文献类型：期刊文章

作　　者：王亮[1] 徐建根[1] 步文洋[2] 黄昱昊[1]

WANG Liang;XU Jiangen;BU Wenyang;HUANG Yuhao(College of Petroleum and Natural Gas Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China;Drilling Company 1,Great Wall DrillingEngineering Co.,Ltd.,PetroChina,Panjin Liaoning 124010,China)

机构地区：[1]重庆科技学院石油与天然气工程学院,重庆401331 [2]中国石油集团长城钻探工程有限公司钻井一公司,辽宁盘锦124010

出　　处：《石油化工应用》

基　　金：重庆科技学院研究生科技创新项目,项目编号:YKJCX2220116。

年　　份：2023

卷　　号：42

期　　号：8

起止页码：1-4

语　　种：中文

收录情况：CAS、普通刊

摘　　要：井漏是钻井过程中常发生的钻井事故,具有很强的突发性,难以及时发现。在大数据和人工智能技术下,数字化和智能化防漏技术已成为不可避免的发展趋势。这些技术的核心内容包括基于机器学习的算法模型和相应的系统软件。文章通过对井漏机理的梳理归纳,阐述了井漏发生的特点,同时进一步归纳了BP神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习算法在井漏预测预警中的应用以及智能化井漏监测系统研究现状。与传统的人工判断井漏事故发生相比,通过机器学习算法能够更加提前、更加可靠、更加精准的对井漏发生进行预测预警。同时通过智能化井漏监测系统,工程师可以更加直观的了解井下或者井上各种参数的变化,通过这些变化和系统的推荐和预警,更快的作出反应,极大的提高钻井安全。

关 键 词：机器学习  井漏预测  井漏机理  井漏监测系统  

分 类 号：TE282]