[发明专利]钻进过程故障诊断方法、系统及设备

说明书

本发明涉及地质钻探工程领域，提供一种钻进过程故障诊断方法，包括步骤：通过钻机传感器获取钻进过程数据集，对钻进过程数据集进行预处理，获得预处理后的钻进过程数据集；通过距离相关性分析方法对预处理后的钻进过程数据集进行钻进过程参数的选择与合并，获得k个参数组合；根据Mann‑Kendall趋势检验和近似熵对各参数组合进行时间序列特征提取，获得各参数组合对应的特征组合；通过密度峰值搜索聚类算法对各特征组合进行聚类，获得各参数组合的聚类结果；根据各参数组合的聚类结果，通过朴素贝叶斯分类器进行故障诊断，获得钻进过程故障诊断结果。能够有效地实现钻进过程的故障诊断，保障钻进过程的安全性，减少故障发生造成的经济和环境损失。

技术领域

本发明涉及地质钻探工程领域，尤其涉及一种钻进过程故障诊断方法、系统及设备。

背景技术

钻进过程是进行资源能源勘探及开采的重要工业过程。随着信息技术的发展，钻进过程可以实时采集多种反映钻进过程状态的过程参数。但在钻进过程中，由于地质环境的复杂性、司钻操作的不确定性等问题，井漏、井涌等钻进过程故障的发生通常无法避免。若不能及时发现并处理，将可能演化为重大安全生产事故，造成严重的经济和环境损失。据统计，钻进过程故障导致的非生产时间占整个钻进工程周期的20％左右。因此，开展钻进过程故障诊断的研究，对保障钻进过程的安全性，较少经济和环境损失，具有重要意义。

钻进过程具有强非线性和强耦合性，使得很难建立精确的钻进过程数学模型。由于高温高压的复杂地质环境，在钻进过程中存在很强的固-液-热相互作用，导致很难基于人工经验对钻进过程故障进行诊断。同时，钻进过程的不确定性也对故障诊断提出了挑战。此外，目前对于钻进过程故障诊断的研究，对钻进参数间的时间关联性考虑较少，诊断结果的可信度较低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于，提供一种钻进过程故障诊断方法、系统及设备，旨在解决现有技术中对钻进参数间的时间关联性考虑较少，诊断结果的可信度较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供钻进过程故障诊断方法，包括以下步骤：

通过钻机传感器获取钻进过程数据集，对所述钻进过程数据集进行预处理，获得预处理后的钻进过程数据集；

通过距离相关性分析方法对所述预处理后的钻进过程数据集进行钻进过程参数的选择与合并，获得k个参数组合；

根据Mann-Kendall趋势检验和近似熵对各所述参数组合进行时间序列特征提取，获得各所述参数组合对应的特征组合；

通过密度峰值搜索聚类算法对各所述特征组合进行聚类，获得各所述参数组合的聚类结果；

根据各所述参数组合的聚类结果，通过朴素贝叶斯分类器进行故障诊断，获得钻进过程故障诊断结果。

优选地，所述通过钻机传感器获取钻进过程数据集，对所述钻进过程数据集进行预处理，获得预处理后的钻进过程数据集，包括：

通过钻机传感器，每隔预设时间t采集一次原始钻进过程数据；

收集所有原始钻进过程数据，获得钻进过程数据集；

剔除所述钻进过程数据集中所有原始钻进过程数据的零检测数据，获得预处理后的钻进过程数据集。

优选地，所述收集所有原始钻进过程数据，获得钻进过程数据集后，还包括：

对所述钻进过程数据集中钻井液迟到时间进行统计分析，获得所述钻进过程数据集中各钻进过程参数的时间序列，其中，各所述时间序列的长度为T分钟，各所述钻进过程参数包含T/t个钻进过程数据点。