结合钻井工况与Bi-GRU的溢流与井漏监测方法

摘要：

现有根据钻井液池体积和钻井液出口流量变化监测溢流与井漏的方法,未考虑开、停泵工况对出口流量和钻井液池体积变化的影响,易导致误报.为了降低误报率,分析了钻井工况与钻井液池体积和钻井液出口流量之间的相关关系,提出了一种结合钻井工况与双向门控循环单元(bidirectional-gated recurrent unit,Bi-GRU)的溢流与井漏智能监测方法.利用 23 口井的溢流与井漏监测数据,对提出的模型与现有典型模型分别进行了测试,结果表明:基于Bi-GRU的溢流与井漏智能监测模型的识别准确率为 94.25%,优于其他模型;与未考虑钻井工况的Bi-GRU模型相比,误报率由 12.52%降至 1.12%.研究表明,该方法能够消除溢流与井漏监测时因开、停泵导致的风险误报,能为安全钻井提供技术支持.

关键词：溢流、井漏、监测、钻井工况、人工智能、风险识别、风险误报

所属期刊栏目：51

分类号：TE28(钻井工程)

资助基金：国家自然科学基金42274159

在线出版日期：2023-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：37-44