[发明专利]基于BP神经网络的储层气体钻井安全风险分析系统

说明书

本发明属于钻井安全技术领域，公开了一种基于BP神经网络的储层气体钻井安全风险分析系统及方法，进行储层气体钻井风险识别的灰色关联度分析；进行储层气体钻井风险识别的模糊识别。本发明针对气体钻井储层的风险控制这一工程实际问题，结合现代信息采集、数据处理、风险智能识别与管理技术最大程度的缩小其安全风险发生的可能性，通过基础理论分析、模型建立、计算机仿真分析，建立实时观测预测气体钻井事故识别的方法及软件实现。本发明利用灰色关联分析法，提出了一种基于灰色关联度的钻井事故识别方法。识别实例表明，用灰色关联度进行风险预测的方法可行，并且具有计算量小、简单方便、结果可靠等特点。

技术领域

本发明属于钻井安全技术领域，尤其涉及一种基于BP神经网络的储层气体钻井安全风险分析系统。

背景技术

钻井是一项隐蔽的地下工程，存在着大量的模糊性、随机性和不确定性问题，由于对客观情况的认识 不清或主观意识的决策失误，会产生许多复杂情况甚至造成严重的事故，轻者耗费大量人力物力和时间， 重者导致全井的废弃。据近年来的钻井资料分析，钻井过程中，处理复杂情况和钻井事故的时间，约占施 工总时间的6～8％，一个拥有百台钻机的油田，一年中就有6～8台钻机在做无功的工作，何况资金的消 耗并不和时间成比例，而是要大得多，这是多么惊人的浪费。不懂得复杂问题与钻井事故的预防与处理办 法的人，难免不碰到这些问题，而且一旦碰到了会惊慌失措，举止无着，把小病治成大病，大病治成死 病。而懂得复杂问题与钻井事故的预防和处理办法的人，一旦遇到这些问题则心中有数，采取正确的措施， 往往可以化险为夷，转危为安，这才是一个成熟的钻井工作者必须具备的条件。

气体钻井技术在国内起步晚，四川在上世纪50～70年代开始零星尝试，80年代末新疆局进口了我国 第一套空气钻井设备，开始了空气钻井的现场试验。通过十多年的探索，到2000年以后有了较快发展， 2005年以后四川盆地气体钻井的迅速发展，气体钻井显现了革命性技术进步的特点，展现了该技术的巨大 潜力。但目前国内总体上仍处于试验推广阶段。

综上所述，现有技术存在的问题是：

钻井存在着大量的模糊性、随机性和不确定性问题，由于对客观情况的认识不清或主观意识的决策失 误，会产生许多复杂情况甚至造成严重的事故，轻者耗费大量人力物力和时间，重者导致全井的废弃。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于BP神经网络的储层气体钻井安全风险分析系统及 方法。

本发明是这样实现的，一种基于BP神经网络的储层气体钻井安全风险分析方法，所述基于BP神经 网络的储层气体钻井安全风险分析方法包括：

基于BP神经网络进行储层气体钻井风险识别的灰色关联度分析；

进行储层气体钻井风险识别的模糊识别。

进一步，所述灰色关联度分析方法包括：

识别的对象系统事故类型数目为m，每种事故的特征向量所包含的元素个数为n，建立相应的事故标 准模式特征向量矩阵：

上面矩阵中的每一行代表某一事故的特征向量，而每一列中的各元素具有相同的物理意义；

设实际测得的参数的特征向量为：

Y_T＝[y₁，y₂，..._，y_n]

其中，实际测得的参数的特征向量Y_T与标准特征向量矩阵X_R；

待检向量Y_T与标准特征向量矩阵X_R中各事故特征标准向量之间对应元素的最小绝对误差值和最大 误差值分别为：