模糊动态贝叶斯网络在钻井风险中的应用研究

发布时间：2022-07-15 16:41

　　钻井工程作为石油开采过程中油田建设与发展的基础,其重要性自然不言而喻。同时,由于该工程经济花费巨大且其中存在大量的不确定因素,需要工作人员处处留心,加强预防、实施控制、消除钻井风险,降低经济损失概率,以达到每一位员工都遵守其工作规范和促进企业安全规章制度的落实。因此在钻井工程中,寻找、研究减少钻井风险的方法是具有实际价值的。本文采用模糊动态贝叶斯网络对钻井工程的风险程度进行预测与评价。模糊动态贝叶斯网络是一种模糊理论与动态贝叶斯网络理论相结合的理论。在本文中,模糊理论的引入不仅将传统二值型贝叶斯网络转换为了多值型的贝叶斯网络,同时,也放宽了数据的使用。由此,本文模型的建立过程与测试过程如下。本文所采用的数据是来自于某油田钻井工程2011年1月1日至2015年12月30日的数据。首先我们根据钻井工程的历史风险数据确定其相关风险因素,由这些相关风险因素构建了其拓扑结构。然后根据该数据集的特点,我们选择K次抛物型隶属函数这种具有一段中间值为1且两端曲线变化缓和的隶属函数作为本文隶属函数,并解释说明了选取原因。同时又以2011年1月1日至2015年11月30日数据作为训练集计算网络参数,留下2... 

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 选题的意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 主要研究对象与研究内容
        1.3.2 研究思路与技术路线
    1.4 论文创新性工作
第2章 贝叶斯网络与模糊理论
    2.1 贝叶斯网络基础理论
        2.1.1 概率论及其相关知识
        2.1.2 图论的相关知识
    2.2 贝叶斯网络
        2.2.1 贝叶斯网络定义
        2.2.2 贝叶斯网络的类型
        2.2.3 贝叶斯网络的研究内容
    2.3 动态贝叶斯网络
        2.3.1 动态贝叶斯网络的定义
        2.3.2 动态贝叶斯网络的研究内容
    2.4 模糊理论的发展
    2.5 模糊集合
        2.5.1 模糊集合与隶属函数
        2.5.2 模糊集合的表示
        2.5.3 隶属函数的确定
        2.5.4 常见的模糊分布以及隶属函数
    2.6 本章小结
第3章 钻井风险中的贝叶斯网模型构建
    3.1 数据来源
    3.2 隶属函数的确定
    3.3 钻井风险静态贝叶斯网络
        3.3.1 拓扑结构的确立
        3.3.2 参数模型的建立
    3.4 动态贝叶斯网络
        3.4.1 拓扑结构的确立
        3.4.2 转移概率
    3.5 本章小结
第4章 模糊动态贝叶斯网在钻井风险中的应用
    4.1 模糊动态贝叶斯网络的处理过程
    4.2 实例研究
        4.2.1 数据的处理
        4.2.2 参数模型
        4.2.3 预测
    4.3 误差分析
    4.4 本章小结
第5章 结论
    5.1 事故预防
    5.2 对比分析
    5.3 方法评价
    5.4 本章小结
第6章 总结与认识
    6.1 研究总结
    6.2 研究认识
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]钻井风险管理的实践及改进[J]. 方永春,李学文.  新疆石油科技. 2016 (02)
[2]基于马尔科夫链和贝叶斯网络的钻井风险预测[J]. 钟仪华,刘雨鑫,林旭旭.  石油钻采工艺. 2016(03)
[3]基于贝叶斯网络的钻井作业现场风险评估[J]. 王兵,杨小莹,赵春兰,肖斌.  西南石油大学学报(自然科学版). 2015(02)
[4]钻井风险控制系统的研究进展[J]. 马鹏鹏,周英操,蒋宏伟,赵庆,连志龙.  天然气工业. 2014(07)
[5]钻井风险控制系统关键技术[J]. 马鹏鹏,周英操,蒋宏伟,赵亦朋.  石油钻探技术. 2014(03)
[6]基于HAZOP分析法的钻井作业风险评估[J]. 李环,韩松.  重庆科技学院学报(自然科学版). 2013(S1)
[7]基于ARIMA模型的钻井作业风险预测[J]. 赵春兰,王兵,郭平.  新疆石油地质. 2013(04)
[8]基于支持向量机的钻井风险实时预测方法[J]. 韦明辉,黄海龙,韦忠良,罗雄麟.  钻采工艺. 2012(05)
[9]钻井作业HSE风险管理研究[J]. 李海.  西南石油大学学报(社会科学版). 2011(06)
[10]浅谈钻井工程HSE风险管理[J]. 申丕泽,杨永丽,崔永杰,赵兴宇,惠嵛斌.  中小企业管理与科技(下旬刊). 2011(01)

博士论文
[1]深水钻井作业重大事故风险评估与控制[D]. 邓海发.中国石油大学（华东） 2012
[2]贝叶斯网络应用基础研究[D]. 董立岩.吉林大学 2007
[3]油气钻井工程项目风险分析与管理研究[D]. 赵俊平.大庆石油学院 2007
[4]贝叶斯网络研究[D]. 黄友平.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2005

硕士论文
[1]模糊贝叶斯决策在列控车载设备故障诊断中的应用研究[D]. 李逸.兰州交通大学 2015
[2]马尔可夫状态转移概率矩阵的求解方法研究[D]. 许智慧.东北农业大学 2013
[3]钻井工程HSE危害识别与风险评价模式研究[D]. 崔文彩.中国地质大学 2008
[4]陆上油气钻井作业安全评价方法的研究[D]. 刘菊梅.重庆大学 2005
[5]贝叶斯网络学习方法和算法研究[D]. 张剑飞.东北师范大学 2005



本文编号：3662439