[发明专利]一种基于模糊判断的水合物钻采风险智能判断方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊判断的水合物钻采风险智能判断方法，包括以下步骤：首先，对水合物钻采过程中的监测参数自顶向下划分层：目标层、主评估因子层、次评估因子层；其次，计算各个主评估因子及其包含的各个次评估因子的相对权重值；然后，将主评估因子的相对权重值分别与次评估因子的相对权重值串联，得到次评估因子整体权重值；重复上述步骤；最后，将每种风险的各个次评估因子整体权重值构造成列向量，从而得到水合物钻采风险综合判断权重矩阵，结合监测参数变化向量对水合物钻采过程中的风险进行判断。本发明原理可靠，在水合物钻采过程中发生风险时，能够快速、准确地实现风险类型判断、报警等功能，保障水合物钻采施工安全进行。

主权项

1.一种基于模糊判断的水合物钻采风险智能判断方法，依次包括以下步骤：步骤1.建立层次结构模型对水合物钻采过程中的监测参数自顶向下划分层级，包括目标层、主评估因子层、次评估因子层，其中目标层由8种风险构成，分别是地层产气、井壁失稳、产水合物、钻柱断裂、产H₂S、卡钻、钻头泥包及钻具刺漏，主评估因子层由3种监测参数类型构成，分别是注入参数、钻井参数、返出参数，次评估因子层由11种监测参数构成，分别是注入流体压力、注入流体流量、悬重、钻时、扭矩、转速、全烃值、硫化氢浓度、返出流体流量、返出流体压力及返出流体温度，构造出层次结构模型；步骤2.构造判断矩阵首先以目标层中所选风险为基准，应用九标度法对主评估因子层的主评估因子进行比较、确定标度值，再根据确定的标度值建立主评估因子判断矩阵，再分别以主评估因子层的每一个主评估因子为基准，对每个主评估因子所包含的次评估因子层的次评估因子建立次评估因子判断矩阵，主评估因子和次评估因子的判断矩阵用表示：i是指层次结构模型中的某一层的第i个评估因子(i取值为1，2，3…m)，j是指和i在同一层次结构模型中同一层的第j个评估因子(j取值为1，2，3…m)，m是指主评估因子数量或次评估因子数量；步骤3.建立综合判断矩阵并计算模糊权重值设评判的专家数量为n，求得综合判断矩阵是指分别根据第1位专家、第2位专家、第n位专家的判断结果确定的标度值构造的判断矩阵；综合判断矩阵中第i个评估因子的几何平均值为：r_i＝(a_i1×a_i2×a_i3×…×a_im)^1/m第i个评估因子的相对模糊权重值为：w_i＝r_i×(r₁+r₂+r₃+…+r_m)^‑1；步骤4.第i个评估因子的相对模糊权重值转化为明确值第i个评估因子的相对权模糊重值w_i用三角模糊数形式表示，w_i＝(R_i，M_i，L_i)，L_i为三角模糊数左扩展，R_i为三角模糊数右扩展，M_i为三角模糊数中间值，将第i个评估因子的相对权模糊重值转化为第i个评估因子的明确权重值DF_i：步骤5.正规化第i个评估因子的明确权重值将第i个评估因子的明确权重值正规化，正规化的第i个评估因子的相对权重值为：步骤6.各个层间评估因子的相对权重值串联将每一个主评估因子的相对权重值分别与这个主评估因子所包含的所有次评估因子的相对权重值相乘，得到第i个次评估因子的整体权重值w’_Ti：w′_Ti＝w′_1i×w′_2iw’_1i为第i个次评估因子对应的主评估因子相对权重值，w’_2i为第i个次评估因子相对权重值；分别计算目标层中其余风险的各个主评估因子的相对权重值、每个主评估因子所包含的各个次评估因子的相对权重值、次评估因子整体权重值，将每种风险的各个次评估因子整体权重值按相同顺序均构造成列向量，将列向量按顺序排列后构造成综合判断权重矩阵，即为水合物钻采风险综合判断权重矩阵A_T，A_T如下所示：e是风险数量，e＝8；步骤7.监测参数变化向量的构建其中：b_i为第i个监测参数相对变化率；ΔS_i为第i个监测参数值变化量；S_ic为第i个监测参数的实测值；S_iL为第i个监测参数的理论值；ΔH_i为第i个监测参数值的合理变化范围；第i个监测参数初始值不为“0”时，第i个监测参数相对变化率应用式a计算；第i个监测参数初始值为“0”时，第i个监测参数的实测值增加应用式b计算；第i个监测参数的实测值减小应用式c计算；构造监测参数变化向量：B＝(b₁ b₂ … b_m)；步骤8.水合物钻采风险的判断结果Z中数值表示每种风险发生的可能性大小，数值越大，其对应的风险发生的可能性越大，反之，发生的可能性越小。