基于大数据的钻井时效分析技术研究
发布时间：2021-09-07 12:14
随着数据挖掘、智能决策等大数据技术在油气勘探开发领域的应用,油气勘探开发的数字化程度也越来越高,极大地促进了施工作业的降本增效。然而在现阶段的钻井作业中,工况识别和时效分析主要依靠现场作业人员的经验和仪表的数据,这种方式在处理大量、实时的数据时存在效率低、准确度不高的缺点。因此,利用钻井过程记录的大量录井数据,开发计算机软件进行自动的工况识别和时效分析具有重要意义。钻井施工的智能决策首先需要大量的录井数据,本文在调研国际通用的井场数据传输规范的基础上,利用基于TCP/IP的Socket接口,开发了符合WITS标准和WITSML标准的数据传输模块,实现了录井数据和后台服务器之间的实时数据传输。然后,根据钻井施工的设计计划,选取了11个钻井工况进行识别,这11个工况基本涵盖了钻井施工的所有流程。针对选取的工况,分别开发了基于阈值法和基于神经网络的工况识别模型,并将两个模型的判断结果进行了融合。最后,根据工况识别的结果进行时效统计和分析,并根据统计结果建立了时效分析的历史数据库,方便同历史数据进行对比分析。基于上述数据传输和工况识别解决方案,本文选择采用C#.NET编程语言以及SQL Ser...
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
DiscoveryWeb系统
第3章基于阈值法和神经网络的钻井工况识别研究-28-Fig.3.3Huffmantree在MicrosoftVisualStudio2015开发平台中，利用三组不同的录井数据对比直接判断和霍夫曼树的计算效率，对比结果如图3.4、图3.5、图3.6所示。图中OperationsRecognition.Main::button1_Click这一行是直接判断的用时结果，OperationsRecognition.Main::button2_Click这一行是霍夫曼树的用时结果。图3.4录井数据1的结果Fig.3.4Resultsofloggingdata1图3.5录井数据2的结果Fig.3.5Resultsofloggingdata2
第3章基于阈值法和神经网络的钻井工况识别研究-28-Fig.3.3Huffmantree在MicrosoftVisualStudio2015开发平台中，利用三组不同的录井数据对比直接判断和霍夫曼树的计算效率，对比结果如图3.4、图3.5、图3.6所示。图中OperationsRecognition.Main::button1_Click这一行是直接判断的用时结果，OperationsRecognition.Main::button2_Click这一行是霍夫曼树的用时结果。图3.4录井数据1的结果Fig.3.4Resultsofloggingdata1图3.5录井数据2的结果Fig.3.5Resultsofloggingdata2
【参考文献】：
期刊论文
[1]粒子群优化BP神经网络在甲烷检测中的应用[J]. 王志芳,王书涛,王贵川. 光子学报. 2019(04)
[2]利用卷积神经网络进行绝缘子自动定位[J]. 彭向阳,刘洋,王柯,张泊宇,钱金菊,陈驰,杨必胜. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(04)
[3]基于哈夫曼编码的关联成像算法的图像传输机理研究[J]. 张雷洪,叶华龙. 包装工程. 2019(05)
[4]录井现场数据实时采集与传输系统设计[J]. 赖福斌. 信息系统工程. 2019(02)
[5]基于TCP/IP的局域网通信系统的设计与实现[J]. 陈娟. 信息与电脑(理论版). 2018(22)
[6]水平井录井的难点分析及应对探讨[J]. 郑岩. 西部探矿工程. 2018(11)
[7]钻井时效随钻统计分析系统研发与应用[J]. 张继军. 录井工程. 2018(03)
[8]基于状态指标向量化及霍夫曼编码的变压器缺陷模式识别[J]. 袁耀,张曦,杨家辉,邹林,王颂,赵林杰. 广东电力. 2018(08)
[9]哈夫曼编码译码功能的简单实现[J]. 许子明. 科技风. 2018(18)
[10]飞机参数显示器无线电高度显示异常故障的预防[J]. 陈明新,刘莉,顾敏波. 航空维修与工程. 2018(04)
博士论文
[1]实用步态数据库的建立和步态特征提取与表征方法[D]. 韦素媛.西安电子科技大学 2013
[2]噪声干扰下NGB接入网上行信道性能与智能诊断研究[D]. 张力.天津大学 2012
[3]基于软件无线电的通信侦察接收机关键技术研究[D]. 王雪霞.哈尔滨工业大学 2008
硕士论文
[1]无线带内全双工通信网的TCP性能研究[D]. 周磊.南京邮电大学 2018
[2]基于深度神经网络的水中目标识别研究[D]. 王鹏.哈尔滨工程大学 2018
[3]钻井工程现场综合信息集成系统研究与开发[D]. 刘丁铭.重庆大学 2017
[4]基于J2EE的税务人事管理信息系统的设计与实现[D]. 倪志英.吉林大学 2016
[5]面向数据的软件工程方法探讨及初步应用[D]. 徐良.成都理工大学 2016
[6]钻井过程中工况异常监测与预警系统研究与开发[D]. 付娜.中国石油大学(华东) 2014
[7]基于人工神经网络的采煤机记忆截割控制系统研究[D]. 朱宁.西安科技大学 2012
[8]基于RDT&FDF方法的石油钻井事故诊断系统[D]. 张金鹏.大连理工大学 2011
[9]基于单片机的步进电机控制系统的设计与实现[D]. 方爱平.浙江工业大学 2009
本文编号：3389530
【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
DiscoveryWeb系统
第3章基于阈值法和神经网络的钻井工况识别研究-28-Fig.3.3Huffmantree在MicrosoftVisualStudio2015开发平台中，利用三组不同的录井数据对比直接判断和霍夫曼树的计算效率，对比结果如图3.4、图3.5、图3.6所示。图中OperationsRecognition.Main::button1_Click这一行是直接判断的用时结果，OperationsRecognition.Main::button2_Click这一行是霍夫曼树的用时结果。图3.4录井数据1的结果Fig.3.4Resultsofloggingdata1图3.5录井数据2的结果Fig.3.5Resultsofloggingdata2
第3章基于阈值法和神经网络的钻井工况识别研究-28-Fig.3.3Huffmantree在MicrosoftVisualStudio2015开发平台中，利用三组不同的录井数据对比直接判断和霍夫曼树的计算效率，对比结果如图3.4、图3.5、图3.6所示。图中OperationsRecognition.Main::button1_Click这一行是直接判断的用时结果，OperationsRecognition.Main::button2_Click这一行是霍夫曼树的用时结果。图3.4录井数据1的结果Fig.3.4Resultsofloggingdata1图3.5录井数据2的结果Fig.3.5Resultsofloggingdata2
【参考文献】：
期刊论文
[1]粒子群优化BP神经网络在甲烷检测中的应用[J]. 王志芳,王书涛,王贵川. 光子学报. 2019(04)
[2]利用卷积神经网络进行绝缘子自动定位[J]. 彭向阳,刘洋,王柯,张泊宇,钱金菊,陈驰,杨必胜. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(04)
[3]基于哈夫曼编码的关联成像算法的图像传输机理研究[J]. 张雷洪,叶华龙. 包装工程. 2019(05)
[4]录井现场数据实时采集与传输系统设计[J]. 赖福斌. 信息系统工程. 2019(02)
[5]基于TCP/IP的局域网通信系统的设计与实现[J]. 陈娟. 信息与电脑(理论版). 2018(22)
[6]水平井录井的难点分析及应对探讨[J]. 郑岩. 西部探矿工程. 2018(11)
[7]钻井时效随钻统计分析系统研发与应用[J]. 张继军. 录井工程. 2018(03)
[8]基于状态指标向量化及霍夫曼编码的变压器缺陷模式识别[J]. 袁耀,张曦,杨家辉,邹林,王颂,赵林杰. 广东电力. 2018(08)
[9]哈夫曼编码译码功能的简单实现[J]. 许子明. 科技风. 2018(18)
[10]飞机参数显示器无线电高度显示异常故障的预防[J]. 陈明新,刘莉,顾敏波. 航空维修与工程. 2018(04)
博士论文
[1]实用步态数据库的建立和步态特征提取与表征方法[D]. 韦素媛.西安电子科技大学 2013
[2]噪声干扰下NGB接入网上行信道性能与智能诊断研究[D]. 张力.天津大学 2012
[3]基于软件无线电的通信侦察接收机关键技术研究[D]. 王雪霞.哈尔滨工业大学 2008
硕士论文
[1]无线带内全双工通信网的TCP性能研究[D]. 周磊.南京邮电大学 2018
[2]基于深度神经网络的水中目标识别研究[D]. 王鹏.哈尔滨工程大学 2018
[3]钻井工程现场综合信息集成系统研究与开发[D]. 刘丁铭.重庆大学 2017
[4]基于J2EE的税务人事管理信息系统的设计与实现[D]. 倪志英.吉林大学 2016
[5]面向数据的软件工程方法探讨及初步应用[D]. 徐良.成都理工大学 2016
[6]钻井过程中工况异常监测与预警系统研究与开发[D]. 付娜.中国石油大学(华东) 2014
[7]基于人工神经网络的采煤机记忆截割控制系统研究[D]. 朱宁.西安科技大学 2012
[8]基于RDT&FDF方法的石油钻井事故诊断系统[D]. 张金鹏.大连理工大学 2011
[9]基于单片机的步进电机控制系统的设计与实现[D]. 方爱平.浙江工业大学 2009
本文编号：3389530
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