钻井过程中的传感和智能监控技术:研究进展和应用前景
Xiaoyu Li1,2, Zongwei Yao3, Tao Zhang4
1College of Biological and Agricultural Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 29, 2025
概括
钻井过程中的传感和智能监控技术收集下井数据,以实现更安全的石油和天然气开采. 这些方法集成了多传感器信号和机器学习,以获得实时的操作洞察力.
科学领域:
- 地质物理学和石油工程
- 数据科学和机器学习
背景情况:
- 准确的下井数据对于安全高效的石油和天然气钻探至关重要.
- 传统方法往往缺乏实时全面监控能力.
研究的目的:
- 审查钻探时传感和智能监控技术的现状.
- 分析多传感器数据与机器学习的集成,以提高钻井操作.
主要方法:
- 系统审查国内和国际关于钻井时传感的研究.
- 描述和分析各种下洞传感技术 (光纤,电子鼻子,参数传感,声学,电磁,地震记录).
- 介绍用于钻井状态识别的机器学习应用程序.
主要成果:
- 详细介绍各种传感方法,以在现场采集洞穴下方信息.
- 分析机器学习在监测位磨损,钻孔卡住,井涌和石油/天然气输出方面的作用.
- 讨论在极端环境 (深地,深海,深空) 中的技术应用.
结论:
- 钻井过程中的传感和智能监控对于安全高效的资源开采至关重要.
- 机器学习集成显著提高了实时钻井状态识别.
- 未来在极端环境中的应用将为技术进步带来挑战和机遇.
