基于学习的断层度预测,以提高异常和偏差井的孔清洁效率
Mohamed Y Saad1, Adel M Salem2,3, Ahmed Farid Ibrahim4,5
1Belayim Petroleum Company (PETROBEL), Cairo, 7074, Egypt.
Scientific reports
|September 23, 2025
概括
机器学习模型准确地预测了异常偏差井中的切片度,提高了孔清洁和钻井效率. 这种进步提高了运营安全,并优化了石油工程实践.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 机器学习应用 机器学习应用
- 钻井操作优化 钻井操作优化
背景情况:
- 定向钻探面临诸如异常环形和切片积累等挑战,阻碍了孔清洁和钻探效率.
- 引力诱导的切断可以阻碍流动,使偏离井的钻井过程复杂化.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习 (ML) 模型,用于预测异常偏差井中切片度 (CA).
- 为了提高洞清理操作的准确性,并优化钻井性能.
主要方法:
- 使用多个ML算法:反向传播神经网络 (BPNN),辐射基函数网络 (RBFN) 和支持矢量机器 (SVM).
- 训练了来自六个偏离井的现场数据的模型,包括质性质,钻井参数,切割运输速度比 (VTR) 和承载能力指数 (CCI).
- 使用内部技术和在各种异心度 (ε) 上进行广泛测试的验证模型.
主要成果:
- RBFN模型实现了卓越的性能,R=0.993和AAE=1.18在ε=0.5,超过经验和模糊逻辑模型的表现.
- 在测试井中,RBFN在预测CA的不同异心率 (R值从0.971到0.984) 中表现出高可靠性.
- 灵敏度分析强调了VTR和CCI对切片运输的重大影响,特别是在高偏心处.
结论:
- 先进的ML模型,特别是RBFN,为实时监测和优化异常偏差井中孔清理效率提供了强大的解决方案.
- 这种将ML集成到钻井操作中提高了效率,降低了风险,并代表了石油工程的宝贵进步.
- 该研究提供了一种有前途的方法来改变标准钻井实践,以在具有挑战性的钻井条件下获得更好的结果.
