[发明专利]用于自动溢流检测和防喷的机器学习控制

说明书

提供了用于自动溢流检测和防喷的机器学习控制的新颖工具和技术。一种系统包括一个或更多个防喷器(BOP)、一个或更多个传感器、包括一个或更多个神经网络的神经网络库以及联接到所述一个或更多个BOP的机器学习(ML)控制器。ML控制器包括处理器和非暂时性计算机可读介质，该非暂时性计算机可读介质包括指令，该指令可由处理器执行以获得与本地井相关联的操作数据，基于操作数据生成一个或更多个特征向量，并生成一个或更多个相应的溢流分数。在全自动操作模式下，ML控制器可以基于溢流分数发出位置命令，并且在半自动操作模式下，ML控制器确定推荐发出的位置命令。

相关申请的交叉引用

本申请要求由卡尔·埃里克·范·坎普(karl aric van camp)于2019年9月16日提交的发明名称为“用于自动溢流检测和防喷的机器学习控制(machine learningcontrol for automatic kick detection and blowout prevention)”的62/901,106号美国临时专利申请(代理人案卷号为1141.01pr)的优先权，其全部公开内容通过引用整体并入本文以用于所有目的。

版权声明

本专利文件的公开内容的一部分包含受版权保护的材料。版权所有者不反对任何人对出现在专利商标局专利文件或记录中的专利文件或专利公开内容进行传真复制，但除此之外保留所有版权。

技术领域

本公开总体上涉及钻井装备和控制系统，并且更具体地涉及用于自动溢流检测和防喷的预测性机器学习控制系统。

背景技术

在油气井钻探中，井溢流和井喷是主要的安全风险，并且对船员和装备都是危险的。当钻出的材料内的压力(也称为地层压力)大于作用在井筒上的静液压力时，发生溢流。因此，地层流体(例如气体、油或水)被地层压力和周围静液压力之间的压差从地层材料(例如岩石)中压出。然后，地层流体会开始流入井筒，并向上流入环空或钻杆内部。这被称为溢流。

当溢流增加并且地层流体以不受控制的方式释放时，这可以被称为井喷。井喷可以发生为表面井喷、海底井喷以及在一些情况下发生为地下井喷。油井控制依赖于防喷器(BOP)来防止井喷的发生。BOP组可以包括一个或更多个BOP。BOP组通常可以包括一种或更多种类型的BOP，包括环形防喷器(annulars)、闸板防喷器(pipe rams)、盲板防喷器(blindrams)和剪切防喷器(shear rams)，用于限制或阻挡溢流的流动。通常，单独的BOP由船员远程(例如，电子地、液压地、声学地等)手动激活，但是也可以由船员通过BOP的机械致动在BOP处本地手动致动。通常，当监测井的船员检测到或预测到溢流或即将发生的井喷时，船员激活BOP。然而，井溢流通常直到其经过井口并进入钻柱才被检测到。

因此，提供用于溢流检测和防喷的预测性自动机器学习控制的工具和技术。

附图说明

可以通过参考说明书的其余部分和附图来实现对实施例的本质和优点的进一步理解，其中相同的附图标记用于指代类似的部件。在一些情况下，子标签与附图标记相关联以表示多个类似部件中的一者。当参考附图标记而没有指定存在的子标签的情况下时，旨在指代所有这样的多个类似部件。

图1是根据各种实施例的ML自动井控制系统的示意性框图；

图2是根据各种实施例的用于自动溢流检测和BOP控制的ML控制系统的功能框图；

图3是根据各种实施例的用于自动BOP控制的方法的流程图；

图4是根据各种实施例的用于ML控制系统的计算机系统的示意性框图；以及

图5是示出根据各种实施例的联网计算机装置的系统的示意性框图。

具体实施方式