[发明专利]一种使用综合模式识别增强井涌检测的方法

说明书

本发明提供一种使用综合模式识别增强井涌检测的方法，由安装在出口管汇上的电磁流量计获得出口流量，由裸眼体积减去钻具体积计算获得环空体积，由安装在入口管汇上的电磁流量计获得入口流量，由安装在立管上的压力传感器获得立管压力；采用符号聚合近似算法处理所述出口流量、环空体积、入口流量、立管压力；将采用符号聚合近似算法处理后的数据作为训练好的井涌判别随机森林模型的输入，是否井涌作为训练好的井涌判别随机森林模型的输出，根据是否发生井涌并现场处理。本发明对钻井作业过程中，早期发现井涌，最大限度地减少相关的安全风险和非生产时间非常重要，具有减少误报/漏报，实时性强，稳定性高等优点。

技术领域

本发明涉及钻井故障事件检测领域，尤其涉及一种使用综合模式识别增强井涌检测的方法。

背景技术

在钻井作业过程中，井涌和井漏是一种经常出现的事故，这些事故会给安全、经济带来损害。对井涌故障事件检测的困难并不在于检测流体的增加或减少，而是准确地从特征相似的事件(如井筒呼吸)中区分出无关的增加或减少的事件。

根据查阅的资料，油气行业已经尝试了几种方法来对井涌、井漏等故障事件进行事件检测以及减少检测井涌和井漏的漏报/误报。通常的做法是监测出口流量，并将其与入口流量进行比较。但在瞬态阶段，当出口流量和入口流量的值不匹配或流量测量中存在明显的噪声时，这种方法可能是错误的。近年来，涌现过例如采用模式匹配算法来识别流量的异常增加模式检测井涌；利用环空排放压力和立管压力进行井涌检测，但因为现场计算能力、适用钻井场景固定等短板，这些方法均未在现场实际使用。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一种使用综合模式识别增强井涌检测的方法，旨在利用简单的传感器数据对井涌、井筒呼吸等钻井故障事件进行检测，减少误报/漏报的发生。

本发明采用如下技术方案：

一种使用综合模式识别增强井涌检测的方法，包括如下步骤：

步骤1.获得出口流量、环空体积、入口流量、立管压力等数据；

步骤2.使用符号聚合近似算法处理步骤1中的出口流量、环空体积、入口流量、立管压力等数据；

步骤3.将步骤2中使用符号聚合近似算法处理后的出口流量、环空体积、入口流量、立管压力等数据作为训练好的井涌判别随机森林模型的输入，是否井涌作为训练好的井涌判别随机森林模型的输出，根据是否发生井涌并现场处理。

进一步的技术方案是，步骤1中，所述出口流量由安装在出口管汇上的电磁流量计获得；环空体积由裸眼体积减去钻具体积计算获得；入口流量由安装在入口管汇上的电磁流量计获得；立管压力由安装在立管上的压力传感器获得。

进一步的技术方案是，步骤2中，采用符号聚合近似算法来处理出口流量、环空体积、入口流量、立管压力等数据，包括如下步骤：

a.使用Z-score方法归一化数据：

其中，C＝{c₁,c₂,,c_n}为归一化后的数据，X＝{x₁,x₂,,x_n}为原始数据，μ、σ分别为原始数据的均值和方差。

b.将归一化数据转换为PAA(分段聚合近似)序列即将n维归一化数据C＝{c₁,c₂,,c_n}按下式转化为w维的向量

其中，n为步骤a中归一化后数据C的维度，w为PAA(分段聚合近似)序列表示归一化后数据C的片段数目，为PAA(分段聚合近似)序列的一个数据，c_j为归一化后数据C的一个数据。