[发明专利]一种随钻工况识别方法及系统在审
申请号: | 201811293635.X | 申请日: | 2018-11-01 |
公开(公告)号: | CN111119835A | 公开(公告)日: | 2020-05-08 |
发明(设计)人: | 胡越发;曾义金;倪卫宁;陈晓晖;高炳堂;杨春国;王立双;宋朝晖;郑俊华;张仁龙 | 申请(专利权)人: | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院 |
主分类号: | E21B44/00 | 分类号: | E21B44/00;E21B47/00 |
代理公司: | 北京聿华联合知识产权代理有限公司 11611 | 代理人: | 李哲伟;张文娟 |
地址: | 100728 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 钻工 识别 方法 系统 | ||
1.一种随钻工况识别方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤一、在地面端利用获取到的测量参数的历史数据以及对应的钻井工况构建工况识别模型,所述工况识别模型能够根据测量数据确定相应的钻井工况;
步骤二、将所述工况识别模型写入随钻仪器,以由所述随钻仪器在钻进过程中利用所述工况识别模型根据获取到的测量参数的实时数据确定实时钻井工况。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测量数据包括以下所列项中的任一项或几项:
定向参数、工程参数以及地质参数。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在所述步骤一中,还根据所述测量参数的历史数据生成所述测量参数在特定周期内的相对变化值数据,并利用所述测量参数的历史数据及其相对变化值数据,来结合所对应的钻井工况构建所述工况识别模型。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述工况识别模型包括人工神经网络,在所述步骤一中,将所述测量参数的历史数据及其相对变化值数据作为所述人工神经网络的输入数据,将对应的钻井工况作为所述人工神经网络的输出数据,通过训练得到所述人工神经网络的权值矩阵,进而确定出所述工况识别模型。
5.一种随钻工况识别系统,其特征在于,所述系统包括采用如权利要求1~4中任一项所述的方法来进行钻井工况识别。
6.如权利要求5所述的系统,其特征在于,所述系统包括:
数据获取装置,其用于获取待分析钻井在钻进过程测量参数的实时数据;
随钻工况识别装置,其与所述数据获取装置连接,其内部存储有工况识别模型,能够利用所述工况识别模型根据所述测量参数的实时数据确定确定实时钻井工况。
7.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
工况识别模型构建装置,其设置在地面端,用于利用获取到的测量参数的历史数据以及对应的钻井工况构建工况识别模型,所述工况识别模型能够根据测量数据确定相应的钻井工况。
8.如权利要求7所述的系统,其特征在于,所述工况识别模型构建装置配置为根据所述测量参数的历史数据生成所述测量参数在特定周期内的相对变化值数据,并利用所述测量参数的历史数据及其相对变化值数据,来结合所对应的钻井工况构建所述工况识别模型。
9.如权利要求7或8所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
数据写入装置,其用于连接所述工况识别模型构建装置和随钻工况识别装置,以将所述工况识别模型写入所述随钻工况识别装置,从而使得所述随钻工况识别装置能够离线地利用所述工况识别模型。
10.如权利要求6~9中任一项所述的系统,其特征在于,所述随钻工况识别装置的数据处理能力小于所述工况识别模型构建装置的数据处理能力。
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