【摘 要】
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目前钻井作业工况识别和钻井时效分析主要依赖于现场仪器的传输效率和工程作业人员的经验诊断,存在无法处理大量实时施工数据、决策反馈机制慢、预测精度低等问题。为高效利用综合录井数据辅助工程人员进行优化决策,根据钻井过程记录的大量录井数据,开发了基于WITS标准和WITSML标准的数据传输模块,创建了将阈值法和神经网络法相结合的融合算法模型,建立包含井场信息数据和单井工况识别结果的历史数据表,编制软件对录
【机 构】
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中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金“高温高压油气安全高效钻完井工程基础理论与方法”（编号:U19B6003-05）； 中国博士后科学基金“高温高压气井油套环空带压泄露点关键参数地面诊断技术研究”（编号:2020M670584）； 中国石化科技攻关项目“尼日利亚、喀麦隆复杂地层钻井关键技术研究”（编号:PE19009-1）；
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目前钻井作业工况识别和钻井时效分析主要依赖于现场仪器的传输效率和工程作业人员的经验诊断,存在无法处理大量实时施工数据、决策反馈机制慢、预测精度低等问题。为高效利用综合录井数据辅助工程人员进行优化决策,根据钻井过程记录的大量录井数据,开发了基于WITS标准和WITSML标准的数据传输模块,创建了将阈值法和神经网络法相结合的融合算法模型,建立包含井场信息数据和单井工况识别结果的历史数据表,编制软件对录井历史数据进行时效分析。研究结果显示,案例井的钻井工况智能识别与实际工况基本符合,预测精度大于90%,钻井时效统计误差小于1%,应用效果良好。该研究有效地提高了钻井工况识别和钻井时效分析的效率,对现场具有指导作用。
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