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

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 吴新杰,孙定源,闫光辉;基于神经网络处理油井液面深度的方法[J];辽宁大学学报(自然科学版);2000年01期

2 段善宁,汪玉春;神经网络技术在储运工程中的应用综述[J];天然气与石油;2004年04期

3 孙辉;;神经网络技术在油田防砂中的应用及发展方向分析[J];中外能源;2007年03期

4 贺康;庞海荣;代粉蕾;;SOM神经网络在全液压钻机液压系统故障诊断中的应用[J];煤矿机械;2011年04期

5 孙玉学;谢建波;赵景原;历艳明;王娇;;应用量子神经网络快速预测储层敏感性[J];钻采工艺;2012年05期

6 魏海平，夏吾勇;基于神经网络的离线调优控制的研究[J];抚顺石油学院学报;1997年01期

7 施云惠,阮秋琦;基于再生核神经网络的断层面模型重构[J];中国图象图形学报;2005年06期

8 胡永建;闫博;鲁文俊;何媛媛;;神经网络自动训练及井下复杂情况诊断[J];计算机应用;2011年S1期

9 余建星,祁世芳;基于神经网络的长输管道综合可靠度评估方法[J];油气储运;2001年09期

10 印兴耀，吴国忱，张洪宙;神经网络在储层横向预测中的应用[J];石油大学学报(自然科学版);1994年05期

相关会议论文 前3条

1 刘喜梅;于飞;;润滑油脱蜡过程的神经网络方法建模及仿真[A];'99系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];1999年

2 孙效功;王硕儒;;函数型连接神经网络的一种改进算法及其应用[A];1993年中国地球物理学会第九届学术年会论文集[C];1993年

3 詹治田;E．B．Karus;刘淑妹;;神经网络在多井插值中的应用[A];1995年中国地球物理学会第十一届学术年会论文集[C];1995年

相关博士学位论文 前3条

1 肖红;离散过程神经网络算法及在储层识R%中的应用研究[D];东北石油大学;2015年

2 张涛;用人工神经网络研究元素与岩浆岩、沉积岩岩性及沉积岩矿物的关系[D];西北大学;2016年

3 王琼;基于优化理论的神经网络研究及在抽油机故障诊断中的应用[D];东北石油大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 赵丹;混沌遗传算法的神经网络在输油管道泄漏中的应用[D];东北石油大学;2015年

2 张莉;基于粗糙集与神经网络的天然气管道泄漏检测[D];东北石油大学;2015年

3 周坤;管道智能检测装置里程系统的研究与设计[D];东北大学;2014年

4 王思宇;基于EMD和BP神经网络的天然气管道泄漏监测[D];东北石油大学;2016年

5 龙盼;基于优化BP神经网络的油田回注水余氯预测模型研究[D];武汉科技大学;2016年

6 赵月娇;基于生物地理优化算法的神经网络故障诊断方法研究[D];东北石油大学;2013年

7 周志光;神经网络技术在油田分析中的应用研究[D];吉林大学;2007年

8 李桂山;基于静态电成像的砂砾岩储层岩性识别研究[D];中国石油大学;2011年

9 李松松;神经网络在管道漏磁信号分析中的应用[D];沈阳工业大学;2003年

10 张晗;基于神经网络的录井导向专家系统研究[D];大连海事大学;2009年

，

本文编号：2361923