基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

发布时间：2018-11-27 20:18

【摘要】：传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。
[Abstract]:The traditional drilling dynamic risk assessment relies heavily on the subjective judgment of experts, and the results are mostly qualitative or semi-quantitative, which can not meet the safety requirements of deep well complex formation drilling. Aiming at this problem, a drilling dynamic risk assessment method based on PSO optimization BP neural network is developed. Through monitoring and analyzing the logging data, the types of downhole risk can be judged in real time and the probability of risk occurrence can be calculated quantitatively. The early warning information can be given in the early stage of risk occurrence, and the risk control measures can be guided in time. The case study of offshore BD gas field shows that the result of risk prediction based on the constructed dynamic risk assessment model is in agreement with the actual risk occurrence, which shows that the established model is reasonable and feasible. The model has certain reference value for dynamic risk assessment during drilling operation.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)石油工程学院;
【基金】：国家自然基金项目(51574275) 长江学者和创新团队发展计划项目(IRT_14R58)
【分类号】：TE28

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本文编号：2361922