隨著油氣勘探開(kāi)發(fā)向復(fù)雜油氣資源領(lǐng)域拓展，地層壓力層系變化更為復(fù)雜。溢流作為鉆井高危風(fēng)險(xiǎn)之一，對(duì)其進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確預(yù)警愈發(fā)重要。分析了正常工況與溢流下的表征參數(shù)，以邏輯規(guī)則構(gòu)建工況識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)鉆進(jìn)、起下鉆等8種工況的實(shí)時(shí)分析，從而減少鉆井工況對(duì)溢流分析的影響。通過(guò)特征工程構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)，分析數(shù)據(jù)有效性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成溢流智能預(yù)警模型。利用小波分析診斷溢流波動(dòng)，結(jié)合傳統(tǒng)溢流診斷規(guī)則，實(shí)現(xiàn)壓力信號(hào)與規(guī)則雙約束下的溢流智能預(yù)警方法，進(jìn)一步提高模型準(zhǔn)確率與泛化能力。通過(guò)南海溢流數(shù)據(jù)與四川盆地實(shí)時(shí)鉆井?dāng)?shù)據(jù)對(duì)模型驗(yàn)證，結(jié)果表明，受約束后溢流預(yù)警模型相較于傳統(tǒng)診斷方法可有效提前警報(bào)，相較于單一智能模型可有效降低虛警，模型最終準(zhǔn)確率為95.28%。該模型有望輔助實(shí)現(xiàn)安全高效鉆井作業(yè)，為智能化鉆井提供基礎(chǔ)。

鉆井風(fēng)險(xiǎn)；溢流預(yù)警；智能模型；壓力信號(hào)；規(guī)則約束；工況識(shí)別

TE21

A

DOI： 10.12473/CPM.202312044

Intelligent Warning Model for Overflow Under

Constraints of Pressure and Rules

Duan Shiming1" Song Xianzhi1" Yao Xuezhe1" Zhu Zhaopeng1" Xu Zhengming2

（1.State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting，China University of Petroleum （Beijing）；2.School of Energy Resources，China University of Geosciences （Beijing））

As oil and gas exploration and development extend towards complex reservoirs，the changes in formation pressure are more complicated.Overflow is one of the high risks in drilling，and conducting timely and accurate warning of it is becoming increasingly important.In the paper，first，the characterization parameters under normal working conditions and overflow were analyzed，and a working condition identification model was built based on logic rules，achieving real-time analysis of 8 working conditions such as drilling and tripping，thereby reducing the influence of drilling conditions on overflow analysis.Second，a database was constructed based on feature engineering to analyze data validity，and the neural network technique was used to build an intelligent warning model of overflow.Third，the wavelet analysis was used to diagnose overflow fluctuations，and combined with traditional overflow diagnosis rules，an intelligent warning method for overflow under constraints of pressure signals and rules was proposed to further improve the accuracy and generalization ability of the model.Finally，the model was verified using the overflow data of the South China Sea and the real-time drilling data of the Sichuan Basin.The results show that the constrained overflow warning model can effectively provide early warnings compared to traditional methods，and can effectively reduce 1 alarms compared to a single intelligent model.The final accuracy of the model is 95.28%.This model is expected to assist in achieving safe and efficient drilling operations，and provides a foundation for intelligent drilling.

drilling risk;overflow warning；intelligent model；pressure signal；rule constraints；working condition identification

0" 引" 言

鉆井過(guò)程中由于地層信息預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確、施工操作不當(dāng)?shù)纫蛩匾自斐蓢娐┛ㄋ茹@井風(fēng)險(xiǎn)［1］。其中，溢流作為常見(jiàn)鉆井風(fēng)險(xiǎn)之一，在其發(fā)生后若不加以處理，快則在10 min之內(nèi)，慢則在10～30 min內(nèi)將會(huì)引發(fā)更為嚴(yán)重的井噴事故［2-3］。例如中國(guó)重慶開(kāi)縣“12.23”特大井噴事故、美國(guó)墨西哥灣漏油事故，都造成設(shè)備損壞、人員傷亡、環(huán)境污染以及油井報(bào)廢等嚴(yán)重后果［4］。溢流已成為鉆井行業(yè)公認(rèn)的高頻、高危害的事故之一［5］。而形成高效準(zhǔn)確的溢流預(yù)警模型，是保障鉆井的安全與高效的有效手段。

段世明，等：壓力與規(guī)則雙約束下的溢流智能預(yù)警模型

最初國(guó)內(nèi)外往往通過(guò)新儀器和閾值判斷等經(jīng)典傳統(tǒng)方法監(jiān)測(cè)參數(shù)診斷溢流，進(jìn)行溢流預(yù)警分析診斷。國(guó)內(nèi)外先后監(jiān)測(cè)流量［6］、鉆井液［7-8］、井底參數(shù)［9］和綜合數(shù)據(jù)［10］等參數(shù)進(jìn)行溢流預(yù)警。但溢流參數(shù)變化復(fù)雜，流量和鉆井液參數(shù)等常規(guī)方法存在預(yù)警滯后、虛警率高等問(wèn)題［11］；利用隨鉆井底參數(shù)因?qū)Τ杀竞驮O(shè)備要求較高，故此方法使用較少。后續(xù)有學(xué)者嘗試綜合考慮2種方法的優(yōu)點(diǎn)，使用地面參數(shù)反映井底參數(shù)。李相方等［12］、孫寶江等［13］對(duì)溢流后井筒流動(dòng)特征進(jìn)行分析，明確溢流井底參數(shù)與地面參數(shù)的聯(lián)系；李軍等［14］開(kāi)展鉆井氣侵工況模擬試驗(yàn)，采用概率密度、小波分析等信號(hào)分析方法確定壓力信號(hào)波動(dòng)響應(yīng)，可以反映氣侵工況與位置。但壓力波信號(hào)和多相流模型多停留在實(shí)驗(yàn)室階段。隨著信息化和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，具有更高準(zhǔn)確性時(shí)效性的溢流智能預(yù)警方法展現(xiàn)出了良好的發(fā)展前景。LIANG H.B.等［15-16］利用立管壓力和套管壓力構(gòu)建的模糊C均值聚類(lèi)方法平均確定率高達(dá)94%；DUAN S.M.等［17］、YIN Q.S.等［18-19］、A.K.FJETLAND等［20］、付家勝等［21］利用流量、立壓、鉤載等參數(shù)作為輸入，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建了多種溢流智能預(yù)警模型，相較于傳統(tǒng)方法均可提前發(fā)出警報(bào)，準(zhǔn)確率約90%。以上結(jié)果均表明，溢流智能預(yù)警模型效果具備較好的準(zhǔn)確性，相對(duì)于閾值警報(bào)可提前預(yù)警，但研究均停留在實(shí)驗(yàn)室階段，或使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，尚無(wú)大量數(shù)據(jù)驗(yàn)證或現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試使用。

為此，綜合考慮上述傳統(tǒng)診斷模型與智能預(yù)警模型優(yōu)缺點(diǎn)，以實(shí)時(shí)錄井?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建基于邏輯規(guī)則的鉆井工況診斷模型，防止工況變化影響導(dǎo)致的溢流誤判；通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、特征優(yōu)選、模型優(yōu)化等流程，構(gòu)建溢流智能預(yù)警模型；結(jié)合小波分析處理壓力信號(hào)，推測(cè)井底參數(shù)輔助溢流診斷，利用傳統(tǒng)溢流診斷規(guī)則二次約束氣侵預(yù)警模型。最終以傳統(tǒng)診斷方法為基礎(chǔ)保證模型性能與泛化能力，結(jié)合智能模型提高模型精度與效率，形成壓力信號(hào)與規(guī)則雙約束的溢流智能預(yù)警模型，可降低模型虛警，更早發(fā)出溢流警報(bào)。本模型有望輔助實(shí)現(xiàn)安全高效鉆井作業(yè)，為智能化鉆井提供基礎(chǔ)。

1" 溢流分析與工況識(shí)別模型

使用數(shù)據(jù)來(lái)源于南海3個(gè)區(qū)塊及四川某區(qū)塊，共計(jì)300萬(wàn)條錄井?dāng)?shù)據(jù)。南海區(qū)塊盆地為從淺水區(qū)向深水區(qū)的過(guò)渡帶，具備深水和高溫高壓雙重特性的地層，地層壓力系數(shù)多在1.2～2.0，部分目標(biāo)層溫度高達(dá)160 ℃，存在大量地層不整合面，極易發(fā)生復(fù)雜井況。四川某區(qū)塊井深6 000～8 000 m，井底溫度190 ℃，地層壓力當(dāng)量密度為2.0 g/cm3，平均關(guān)井套壓達(dá)4.3 MPa，其中最高壓達(dá)到19.5 MPa，溢漏事故頻發(fā)。

1.1" 溢流表征參數(shù)分析

溢流后往往直接導(dǎo)致出口流量、鉆井液池體積增加。此外由于流體的侵入也會(huì)引起大鉤載荷、泵壓等錄井參數(shù)的變化。溢流后主要響應(yīng)參數(shù)變化情況如表 1所示。

利用表 1中參數(shù)變化規(guī)律，前人進(jìn)行了多種傳統(tǒng)溢流預(yù)警研究［6-11］，不斷形成新儀器和新方法進(jìn)行溢流診斷。

1.2" 基于邏輯規(guī)則的鉆井工況分析模型

鉆井工況與錄井參數(shù)同樣存在響應(yīng)關(guān)系，因此需構(gòu)建參數(shù)響應(yīng)的工況識(shí)別方法，判斷鉆井工況從而輔助提高預(yù)警模型精度。選取大鉤位置等7種常規(guī)錄井參數(shù)，對(duì)下鉆、起鉆等8種常見(jiàn)鉆井工況進(jìn)行分析，構(gòu)建基于邏輯規(guī)則的工況識(shí)別模型。其中大鉤位置、井深和鉆頭位置趨勢(shì)利用最小二乘法計(jì)算斜率進(jìn)行判斷，其余參數(shù)均通過(guò)閾值判斷其變化。最終判斷規(guī)則如表 2所示。

1.3" 數(shù)據(jù)處理與分析

現(xiàn)場(chǎng)錄井?dāng)?shù)據(jù)往往受外界干擾較波動(dòng)較大，需進(jìn)行可靠性分析與數(shù)據(jù)清洗處理。分析鉆井工況與數(shù)據(jù)質(zhì)量。選取數(shù)據(jù)中連續(xù)鉆進(jìn)工況的分段數(shù)據(jù)，利用下式計(jì)算工況鉆速與錄井鉆速，結(jié)果如表 3所示。

由表3可知，兩者平均相對(duì)誤差為0.75%，結(jié)果表明工況識(shí)別準(zhǔn)確，錄井?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量較好。

vi1=Δhi/Δti

vi2=∑ivROP/Ni（1）

式中：Δhi代表第i段鉆進(jìn)工況中井深的變化，m；Δti代表第i段鉆進(jìn)工況中消耗的時(shí)間，h；vi1代表第i段鉆進(jìn)工況計(jì)算的機(jī)械鉆速-工況鉆速，m/h；∑ivROP代表第i段鉆進(jìn)工況中錄井?dāng)?shù)據(jù)中機(jī)械鉆速的求和，m/h；Ni代表第i段鉆進(jìn)工況中數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量；vi2代表第i段鉆進(jìn)工況中利用錄井?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算的機(jī)械鉆速-錄井鉆速。

初始錄井?dāng)?shù)據(jù)中共存在26種參數(shù)，為提高計(jì)算效率與精度，利用相關(guān)系數(shù)與表征參數(shù)綜合篩選模型輸入?yún)?shù)?？紤]皮爾遜系數(shù)受異常值的影響比較大，結(jié)合斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)形成綜合相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析：

rP=covX，YσXσY

rS=1-6∑d2inn2-1

r=rP+rS2（2）

式中：rP為皮爾遜系數(shù)，cov（X，Y）為2個(gè)變量X和Y的協(xié)方差，σXσY為2個(gè)變量X和Y標(biāo)準(zhǔn)差的乘積，rS為斯皮爾曼系數(shù)，di為每組觀測(cè)中2個(gè)變量的等級(jí)差值，n為觀測(cè)數(shù)，r為綜合相關(guān)系數(shù)。

為利于數(shù)據(jù)分析，將相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小于0.6的值視為無(wú)關(guān)，計(jì)算結(jié)果如圖 1所示。結(jié)合1.1節(jié)中溢流參數(shù)響應(yīng)關(guān)系，最終使用鉆速、鉆壓、扭矩、轉(zhuǎn)速、立壓、池體積、出口流量、入口流量、出口密度、入口密度、總泵沖、全烴、流量差作為溢流模型輸入。結(jié)合工況識(shí)別模型，工況識(shí)別與預(yù)警模型輸入共計(jì)17種參數(shù)。

此外，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差方法刪除數(shù)據(jù)中的異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可防止異常值影響后續(xù)歸一化數(shù)據(jù)。隨后根據(jù)溢流的表征因素，判斷溢流情況發(fā)生的具體時(shí)間點(diǎn)，進(jìn)行溢流標(biāo)簽標(biāo)定。南海區(qū)塊歷史數(shù)據(jù)分別劃分為訓(xùn)練、驗(yàn)證與測(cè)試集。四川某區(qū)塊數(shù)據(jù)劃分為A和B兩個(gè)區(qū)塊：A區(qū)塊為歷史錄井?dāng)?shù)據(jù)，用作訓(xùn)練與驗(yàn)證，B區(qū)塊為線(xiàn)上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，用作模型測(cè)試。最終數(shù)據(jù)使用情況如表4所示。

2" 受約束的溢流智能預(yù)警模型構(gòu)建

2.1" 智能預(yù)警模型構(gòu)建

優(yōu)選神經(jīng)元數(shù)量，利用stackoverflow中的經(jīng)驗(yàn)式（3）判斷其大致范圍。考慮溢流警報(bào)為二分類(lèi)問(wèn)題，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出設(shè)定為2個(gè)神經(jīng)元，即溢流標(biāo)簽為［0，1］，正常數(shù)據(jù)標(biāo)簽為［1，0］，其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

此外，選擇激活函數(shù)為Relu和Softmax函數(shù)：

Nh=Nsα×（Ni+No）（3）

式中：Nh為隱藏層神經(jīng)元數(shù)量；Ns為訓(xùn)練集的樣本數(shù)量；Ni為輸入層神經(jīng)元數(shù)量；No為輸出層神經(jīng)元數(shù)量；α為可以自取的任意值變量，通常范圍可取2～10。

2.2" 模型約束條件構(gòu)建

2.2.1" 壓力信號(hào)約束條件

當(dāng)溢流氣侵發(fā)生時(shí)，可以將溢流事件視為井筒敞口流動(dòng)系統(tǒng)的一次激動(dòng)壓力事件［22-25］。根據(jù)水中波速計(jì)算公式可以發(fā)現(xiàn)［26］，往往在溢流發(fā)生后幾秒內(nèi)即可從立壓/套壓中獲取溢流信號(hào)。信號(hào)強(qiáng)弱則可以通過(guò)水錘計(jì)算公式進(jìn)行估算［26］：

vw=Kρ×1+KditE≈1 385.60 m/s（4）

Δp=vwΔvρ（5）

式中：vw為壓力波在水中的傳播速度，m/s；K為管道中介質(zhì)的體積彈性模量，一般對(duì)于水K值為2.19×109 Pa；ρ為介質(zhì)密度，kg/m3，水為1 000 kg/m3；t為管道壁厚，約0.009 17 m；di為管道內(nèi)徑，約0.121 36 m；E為管道體積彈性模量，合金鋼取2.06×1011 Pa；Δp為溢流導(dǎo)致的激動(dòng)壓力值，Pa；Δv為溢流流體入侵導(dǎo)致的井筒流速增量，m/s。

小波分析方法可以分離出信號(hào)的精細(xì)或粗糙成分，適用于分析突變信號(hào)以及奇異信號(hào)，可以推廣用來(lái)檢測(cè)溢流信號(hào)變化。同時(shí)小波分析方法被考慮在多相流動(dòng)［27］和氣侵監(jiān)測(cè)［12］中使用。這里將小波分析方法與智能模型結(jié)合，以增強(qiáng)溢流預(yù)警模型效果。利用小波分析需要確定數(shù)據(jù)頻率、數(shù)據(jù)長(zhǎng)度和分解尺度：①現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)頻率為每點(diǎn)3 s，即0.33 Hz，為提高數(shù)據(jù)分辨率利用二階樣條插值將信號(hào)調(diào)整為1 Hz，利于結(jié)果分析與診斷；②以1 Hz的采樣頻率對(duì)比20、30、60、180、300、600 s中高頻特征變化情況，結(jié)果表明時(shí)間長(zhǎng)度越短信號(hào)變化越明顯，因此使用數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為20 s；③當(dāng)小波的分解尺度過(guò)多時(shí)，會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量增加，并且在大尺度上數(shù)據(jù)的可信性降低。分解尺度過(guò)少時(shí)，一些低頻段的信息將被隱藏在大尺度逼近信號(hào)中。基于此，經(jīng)對(duì)比驗(yàn)證，信號(hào)分解的尺度設(shè)定為3。原信號(hào)經(jīng)過(guò)3尺度小波分解所對(duì)應(yīng)的不同頻率范圍，如表5所示。

考慮溢流引發(fā)的波動(dòng)壓力會(huì)改變壓力的范圍，統(tǒng)計(jì)上述aaa、aad等不同頻率下參數(shù)的均值、方差、最大值與最小值，分析常規(guī)變化范圍與溢流變化范圍，設(shè)定警報(bào)閾值，進(jìn)行預(yù)警分析。結(jié)果表明dad曲線(xiàn)最具代表性，具體判斷規(guī)則見(jiàn)表 6。

2.2.2" 規(guī)則約束條件

考慮溢流表征參數(shù)對(duì)模型約束，提高模型的泛化能力。設(shè)置3項(xiàng)判斷規(guī)則：鉆井液池體積持續(xù)增大，非下鉆情況下出入口流量差持續(xù)增大，此外如果全烴持續(xù)增大則判斷為氣侵。

2.2.3" 模型約束設(shè)計(jì)

將智能模型與立管壓力約束組合，警報(bào)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算：

P0=0.8P1+0.2P2（6）

P=0，C1×C2=0

0.6P0+0.2C1+0.2C2，C1×C2≠0（7）

式中：P0為智能模型與立壓約束綜合結(jié)果，取值［0，1］；P1為智能模型結(jié)果，取值［0，1］；P2為立管壓力約束結(jié)果，每滿(mǎn)足一條小波約束條件則累計(jì)賦值0.25，取值［0，1］；P為模型最終結(jié)果；C1與C2分別為規(guī)則約束第一與第二條約束，當(dāng)滿(mǎn)足約束時(shí)為1，不滿(mǎn)足時(shí)為0。

最終受壓力信號(hào)與溢流規(guī)則約束的溢流智能預(yù)警模型結(jié)構(gòu)如圖 2所示。

3" 模型驗(yàn)證與分析

驗(yàn)證模型包括初始的智能模型（簡(jiǎn)稱(chēng)無(wú)約束智能模型），受立壓約束的智能模型（簡(jiǎn)稱(chēng)單約束智能模型），受壓力信號(hào)與規(guī)則雙約束的智能模型（簡(jiǎn)稱(chēng)雙約束智能模型），以及白麗麗等［21，28］的診斷模型（簡(jiǎn)稱(chēng)傳統(tǒng)診斷模型）。

3.1" 南海區(qū)塊數(shù)據(jù)驗(yàn)證與分析

使用南海地區(qū)某井20余萬(wàn)條數(shù)據(jù)，由于篇幅有限，僅展示部分正常工況數(shù)據(jù)與溢流氣侵診斷情況。選取易導(dǎo)致誤判的下鉆與劃眼的正常鉆井?dāng)?shù)據(jù)（301 200～341 994 s）和日志記錄溢流樣本數(shù)據(jù)：現(xiàn)場(chǎng)于某日18時(shí)至次日12時(shí)鉆進(jìn)至3 000多米發(fā)現(xiàn)并處理溢流（即410 400～475 200 s）。

正常鉆井?dāng)?shù)據(jù)。圖3為正常鉆井?dāng)?shù)據(jù)與模型警報(bào)結(jié)果（局部）。由圖3可以看出，此段正常鉆井時(shí)間內(nèi)包括多次短起下，在劃眼過(guò)程中重復(fù)出現(xiàn)出口流量大于入口流量，總池體積短時(shí)上升的現(xiàn)象，使用無(wú)約束智能模型與單約束智能模型則會(huì)發(fā)出警報(bào)，傳統(tǒng)診斷模型同樣虛警嚴(yán)重，受立壓和規(guī)則影響的雙約束模型則平穩(wěn)運(yùn)行無(wú)警報(bào)發(fā)出。

溢流數(shù)據(jù)。鉆井溢流特征曲線(xiàn)與模型警報(bào)結(jié)果如圖4所示。

由圖4a可以看出，溢流時(shí)間段內(nèi)出口流量一直大于入口流量，總池體積漲幅50 m3。事后分析，由于鉆進(jìn)時(shí)總池體積變化劇烈，出入口流量波動(dòng)大，所以結(jié)合曲線(xiàn)波動(dòng)變化，現(xiàn)場(chǎng)發(fā)現(xiàn)溢流事件較晚。在此次警報(bào)過(guò)程中工況一直處于循環(huán)，此前一段時(shí)間為鉆進(jìn)。由圖4b可見(jiàn)，在此段時(shí)間內(nèi)所有模型均有警報(bào)，但傳統(tǒng)診斷模型自393 604 s即開(kāi)始警報(bào)，存在較長(zhǎng)的虛警時(shí)間。無(wú)約束智能模型與單約束智能模型則晚發(fā)出警報(bào)?？紤]前文虛警情況，部分時(shí)間可能存在虛警情況。雙約束智能模型則在發(fā)出警報(bào)后持續(xù)至日志風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)時(shí)間段，提前警報(bào)12 297 s。

3.2" 四川B區(qū)塊數(shù)據(jù)驗(yàn)證與分析

四川B區(qū)塊正在鉆進(jìn)中（包括探井），無(wú)詳細(xì)地質(zhì)情況與分析。針對(duì)8口井，截至2023年10月，線(xiàn)上累計(jì)32萬(wàn)條數(shù)據(jù)，現(xiàn)場(chǎng)3次溢流警報(bào)，但由于數(shù)據(jù)丟失等原因，僅有一次完整記錄。這里結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)情況分別對(duì)A、B這2口井，抽取正常鉆井與溢流警報(bào)2個(gè)時(shí)間段進(jìn)行展示分析。由于在選取時(shí)間段內(nèi)傳統(tǒng)診斷模型均無(wú)警報(bào)發(fā)生，主要對(duì)無(wú)約束智能模型與雙約束智能模型進(jìn)行對(duì)比。由于數(shù)據(jù)采集并不穩(wěn)定，所以2個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)間隔為3 s至5 d不等。

A井無(wú)溢流事件，展示數(shù)據(jù)為井深3 500 m以上氣井鉆進(jìn)工況，存在部分短起下工況，如圖 5a所示。該段總池體積波動(dòng)，總體趨于平穩(wěn)；出入口流量由于短起下導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)為0，全烴最高值為34%。由于部分位置出口流量波動(dòng)與氣井特有的氣體侵入（如巖屑含氣），使用無(wú)約束智能模型會(huì)導(dǎo)致多次虛警，如圖5b所示。結(jié)合立壓與規(guī)則約束，綜合考慮井底無(wú)溢流波動(dòng)與流量差較為穩(wěn)定的情況，單約束與雙約束智能模型無(wú)虛警發(fā)生，運(yùn)行穩(wěn)定。

四川B井實(shí)際發(fā)生2次溢流事件，由于數(shù)據(jù)上傳與收集錯(cuò)誤，僅記錄1次溢流，如圖6所示。由于井漏問(wèn)題調(diào)整鉆井液密度低于設(shè)計(jì)密度，于645 779 s在劃眼下鉆過(guò)程中發(fā)現(xiàn)溢流，隨后關(guān)井處理至655 029 s溢流消失。無(wú)約束智能模型與單約束智能模型于639 883 s開(kāi)始警報(bào)，且兩者均于現(xiàn)場(chǎng)處理結(jié)束的655 029 s后仍存在部分警報(bào)，雙約束智能模型則于640 286 s開(kāi)始警報(bào)，當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)645 779 s關(guān)井時(shí)警報(bào)間接停止，當(dāng)655 029 s處理結(jié)束時(shí)，警報(bào)完全停止。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，在8口井累計(jì)64 d的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)中，最終雙約束智能模型準(zhǔn)確率為95.28%，相比于無(wú)約束智能模型，虛警率明顯降低，效果穩(wěn)定，可有效對(duì)溢流進(jìn)行警報(bào)。

4" 結(jié)" 論

通過(guò)分析溢流與鉆井工況的表征參數(shù)，構(gòu)建基于邏輯規(guī)則的工況識(shí)別模型；利用人工智能方法優(yōu)選鉆井參數(shù)并形成溢流智能預(yù)警基礎(chǔ)模型，結(jié)合小波分析后的立壓信號(hào)與溢流響應(yīng)規(guī)則形成雙約束的溢流智能預(yù)警模型，并利用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證分析。結(jié)論如下：

（1）以邏輯規(guī)則為基礎(chǔ)構(gòu)建了可實(shí)時(shí)識(shí)別8種鉆井工況的工況識(shí)別模型，與錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，平均誤差僅為0.57%，模型效果良好；提出利用小波分析提取溢流壓力波動(dòng)，結(jié)合傳統(tǒng)與溢流智能診斷方法，提出了基于壓力信號(hào)與規(guī)則雙約束的溢流智能預(yù)警新方法。

（2）對(duì)無(wú)約束智能模型、單約束智能模型、雙約束智能模型與傳統(tǒng)診斷模型進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明，雙約束智能模型可以抑制無(wú)約束智能模型與單約束智能模型存在的虛假警報(bào)，相較于傳統(tǒng)診斷模型具有更高的效率與精確性。因此，雙約束智能模型可實(shí)現(xiàn)更快更準(zhǔn)確的溢流警報(bào)。

（3）將雙約束智能模型應(yīng)用于實(shí)際鉆井現(xiàn)場(chǎng)8口井、累計(jì)64 d，最終模型準(zhǔn)確率為95.28%。此方法有望進(jìn)一步保障現(xiàn)場(chǎng)鉆井安全，為智能鉆井提供基礎(chǔ)。

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第一段世明，在讀博士研究生，生于1998年，研究方向?yàn)橐缌黝A(yù)警與多相流流動(dòng)計(jì)算。地址：（102249）北京市昌平區(qū)。email：2020310163@student.cup.edu.cn。

通信作者：宋先知，教授。email：songxz@cup.edu.cn。2023-12-30" 修改稿收到日期：2024-08-10劉鋒