鉆完井大數(shù)據(jù)與人工智能-7-鉆井工程方面的應(yīng)用3

智能鉆井專家系統(tǒng)未來的智能鉆井專家系統(tǒng)將地面智能化和井下智能化組成一個(gè)有機(jī)整體，實(shí)現(xiàn)大閉環(huán)控制，統(tǒng)一指揮，協(xié)調(diào)行動(dòng)。云計(jì)算人工智能遠(yuǎn)程控制……智能鉆井專家系統(tǒng)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)控制中心

更強(qiáng)大的功能

更高的智能化水平

更強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)和記憶、自主決策能力機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)智能導(dǎo)向鉆井井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警智能鉆井專家系統(tǒng)智能鉆井專家系統(tǒng)1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)地層、工具和作業(yè)參數(shù)對(duì)鉆頭破碎巖石都有重要影響，機(jī)械鉆速的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)存在一定難度。人工智能方法提供了預(yù)測(cè)機(jī)械鉆速的新思路智能鉆井專家系統(tǒng)石祥超，等，2021，石油鉆采工藝地層、工具和作業(yè)參數(shù)對(duì)鉆頭破碎巖石都有重要影響，機(jī)械鉆速的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)存在一定難度。人工智能方法提供了預(yù)測(cè)機(jī)械鉆速的新思路智能鉆井專家系統(tǒng)石祥超，等，2021，石油鉆采工藝1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)宋先知等基于塔里木油田某深井鉆井過程收集到的數(shù)據(jù)，建立了機(jī)械鉆速智能預(yù)測(cè)模型。智能鉆井專家系統(tǒng)宋先知，等，2022，新疆石油天然氣隨機(jī)森林神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)宋先知等基于塔里木油田某深井鉆井過程收集到的數(shù)據(jù)，建立了機(jī)械鉆速智能預(yù)測(cè)模型。智能鉆井專家系統(tǒng)宋先知，等，2022，新疆石油天然氣1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)宋先知等發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)回歸模型預(yù)測(cè)精度最高。智能鉆井專家系統(tǒng)宋先知，等，2022，新疆石油天然氣1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)石祥超等選取四川盆地某區(qū)塊的實(shí)際鉆井?dāng)?shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)械鉆速智能預(yù)測(cè)模型。智能鉆井專家系統(tǒng)鉆井參數(shù)(鉆壓、轉(zhuǎn)速、泵壓、鉆井液密度、黏度、排量)地層參數(shù)(井深、巖性、聲波時(shí)差、自然伽馬)鉆頭參數(shù)(鉆頭型號(hào)、開次)石祥超，等，2022，石油鉆采工藝1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)石祥超等發(fā)現(xiàn)使用區(qū)塊數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型具有較高的泛化能力，能夠推廣至整個(gè)區(qū)塊。智能鉆井專家系統(tǒng)石祥超，等，2022，石油鉆采工藝1.機(jī)械鉆速預(yù)測(cè)3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警胡萬俊等基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了氣體鉆井隨鉆安全風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法。智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)氣體鉆井卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警胡萬俊等整理、清洗10余口井隨鉆監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)，篩選出13種核心監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析。智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警胡萬俊等整理、清洗10余口井隨鉆監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)，篩選出13種核心監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析。智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)基于相關(guān)性分析結(jié)果，結(jié)合現(xiàn)有的隨鉆安全風(fēng)險(xiǎn)理論模型與多個(gè)專家經(jīng)驗(yàn)。地層產(chǎn)氣：立管壓力、氧氣體積分?jǐn)?shù)、甲烷體積分?jǐn)?shù)、管線排壓地層出水：大鉤載荷、返出氣體濕度卡鉆：頂驅(qū)轉(zhuǎn)速、頂驅(qū)扭矩、立管壓力、管線排壓鉆具斷裂：大鉤載荷、頂驅(qū)扭矩、立管壓力、管線排壓井下燃爆：立管壓力、氧氣體積分?jǐn)?shù)、二氧化碳質(zhì)量濃度、甲烷體積分?jǐn)?shù)、返出氣體溫度、管線排壓井壁失穩(wěn)：大鉤載荷、頂驅(qū)轉(zhuǎn)速、頂驅(qū)扭矩3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)歷史監(jiān)測(cè)參數(shù)共包含了新疆博孜A井、迪A井，四川大邑A井、龍崗B井等多區(qū)塊的10余口井。3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)結(jié)合安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)樣本特征，構(gòu)建出安全風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警智能鉆井專家系統(tǒng)胡萬俊，等，2022，石油勘探與開發(fā)將所有訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行整合后，編制氣體鉆井隨鉆安全風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別預(yù)警軟件系統(tǒng)。3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警殷啟帥等發(fā)展了基于長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深水鉆井工況實(shí)時(shí)智能判別模型。智能鉆井專家系統(tǒng)殷啟帥，等，2022，石油鉆采工藝3.井下復(fù)雜情況判斷和預(yù)警殷啟帥等發(fā)展了基于長短記憶神經(jīng)網(wǎng)