[发明专利]一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备

说明书

本发明提供了一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备，一种钻进状态变量的预测方法，首先根据机理简要分析与状态参数相关的操作参数，然后利用快速傅里叶变换滤波的方法滤除数据中存在的高频扰动。最后，根据所确定的操作参数与钻进状态参数，建立基于支持向量回归的钻进状态变量预测模型。一种钻进状态变量的预测设备及存储设备，用于实现一种钻进状态变量的预测方法。本发明的有益效果是：能够实现钻进状态变量的有效预测，为钻进操作提供了良好的指导意见。

技术领域

本发明涉及地质勘探领域，尤其涉及一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备。

背景技术

我国主要矿产资源与能源大量依靠国外进口，国家安全与经济发展受制于人，而保障国家资源能源安全必需立足于国内。而我国矿产资源能源储量丰富，对其进行全面开采可以缓解国内供应的相对不足。

然而在发展地质勘探开发的过程中，由于深部钻探遇到的地层层位较多，压力体系复杂，岩石类型复杂多变，具有高地应力、高地温、高渗透压及开采扰动的复杂地层力学环境，导致钻进过程中常用的传感器设备出现设备无法正常使用、信息传输困难、钻进过程干扰强烈、各系统间的耦合严重等问题。这些问题导致整个钻进系统成为了一个黑箱系统，操作人员在很大程度上只能根据经验去判断当前的钻进状态。然而由于个人经验不同，对当前的钻进状态的判断也会不同，这往往会给钻进过程带来截然不同的控制效果。根据经验性，使得对钻进状态的判断和控制具有很强的个人主观性。因此，亟需研究一种预测钻进状态的方法，对钻进状态的判断和控制具有重要的意义。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种钻进状态变量的预测方法、设备及存储设备，一种钻进状态变量的预测方法，主要包括以下步骤：

S101：根据钻进机理，确定出与钻进状态变量相关的操作参数，得到所述操作参数的数据；

S102：利用快速傅里叶变化的方法，对所述数据进行低通滤波，滤除所述数据中存在的扰动；

S103：根据滤波处理过的数据与所述操作参数对应的钻进状态变量，采用支持向量回归算法建立钻进状态变量的预测模型；

S104：利用模型更新方法对所述模型进行更新，得到最终的钻进状态变量的预测模型；

S105：将当前时刻的操作参数数据和钻进状态变量数据输入到最终的钻进状态变量的预测模型，预测出下一时刻的钻进状态变量，得到下一时刻的钻进状态。

进一步地，在步骤S101中，操作参数包括：钻压、转速、泵量与钻井液密度。

进一步地，在步骤S102中，利用所述快速傅里叶滤波方法进行数据滤波的过程为：

(1)预设截止频率的度量参数F_c，根据公式(1)和截止频率的度量参数F_c，求解截止频率f_c：

其中，f_c表示截止频率，F_s表示采样频率，F_c为截止频率的度量参数；

(2)根据截止频率f_c，滤除所述数据中存在的大于截止频率f_c的高频扰动，保留需要的信号频率。

进一步地，在步骤S103中，所述钻进状态变量的预测模型是以当前时刻的钻进操作参数数据与钻进状态变量数据作为模型输入，以下一时刻的钻进状态变量数据作为模型输出进行训练得到；所述钻进状态变量包括当前钻速与总池体积。

一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现一种钻进状态变量的预测方法。

一种钻进状态变量的预测设备，包括：处理器及所述存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现一种钻进状态变量的预测方法。