基于專家系統(tǒng)的智能鉆井事故診斷技術(shù)研究.pdf

1、鉆井生產(chǎn)是石油開采的重要環(huán)節(jié)，石油開采中存在著大量復(fù)雜的不確定因素，開展鉆井生產(chǎn)鉆進(jìn)過程中事故診斷技術(shù)的研究，對保障鉆井生產(chǎn)的安全運(yùn)行有著十分重要的作用。本文結(jié)合現(xiàn)有的錄井技術(shù)及事故診斷技術(shù)，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合的混合型智能診斷方法，進(jìn)行鉆井過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、鉆井信息分析和常見鉆井事故的預(yù)測與診斷，以提高鉆井事故診斷的快速性和準(zhǔn)確性；同時(shí)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)對診斷出的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行控制調(diào)節(jié)，使其保持在正常范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)智能

2、控制。 本課題主要是把鉆井工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)緊密結(jié)合起來，用可視化的程序界面，數(shù)掘庫技術(shù)及Matlab計(jì)算、繪圖軟件，研究開發(fā)鉆井鉆進(jìn)過程狀態(tài)監(jiān)測與事故診斷系統(tǒng)。 論文提出鉆井狀態(tài)監(jiān)測與事故診斷的總體方案和技術(shù)路線，研究傳感器、數(shù)據(jù)采集、信號處理以及相關(guān)硬件、軟件的有關(guān)技術(shù)；同時(shí)研究了鉆井常見事故機(jī)理與事故參數(shù)特征，并以此為基礎(chǔ)建立知識庫，通過對鉆井事故特征和情況的分析，提取特征信號，建立事故診斷數(shù)據(jù)庫；探討鉆井鉆進(jìn)

3、過程的狀態(tài)監(jiān)測與事故診斷的方法：分析處理異常征兆，對特征參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)識別，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立鉆井事故診斷模型：對出現(xiàn)異常的鉆井參數(shù)，用智能模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行控制調(diào)節(jié)，以確保其波動(dòng)在正常值范圍內(nèi)。論文采用Visual Basic(VB)語言、MATLAB 語言及SQL Server(SQL)語言相結(jié)合的方法，建立了鉆井事故診斷系統(tǒng)；為驗(yàn)證鉆井事故診斷軟件的功能，選擇常見井塌、井漏等事故，進(jìn)行事故數(shù)據(jù)模擬訓(xùn)練，從參數(shù)監(jiān)測、數(shù)據(jù)曲線擬合變