E-mail Alert2021年 43卷 第4期
2021, 43(4): 405-419, 441.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.001
摘要:
追溯了人工智能的发展历程及特点，介绍了人工智能领域所囊括的关键技术：机器学习、深度学习、迁移学习、联邦学习、自动学习、区块链和数字孪生等，深入剖析了目前国内外油气工业领域人工智能技术发展及应用现状，最后展望了人工智能在油气工业各个领域的发展前景，提出了可供油气行业技术人员和战略规划人员借鉴的人工智能未来重点发展方向和业务发展领域。
追溯了人工智能的发展历程及特点，介绍了人工智能领域所囊括的关键技术：机器学习、深度学习、迁移学习、联邦学习、自动学习、区块链和数字孪生等，深入剖析了目前国内外油气工业领域人工智能技术发展及应用现状，最后展望了人工智能在油气工业各个领域的发展前景，提出了可供油气行业技术人员和战略规划人员借鉴的人工智能未来重点发展方向和业务发展领域。
2021, 43(4): 420-427.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.002
摘要:
人工智能技术是油气勘探开发降本增效的有效手段，也是实现关键技术升级换代，提高竞争力的有效途径。介绍了人工智能技术在钻井工程中的发展阶段和应用优势，在调研国内外人工智能技术在钻井工程中的应用基础上，分析其在钻井优化设计、钻井参数优化、钻井井眼轨迹控制、井筒完整性监控、风险预警和钻井程序决策等方面的应用进展，指出现场应用的关键技术，包括钻井数据的实时共享、人工智能内在逻辑规律的解释、人工智能算法的优选和云计算与边缘计算的协同发展等。最后，分析了国内外主要油气公司人工智能技术研发布局和水平，结合油气勘探开发降本增效需求，提出钻井人工智能技术发展思路和研发重点，为我国利用人工智能技术实现钻井提速提效提供借鉴和研发思路。
人工智能技术是油气勘探开发降本增效的有效手段，也是实现关键技术升级换代，提高竞争力的有效途径。介绍了人工智能技术在钻井工程中的发展阶段和应用优势，在调研国内外人工智能技术在钻井工程中的应用基础上，分析其在钻井优化设计、钻井参数优化、钻井井眼轨迹控制、井筒完整性监控、风险预警和钻井程序决策等方面的应用进展，指出现场应用的关键技术，包括钻井数据的实时共享、人工智能内在逻辑规律的解释、人工智能算法的优选和云计算与边缘计算的协同发展等。最后，分析了国内外主要油气公司人工智能技术研发布局和水平，结合油气勘探开发降本增效需求，提出钻井人工智能技术发展思路和研发重点，为我国利用人工智能技术实现钻井提速提效提供借鉴和研发思路。
2021, 43(4): 428-435.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.003
摘要:
钻柱摩阻扭矩的实时分析对提高钻井效率、规避钻井卡钻风险具有重要作用，目前摩阻扭矩分析以钻前预测为主，但钻井过程中摩阻扭矩的实时分析尚不成熟。针对当前井底钻压扭矩预测不准、钻柱摩阻系数的确定存在盲目性等问题，提出一种钻柱摩阻扭矩智能实时分析方法。该方法利用神经网络模型实时计算井底钻压扭矩，结合摩阻扭矩刚杆模型采用二分法实时反演摩阻系数，准确分析钻柱受力。考虑到钻柱摩阻系数在一定程度上表征钻柱卡钻趋势，进一步利用该方法对钻井卡钻趋势进行预测。将该方法应用于现场数据，发现某井钻柱摩阻系数在6 000~6 100 m区间整体呈现逐渐增大的趋势，且在6 100 m处附近，钻柱摩阻系数从0.35附近陡增至0.75，变化极为剧烈，说明即将发生卡钻。经过对该井的钻井日志查证，该井在6 100 m处附近蹩停顶驱钻具卡死。说明利用该方法对卡钻趋势进行预测具有良好的效果，便于现场实时调整钻井参数，有效规避卡钻风险,提高钻井效率。
钻柱摩阻扭矩的实时分析对提高钻井效率、规避钻井卡钻风险具有重要作用，目前摩阻扭矩分析以钻前预测为主，但钻井过程中摩阻扭矩的实时分析尚不成熟。针对当前井底钻压扭矩预测不准、钻柱摩阻系数的确定存在盲目性等问题，提出一种钻柱摩阻扭矩智能实时分析方法。该方法利用神经网络模型实时计算井底钻压扭矩，结合摩阻扭矩刚杆模型采用二分法实时反演摩阻系数，准确分析钻柱受力。考虑到钻柱摩阻系数在一定程度上表征钻柱卡钻趋势，进一步利用该方法对钻井卡钻趋势进行预测。将该方法应用于现场数据，发现某井钻柱摩阻系数在6 000~6 100 m区间整体呈现逐渐增大的趋势，且在6 100 m处附近，钻柱摩阻系数从0.35附近陡增至0.75，变化极为剧烈，说明即将发生卡钻。经过对该井的钻井日志查证，该井在6 100 m处附近蹩停顶驱钻具卡死。说明利用该方法对卡钻趋势进行预测具有良好的效果，便于现场实时调整钻井参数，有效规避卡钻风险,提高钻井效率。
2021, 43(4): 436-441.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.004
摘要:
为了提高渤海油田的钻井效率、保障作业安全，建立了数据准备、数据处理、数据可视化及深度分析为一体的钻完井大数据分析平台，选取渤海P油田首批作业井录井参数，自动判别13种钻井作业工况，并与日报系统结合制作工况及3D井轨迹等可视化面板。结合数据关系与最小二乘法预测模型深度分析，优选钻井参数并进行实时监测，提高了第2批次井的钻井效率，实现了大数据分析与钻完井作业的深度融合。由于平台自身的可扩展性及搭建后使用者的易操作性，该技术推广性较强，可为钻完井工程的智能化转型提供宝贵经验。
为了提高渤海油田的钻井效率、保障作业安全，建立了数据准备、数据处理、数据可视化及深度分析为一体的钻完井大数据分析平台，选取渤海P油田首批作业井录井参数，自动判别13种钻井作业工况，并与日报系统结合制作工况及3D井轨迹等可视化面板。结合数据关系与最小二乘法预测模型深度分析，优选钻井参数并进行实时监测，提高了第2批次井的钻井效率，实现了大数据分析与钻完井作业的深度融合。由于平台自身的可扩展性及搭建后使用者的易操作性，该技术推广性较强，可为钻完井工程的智能化转型提供宝贵经验。
2021, 43(4): 442-448.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.005
摘要:
海上钻井作业日费高昂，因此如何利用大数据及人工智能技术提高钻速，从而缩短作业工期、降低作业成本，是重要的研究课题之一。首先通过收集钻井现场的大数据信息，将录井数据、测井数据、钻井液性能等参数输入神经网络计算得到初次预测钻速，然后由最优化算法计算出实时全局最优解，从而建立基于机器学习方法和最优化算法的钻速实时优化模型，最后将模型嵌入可视化系统进行现场作业指导，从而提高钻井速度。以南海PY油田A井为试验井，进行了实时钻进过程的应用。实践表明，应用该技术不仅可有效提高钻速，并且对油田数字化发展具有借鉴意义。
海上钻井作业日费高昂，因此如何利用大数据及人工智能技术提高钻速，从而缩短作业工期、降低作业成本，是重要的研究课题之一。首先通过收集钻井现场的大数据信息，将录井数据、测井数据、钻井液性能等参数输入神经网络计算得到初次预测钻速，然后由最优化算法计算出实时全局最优解，从而建立基于机器学习方法和最优化算法的钻速实时优化模型，最后将模型嵌入可视化系统进行现场作业指导，从而提高钻井速度。以南海PY油田A井为试验井，进行了实时钻进过程的应用。实践表明，应用该技术不仅可有效提高钻速，并且对油田数字化发展具有借鉴意义。
2021, 43(4): 449-454.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.006
摘要:
钻井复杂的准确识别是钻井工程顺利开展的保障，现有基于机器学习的钻井复杂诊断方法未考虑钻井资料数据不平衡的特点，可能导致将钻井复杂误判为正常工况。基于决策树分类模型，建立了考虑数据不平衡影响的钻井复杂诊断方法：从录井资料、工程异常记录等现场资料中收集原始数据，提取钻压、钩载、排量等钻井参数，并以波动值构建样本集；引入错误分类成本以修正数据不平衡的影响，建立以最小错误分类成本期望值为分类目标的决策树模型，取代以最高准确率为目标的分类模型。将新模型应用于某页岩气水平井卡钻复杂诊断，结果表明：考虑数据不平衡后，模型能识别出传统方法遗漏的卡钻样本，并将成本期望值降低85%。文中处理数据不平衡的方法不局限于决策树模型，亦可推广至其他机器学习方法，帮助解决钻井复杂识别问题。
钻井复杂的准确识别是钻井工程顺利开展的保障，现有基于机器学习的钻井复杂诊断方法未考虑钻井资料数据不平衡的特点，可能导致将钻井复杂误判为正常工况。基于决策树分类模型，建立了考虑数据不平衡影响的钻井复杂诊断方法：从录井资料、工程异常记录等现场资料中收集原始数据，提取钻压、钩载、排量等钻井参数，并以波动值构建样本集；引入错误分类成本以修正数据不平衡的影响，建立以最小错误分类成本期望值为分类目标的决策树模型，取代以最高准确率为目标的分类模型。将新模型应用于某页岩气水平井卡钻复杂诊断，结果表明：考虑数据不平衡后，模型能识别出传统方法遗漏的卡钻样本，并将成本期望值降低85%。文中处理数据不平衡的方法不局限于决策树模型，亦可推广至其他机器学习方法，帮助解决钻井复杂识别问题。
2021, 43(4): 455-460.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.007
摘要:
高温高压井钻井过程中溢流未及时发现将引起严重后果，现有溢流监测手段依赖井下或地面工具，存在一定的时间滞后性，为此创建了基于朴素贝叶斯算法和钻井大数据的溢流实时预警方法。在具备一定已钻井规模的区域内，分析历史井溢流发生与地质资料、随钻测录井数据的概率联系，分别建立溢流的先验概率计算模型和包含了区域、地层、岩性、扭矩、泵压、机械钻速共6项属性的条件概率计算模型，基于贝叶斯理论计算溢流的后验概率，实现实时预警功能。研究表明，基于朴素贝叶斯的溢流预警方法在可靠性、传输时效性、资料可获得性等方面存在较大优势，结合实际算例，验证了方法的可行性。
高温高压井钻井过程中溢流未及时发现将引起严重后果，现有溢流监测手段依赖井下或地面工具，存在一定的时间滞后性，为此创建了基于朴素贝叶斯算法和钻井大数据的溢流实时预警方法。在具备一定已钻井规模的区域内，分析历史井溢流发生与地质资料、随钻测录井数据的概率联系，分别建立溢流的先验概率计算模型和包含了区域、地层、岩性、扭矩、泵压、机械钻速共6项属性的条件概率计算模型，基于贝叶斯理论计算溢流的后验概率，实现实时预警功能。研究表明，基于朴素贝叶斯的溢流预警方法在可靠性、传输时效性、资料可获得性等方面存在较大优势，结合实际算例，验证了方法的可行性。
2021, 43(4): 461-466.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.008
摘要:
针对川渝地区井漏严重、井漏治理主要以经验为主、一次堵漏成功率低等问题，提出了采用大数据/人工智能技术，对漏失特征、裂缝性质进行大数据分析诊断，对正钻井漏失风险几率及漏失分布进行井漏预判，并智能推送防漏堵漏方案。为此，研发了基于大数据挖掘技术的防漏堵漏智能辅助决策平台。首先将大量已钻井漏失数据按聚类和关联规则算法进行自主聚类、关联、分析，同时根据挖掘出的规律对钻井漏失进行诊断，获取真实漏失关键参数，并对正钻井同一类井段的井漏倾向提出风险预测和预警，对堵漏施工提出针对性处理方案，从而提高防漏堵漏效果。使用防漏堵漏智能辅助决策平台对5口已完钻井和3口正钻井进行堵漏方案推送验证，其中推送方案与完钻井实际堵漏方案符合率60%，与正钻井实际堵漏方案符合率50%，表明推送的堵漏方案对实际堵漏方案制定具有一定的指导性。该软件在页岩气、高磨区块累计应用17井次，一次堵漏成功率达52.9%，未使用该软件时的一次堵漏成功率仅39.1%，取得了良好的应用效果。
针对川渝地区井漏严重、井漏治理主要以经验为主、一次堵漏成功率低等问题，提出了采用大数据/人工智能技术，对漏失特征、裂缝性质进行大数据分析诊断，对正钻井漏失风险几率及漏失分布进行井漏预判，并智能推送防漏堵漏方案。为此，研发了基于大数据挖掘技术的防漏堵漏智能辅助决策平台。首先将大量已钻井漏失数据按聚类和关联规则算法进行自主聚类、关联、分析，同时根据挖掘出的规律对钻井漏失进行诊断，获取真实漏失关键参数，并对正钻井同一类井段的井漏倾向提出风险预测和预警，对堵漏施工提出针对性处理方案，从而提高防漏堵漏效果。使用防漏堵漏智能辅助决策平台对5口已完钻井和3口正钻井进行堵漏方案推送验证，其中推送方案与完钻井实际堵漏方案符合率60%，与正钻井实际堵漏方案符合率50%，表明推送的堵漏方案对实际堵漏方案制定具有一定的指导性。该软件在页岩气、高磨区块累计应用17井次，一次堵漏成功率达52.9%，未使用该软件时的一次堵漏成功率仅39.1%，取得了良好的应用效果。
2021, 43(4): 467-473.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.009
摘要:
为了准确预测西北油田顺北区块固井质量，在固井质量影响因素分析的基础上，采用机器学习方法，建立基于支持向量回归(SVR)模型的固井质量预测模型，并分别利用网格搜索法(GS)、贝叶斯优化算法(BOA)、遗传算法(GA)优选模型惩罚系数C和核函数参数g，以提高SVR预测精度。基于优化的模型结合顺北区块某井进行了实例计算，研究结果表明：相比SVR、GS-SVR、BOA-SVR算法，运用GA-SVR算法预测固井质量的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)最低，分别为2.318和7.30%，具有较高的预测精度，可用于该区块固井质量预测。该方法为固井质量预测提供了一种有效手段，有助于固井前开展施工方案优化，提高固井质量。
为了准确预测西北油田顺北区块固井质量，在固井质量影响因素分析的基础上，采用机器学习方法，建立基于支持向量回归(SVR)模型的固井质量预测模型，并分别利用网格搜索法(GS)、贝叶斯优化算法(BOA)、遗传算法(GA)优选模型惩罚系数C和核函数参数g，以提高SVR预测精度。基于优化的模型结合顺北区块某井进行了实例计算，研究结果表明：相比SVR、GS-SVR、BOA-SVR算法，运用GA-SVR算法预测固井质量的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)最低，分别为2.318和7.30%，具有较高的预测精度，可用于该区块固井质量预测。该方法为固井质量预测提供了一种有效手段，有助于固井前开展施工方案优化，提高固井质量。
2021, 43(4): 474-482.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.010
摘要:
针对钻井过程中岩性识别困难、PDC钻头磨损严重、孕镶金刚石钻头破岩效率低和钻头泥包等问题，采用BP神经网络学习算法建立了岩性识别模型，并设计了一种新型可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头，分别在软件Matlab和ABAQUS上进行了岩性识别仿真和破岩仿真。仿真结果表明：BP神经网络模型对岩性的识别精度非常高，有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率；仿生智能钻头作用于岩石表面的应力远大于常规钻头，使岩石更易达到破碎极限，从而提高钻头钻速。本设计集智能岩性识别、高破岩效率、自再生功能、防泥包功能于一体，为我国石油钻头的设计提供了一种新思路，具有重要意义。
针对钻井过程中岩性识别困难、PDC钻头磨损严重、孕镶金刚石钻头破岩效率低和钻头泥包等问题，采用BP神经网络学习算法建立了岩性识别模型，并设计了一种新型可伸缩式PDC-孕镶金刚石耦合仿生智能钻头，分别在软件Matlab和ABAQUS上进行了岩性识别仿真和破岩仿真。仿真结果表明：BP神经网络模型对岩性的识别精度非常高，有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率；仿生智能钻头作用于岩石表面的应力远大于常规钻头，使岩石更易达到破碎极限，从而提高钻头钻速。本设计集智能岩性识别、高破岩效率、自再生功能、防泥包功能于一体，为我国石油钻头的设计提供了一种新思路，具有重要意义。
2021, 43(4): 483-488.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.011
摘要:
在复杂、不确定、非结构化的油藏环境中，潜油电泵举升井的工况诊断预警优化决策成为智能油井研究的热点与难点问题之一。阐述了机理仿真、数据驱动、专家系统、机理仿真与数据驱动融合等技术在电泵举升故障诊断预警领域的研究与应用进展，探讨并展望未来电泵举升故障诊断预警技术的发展方向与重点。综述研究表明：建立客观准确的反映电泵运行动态工况特性的机理模型和快速精确求解极具挑战性，基于数据驱动诊断模型未必能完整描述电泵生产系统工况的真实映射关系，电泵生产故障诊断推理机理及专家系统的自学习能力有待加强。提出基于机理仿真与数据分析方法相融合的数字孪生技术必然成为研究复杂电泵抽油生产系统故障诊断预警的核心技术。
在复杂、不确定、非结构化的油藏环境中，潜油电泵举升井的工况诊断预警优化决策成为智能油井研究的热点与难点问题之一。阐述了机理仿真、数据驱动、专家系统、机理仿真与数据驱动融合等技术在电泵举升故障诊断预警领域的研究与应用进展，探讨并展望未来电泵举升故障诊断预警技术的发展方向与重点。综述研究表明：建立客观准确的反映电泵运行动态工况特性的机理模型和快速精确求解极具挑战性，基于数据驱动诊断模型未必能完整描述电泵生产系统工况的真实映射关系，电泵生产故障诊断推理机理及专家系统的自学习能力有待加强。提出基于机理仿真与数据分析方法相融合的数字孪生技术必然成为研究复杂电泵抽油生产系统故障诊断预警的核心技术。
2021, 43(4): 489-496.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.012
摘要:
电泵井产量的动态预测对认识油井供排协调、电泵设备工况、改善工作制度、提高产量和节能降耗具有重要指导意义。根据电泵井静态数据、生产动态数据、举升设备的工况数据，利用皮尔逊相关系数分析方法，分析了影响潜油电泵工作特性因素的关联性，根据主成分分析方法(PCA)进行数据降维确定主控参数，并综合考虑了电泵机组设备工况的变化趋势和前后关联性，应用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了电泵井产量时序预测模型。利用某油田现场实际数据对产液量进行预测，并与BP神经网络的预测结果相比较。研究结果表明，基于LSTM模型的电泵井产液量预测值与现场实际值高度一致，预测模型拟合效果更好，预测精度更高，考虑因素更全面、应用更方便、结果更可靠，进而为潜油电泵生产的产液量动态预测提供了一种新的方法，为潜油电泵工作制度调整以及合理选泵设计提供依据。
电泵井产量的动态预测对认识油井供排协调、电泵设备工况、改善工作制度、提高产量和节能降耗具有重要指导意义。根据电泵井静态数据、生产动态数据、举升设备的工况数据，利用皮尔逊相关系数分析方法，分析了影响潜油电泵工作特性因素的关联性，根据主成分分析方法(PCA)进行数据降维确定主控参数，并综合考虑了电泵机组设备工况的变化趋势和前后关联性，应用长短期记忆神经网络(LSTM)建立了电泵井产量时序预测模型。利用某油田现场实际数据对产液量进行预测，并与BP神经网络的预测结果相比较。研究结果表明，基于LSTM模型的电泵井产液量预测值与现场实际值高度一致，预测模型拟合效果更好，预测精度更高，考虑因素更全面、应用更方便、结果更可靠，进而为潜油电泵生产的产液量动态预测提供了一种新的方法，为潜油电泵工作制度调整以及合理选泵设计提供依据。
2021, 43(4): 497-503.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.013
摘要:
随着勘探开发的不断深入，精细油藏描述过程中产生了大量的历史油藏模拟模型，因缺乏模型资源处理与管控技术，导致无法应用其进行油藏动态模拟计算，为此开展了油藏模型资源管控系统研究。针对长庆油田工作人员在油藏动态模拟计算过程中模型资源的采集、管控、标准化处理、可视化输出与动态计算等方面需求，利用B/S与C/S相结合的系统架构模式，开发了用于油藏动态模拟计算的资源管控系统，有效提升了油藏动态模拟过程数据的采集与应用效率，提高了模型资源再利用率；对油藏模型资源管控系统建设思路、开发工具、架构设计、实现方法以及应用功能等方面进行了探讨与总结，开发了中文版界面的应用系统，为油田的精细描述成果再应用与智能化建设提供了有效的技术支撑。
随着勘探开发的不断深入，精细油藏描述过程中产生了大量的历史油藏模拟模型，因缺乏模型资源处理与管控技术，导致无法应用其进行油藏动态模拟计算，为此开展了油藏模型资源管控系统研究。针对长庆油田工作人员在油藏动态模拟计算过程中模型资源的采集、管控、标准化处理、可视化输出与动态计算等方面需求，利用B/S与C/S相结合的系统架构模式，开发了用于油藏动态模拟计算的资源管控系统，有效提升了油藏动态模拟过程数据的采集与应用效率，提高了模型资源再利用率；对油藏模型资源管控系统建设思路、开发工具、架构设计、实现方法以及应用功能等方面进行了探讨与总结，开发了中文版界面的应用系统，为油田的精细描述成果再应用与智能化建设提供了有效的技术支撑。
2021, 43(4): 504-509.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.014
摘要:
实际油藏非均质性强，高产井样本数量少而数据价值高。为充分利用高产井有效信息，使用单分类支持向量机(OCSVM)对高产井地质模型中的地质特征进行无监督学习，通过优化模型超参数，获得最优决策函数，基于该函数确定非均质油藏可能的高产区域分布进而来确定优势储层，从而为油藏开发及井位部署提供指导。案例研究结果表明，在井样本较少的情况下，OCSVM决策函数值与产量的相关性系数较高，使用OCSVM计算的决策值可以有效地确定全区高产区域分布并依据该分布确定优势储层。
实际油藏非均质性强，高产井样本数量少而数据价值高。为充分利用高产井有效信息，使用单分类支持向量机(OCSVM)对高产井地质模型中的地质特征进行无监督学习，通过优化模型超参数，获得最优决策函数，基于该函数确定非均质油藏可能的高产区域分布进而来确定优势储层，从而为油藏开发及井位部署提供指导。案例研究结果表明，在井样本较少的情况下，OCSVM决策函数值与产量的相关性系数较高，使用OCSVM计算的决策值可以有效地确定全区高产区域分布并依据该分布确定优势储层。
2021, 43(4): 510-517.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.015
摘要:
科学有效的气井分类有利于厘清气井生产状况、掌握其生产特征，从而有针对性地制定单井精细管理策略。为进一步指导气井管理策略的实施并提升分类工作的时效性，从气井的生产状况评价及管理策略制定出发，以大量的现场气井生产数据为基础，引入LDA算法(Linear Discriminant Analysis，线性判别分析)，建立了基于生产资料分析的气井分类方法。该方法以排液能力和产液强度两个分类项目对气井类型进行描述，并以易获取的生产数据为基础，分析其特征提出了两个分类项目各自的评价指标，建立了气井分类特征指标体系；基于大量现场气井生产资料及管理经验，构建了带有先验性分类结果的气井分析样本集；引入LDA算法对分析样本数据进行挖掘和处理，实现了对分析样本原始高维数据的降维处理并获得了分析样本在新的低维子空间的分布；最终基于不同类型的分析样本在低维子空间中的分布特征确定了气井分类界限，完成了基于生产资料分析的气井多指标分类。选取分析样本外的20个评估样本实施分类以检验分类方法的性能，获得的分类结果均符合现场实践认识。该方法能够基于对现场生产资料的分析挖掘，实现即时高效的气井分类，同时为制定气井管理策略提供更具针对性的指导，为气井分类提供了一种新思路，对气井的分类研究工作具有一定的指导意义。
科学有效的气井分类有利于厘清气井生产状况、掌握其生产特征，从而有针对性地制定单井精细管理策略。为进一步指导气井管理策略的实施并提升分类工作的时效性，从气井的生产状况评价及管理策略制定出发，以大量的现场气井生产数据为基础，引入LDA算法(Linear Discriminant Analysis，线性判别分析)，建立了基于生产资料分析的气井分类方法。该方法以排液能力和产液强度两个分类项目对气井类型进行描述，并以易获取的生产数据为基础，分析其特征提出了两个分类项目各自的评价指标，建立了气井分类特征指标体系；基于大量现场气井生产资料及管理经验，构建了带有先验性分类结果的气井分析样本集；引入LDA算法对分析样本数据进行挖掘和处理，实现了对分析样本原始高维数据的降维处理并获得了分析样本在新的低维子空间的分布；最终基于不同类型的分析样本在低维子空间中的分布特征确定了气井分类界限，完成了基于生产资料分析的气井多指标分类。选取分析样本外的20个评估样本实施分类以检验分类方法的性能，获得的分类结果均符合现场实践认识。该方法能够基于对现场生产资料的分析挖掘，实现即时高效的气井分类，同时为制定气井管理策略提供更具针对性的指导，为气井分类提供了一种新思路，对气井的分类研究工作具有一定的指导意义。
2021, 43(4): 518-524.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.016
摘要:
页岩气井产量评价与预测对页岩气高效开发具有重要意义，现有解析模型的假设条件与实际页岩气井差异较大，数值模型计算难度大、效率低、不确定性高，导致页岩气井产量预测难度大。基于机器学习方法综合考虑地质因素与工程因素，整合页岩气开采全周期地质、钻井、压裂、生产等数据，对A页岩气藏气井产量进行了评价与预测。首先，对原始数据体进行处理，包括缺失值插补、相关性分析、异常值处理、主成分分析等，以减小数据的噪声；其次，采用聚类分析方法对页岩气井产量进行评价，研究影响A页岩气藏气井产量的主要因素；最后，应用随机森林方法预测A页岩气藏气井产量。结果表明：A区块页岩气藏中产量优、中、劣等井分别占比36.4%、37.8%、25.8%，其中压裂因素对A页岩气井产量评价结果影响最大。调参后的页岩气井产量预测结果准确度达到90%以上，预测结果较好，表明本文模型能够用于页岩气井产量预测。
页岩气井产量评价与预测对页岩气高效开发具有重要意义，现有解析模型的假设条件与实际页岩气井差异较大，数值模型计算难度大、效率低、不确定性高，导致页岩气井产量预测难度大。基于机器学习方法综合考虑地质因素与工程因素，整合页岩气开采全周期地质、钻井、压裂、生产等数据，对A页岩气藏气井产量进行了评价与预测。首先，对原始数据体进行处理，包括缺失值插补、相关性分析、异常值处理、主成分分析等，以减小数据的噪声；其次，采用聚类分析方法对页岩气井产量进行评价，研究影响A页岩气藏气井产量的主要因素；最后，应用随机森林方法预测A页岩气藏气井产量。结果表明：A区块页岩气藏中产量优、中、劣等井分别占比36.4%、37.8%、25.8%，其中压裂因素对A页岩气井产量评价结果影响最大。调参后的页岩气井产量预测结果准确度达到90%以上，预测结果较好，表明本文模型能够用于页岩气井产量预测。
2021, 43(4): 525-531.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.017
摘要:
气井生产动态预测是气藏产量规划、开发方案编制及生产制度动态调整的重要依据，对天然气藏开发有着极其重要的指导意义。建立了基于长短期记忆深度神经网络的生产动态预测模型，并采用了粒子群优化算法对神经网络模型超参数进行优化，提高长短期记忆深度神经网络的预测效果。研究结果表明，基于粒子群优化和长短期记忆神经网络的气井生产动态预测模型能够实现对气井生产动态的准确预测和神经网络超参数的自动优化，使预测结果的平均绝对误差均小于10%，大幅度简化了神经网络模型的优化过程。
气井生产动态预测是气藏产量规划、开发方案编制及生产制度动态调整的重要依据，对天然气藏开发有着极其重要的指导意义。建立了基于长短期记忆深度神经网络的生产动态预测模型，并采用了粒子群优化算法对神经网络模型超参数进行优化，提高长短期记忆深度神经网络的预测效果。研究结果表明，基于粒子群优化和长短期记忆神经网络的气井生产动态预测模型能够实现对气井生产动态的准确预测和神经网络超参数的自动优化，使预测结果的平均绝对误差均小于10%，大幅度简化了神经网络模型的优化过程。
2021, 43(4): 532-537.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.018
摘要:
针对气井生产过程中环空带压日益严重导致井完整性失效风险上升这一问题，开展了环空带压风险评价研究。建立了基于贝叶斯网络和实际生产数据的环空带压风险预警模型，该模型将影响环空带压的因素分为油套管泄漏和水泥环失效两个单元，确定了各个单元的主要风险因素和风险失效概率，在此基础上，建立了环空带压风险量化评价指标，并进行了相应风险等级划分，形成了气井环空带压风险评价方法。统计了新疆采气一厂的191口井的失效概率，进行了实例应用，结果表明：该模型可对环空带压的潜在风险进行定量计算，可推理得出主要风险因素的逆向成因，为预防和控制环空压力提供决策依据，有助于降低气井环空带压风险的发生概率。
针对气井生产过程中环空带压日益严重导致井完整性失效风险上升这一问题，开展了环空带压风险评价研究。建立了基于贝叶斯网络和实际生产数据的环空带压风险预警模型，该模型将影响环空带压的因素分为油套管泄漏和水泥环失效两个单元，确定了各个单元的主要风险因素和风险失效概率，在此基础上，建立了环空带压风险量化评价指标，并进行了相应风险等级划分，形成了气井环空带压风险评价方法。统计了新疆采气一厂的191口井的失效概率，进行了实例应用，结果表明：该模型可对环空带压的潜在风险进行定量计算，可推理得出主要风险因素的逆向成因，为预防和控制环空压力提供决策依据，有助于降低气井环空带压风险的发生概率。
2021, 43(4): 538-544.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.019
摘要:
针对现有的注水井生产监控系统中重复报警、误报漏报率高、重点警情不突出等问题，提出了利用模糊综合评判法定量确定注水井风险严重程度，以提高注水井预报警准确率。基于实时监测数据建立注水压力、注水量、水质三类主控因素的预报警指标体系，利用层次分析法确定出各因素的相对权重，构建确定各项指标的隶属函数集，建立注水井在线预报警指数模型，编制注水井在线预报警软件。通过现场注水井应用验证表明：在线预报警指数模型在渤海油田具有良好的适应性，解决了注水井安全运行的预报警问题，提高了注水井实时工况监测的智能化水平。
针对现有的注水井生产监控系统中重复报警、误报漏报率高、重点警情不突出等问题，提出了利用模糊综合评判法定量确定注水井风险严重程度，以提高注水井预报警准确率。基于实时监测数据建立注水压力、注水量、水质三类主控因素的预报警指标体系，利用层次分析法确定出各因素的相对权重，构建确定各项指标的隶属函数集，建立注水井在线预报警指数模型，编制注水井在线预报警软件。通过现场注水井应用验证表明：在线预报警指数模型在渤海油田具有良好的适应性，解决了注水井安全运行的预报警问题，提高了注水井实时工况监测的智能化水平。
2021, 43(4): 545-551, 558.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.020
摘要:
基于大数据和人工智能等前沿技术的智能堵水调剖技术，有望实现堵水调剖过程的智能闭环控制，从而大幅提高油气井产量和采收率，近年来已成为国内外研究热点。详细介绍了国内外智能堵水调剖关键技术的发展现状，包括智能油藏、智能决策、智能找水、智能调堵、智能施工、智能监测、智能测试、智能评价等技术，指出我国目前智能调剖堵水技术迫切需要进行顶层设计，制定发展规划和技术思路，开展关键基础理论与关键技术研究，搭建产学研用合作平台，实现智能堵水调剖技术突破。
基于大数据和人工智能等前沿技术的智能堵水调剖技术，有望实现堵水调剖过程的智能闭环控制，从而大幅提高油气井产量和采收率，近年来已成为国内外研究热点。详细介绍了国内外智能堵水调剖关键技术的发展现状，包括智能油藏、智能决策、智能找水、智能调堵、智能施工、智能监测、智能测试、智能评价等技术，指出我国目前智能调剖堵水技术迫切需要进行顶层设计，制定发展规划和技术思路，开展关键基础理论与关键技术研究，搭建产学研用合作平台，实现智能堵水调剖技术突破。
2021, 43(4): 552-558.
doi: 10.13639/j.odpt.2021.04.021
摘要:
在工业4.0背景下，企业数字化转型已成为必然。对比数字原生企业，非数字原生(传统)企业实施数字化转型具有数据基础薄弱、技术路线适应性差、保障能力不足的特点。在阐述企业数字化转型基本认识基础上，从基层实践认识出发，系统地论述非数字原生企业数字化转型难点、数据管理、技术路线、组织保障，总结了“3专+3A”数据治理方法，明确以“云化+平台化+云边协同+敏捷开发与交付”的技术路线，引入V&V“第三只眼”做质控保障，并建议组建专职队伍，以协助公司决策层推动、质控、巩固、优化数字化转型成果。应用实践表明，研究成果可为同类型企业的数字化转型工作提供参考。
在工业4.0背景下，企业数字化转型已成为必然。对比数字原生企业，非数字原生(传统)企业实施数字化转型具有数据基础薄弱、技术路线适应性差、保障能力不足的特点。在阐述企业数字化转型基本认识基础上，从基层实践认识出发，系统地论述非数字原生企业数字化转型难点、数据管理、技术路线、组织保障，总结了“3专+3A”数据治理方法，明确以“云化+平台化+云边协同+敏捷开发与交付”的技术路线，引入V&V“第三只眼”做质控保障，并建议组建专职队伍，以协助公司决策层推动、质控、巩固、优化数字化转型成果。应用实践表明，研究成果可为同类型企业的数字化转型工作提供参考。
