决策支持,帮助工程技术人员及时采取有效措施避免卡钻发生,缩短非生产时间.
文献关键词：
实时卡钻监测;钻井模型;机器学习;贝叶斯优化;时序数据分析
中图分类号：
作者姓名：
李紫璇;张菲菲;祝钰明;吴墨染;刘泳敬;于琛
作者机构：
长江大学石油工程学院;油气钻井技术国家工程实验室防漏堵漏研究室;油气钻采工程湖北省重点实验室;青海油田分公司;渤海钻探第一钻井分公司;渤海钻探第三钻井分公司;渤海钻探工程技术研究院
文献出处：
引用格式：
[1]李紫璇;张菲菲;祝钰明;吴墨染;刘泳敬;于琛-.钻井模型与机器学习耦合的实时卡钻预警技术)[J].石油机械,2022(04):15-21,93
A类：
钻井模型,实时卡钻监测
B类：
预警技术,井眼清洁,瞬态,岩屑运移,摩阻扭矩,扭矩模型,录井数据,贝叶斯优化算法,事故预测,捕捉到,钻进,生前,预警信号,风险预测,钻井作业,决策支持,助工,工程技术人员,非生产,生产时间,时序数据分析
AB值：
0.243643
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