鉆井工程異常預警系統的設計與應用

姚文華

(中國電子科技集團公司第二十二研究所 河南新鄉)

鉆井工程異常預警系統的設計與應用

姚文華

(中國電子科技集團公司第二十二研究所 河南新鄉)

為了提高鉆井現場工程異常預警的智能化水平,在現有的綜合錄井異常預警方法的基礎上,采用智能化的模糊診斷專家系統技術建立鉆井工程異常預警系統。該系統應用了智能化和面向對象技術進行系統分析、建模和設計,能夠緊密結合現場的實際情況,對不同區域的不同類型的過程異常實現自動化預警,提高了預警的效率和質量。文章對該系統的設計思路及預警系統建立模型及應用和發展方向進行了分析。

綜合錄井;鉆井工程異常預警;智能化;模糊理論;專家系統;面向對象

0 引 言

鉆井工程是石油、天然氣勘探與開發的主要手段。隨著石油勘探的不斷提速和鉆井新技術的迅速推廣,鉆井工程事故等異常情況在鉆井施工過程中出現的風險隨之增大,嚴重著威脅鉆井的安全,也是影響經濟效益和社會效益的重要因素[1]。

綜合錄井技術是集隨鉆地質觀察分析、氣體檢測、鉆井液參數測量、地層壓力預測和鉆井工程參數測量等為一體的綜合性的現場隨鉆監測技術。綜合錄井的應用使鉆井作業的全過程處于全天候監控之中,通過對鉆井參數的連續監測和量化的分析判斷,實現了對鉆井異常情況的早期主動預報。但是,目前對于各種鉆井異常的預警仍然以人工經驗判斷為主,迫切需要系統的、全面的又能反映工程事故復雜多變特性的智能化預警手段,以滿足安全、快速鉆井的要求。

1 研究目標和思路[2]

1.1 鉆井工程異常情況的成因分析及預警的現狀

鉆井工程是隱蔽工程,具有一定的模糊性、隨機性和不確定性,每前進一步都有一定的風險。鉆井工程異常的兩大主要成因是地質條件和工程條件。

鉆井的對象是地層,但是地層內部構造異常復雜,地層分布又具有區域性和不確定性,如果不能準確把握地質情況,就容易在施工過程中出現失誤導致異常的發生。

工程條件是指由于地質資料掌握的不全不準,未嚴格按科學方法進行井身結構設計,不能合理使用井控安全設備,鉆井操作不適當,發現井下復雜情況處理不及時等導致鉆井異常的發生。工程因素大多由是人為造成。

鉆井現場對異常情況的預警,是由現場錄井人員根據各種異常的變化規律結合自己長期積累的經驗、知識而做出的,但這種預報往往帶有較大的主觀性和不確定性。同時,鉆井是一個長期、連續的過程,參數的細微變化往往就是異常發生的前兆,要求錄井人員長時間、連續地關注鉆井參數的變化;由于人的精力和技術水平的限制,因此這種人工預警方式無法保證異常預警的效率和質量。

1.2 研究思路

在現場能準確及時地發現異常情況的操作人員都具有豐富的經驗、高度的責任心和敏銳的信息捕捉能力,培養這樣的高素質人員需要有經驗共享的有效機制和長期的過程。

解決這一問題就需要設法將人類專家預報事故的經驗轉化為一種自動化、智能化的預報手段,而實現這一目標最好的方法就是將飛速發展的計算機應用技術和人工智能技術相結合,開發出一套充分融合工程事故判斷方法和專家經驗的預警系統。

研究的預期目標是:在分析大量綜合錄井現場數據和信息的基礎上,總結研究一套系統的鉆井工程異常預警方法,研制具備自動化、智能化事故預報能力的預警系統。該系統應用在現場,能在工程事故發生的早期,給出一定程度或一定意義上的報警,從而實現鉆井事故的早期發現,輔助鉆井工程控制事故的發展,最大限度地減少損失。

2 預警系統建模[3]

2.1 研究對象的分析

2.1.1 綜合錄井在異常預警中的作用

鉆井異常情況一般分類如下:

1)地質異常 由地質因素引起,主要是地層巖石和油氣水顯示信息的反映,有:快鉆時、放空、氣浸、油浸、水浸等。

2)地質～工程異常 由地質因素引起,繼而可能引發井內惡性事故的異常事件,有:井涌、井噴預兆、井漏、溢流、后效井涌、后效井噴等。

3)工程異常 由作業不當或鉆井工具疲勞和質量問題引發的鉆井異常事件,有:刺鉆具、斷鉆具、刺泵、掉水眼、水眼堵、掉牙輪、溜鉆、頓鉆和卡鉆等。

錄井人員對鉆井異常進行精確及時的預警必須掌握各項錄井參數的變化情況,并選擇合理的參數進行判斷識別。綜合錄井儀的檢測手段包括:

(1)工程錄井 包括立管壓力、大鉤負荷、深度跟蹤等傳工程感器和鉆時等派生工程參數。工程錄井可以反映鉆井工程、地質、地層壓力等各種異常情況,對于異常的早期預報起著重要的作用。

(2)鉆井液錄井 通過隨鉆測量鉆井液性能變化情況結合觀察槽面油氣顯示情況,及時發現油氣層和井下異常情況。

(3)氣測錄井 利用色譜儀隨鉆測量鉆井液中烴類氣體的含量及組份特征,根據儲集層天然氣組分含量的相對變化來區分油氣水層。當進行起下鉆、接單根、循環鉆井液等作業時容易引起地層天然氣的侵入,從而造成各種氣測峰值;因此。正確識別各種氣測異常,是發現和評價油氣層的關鍵,也是預報工程異常的依據。

(4)地質錄井 主要是取全取準巖屑、巖心資料和熒光錄井資料,這是現場鑒別油氣顯示的最基礎、最直觀的方法。地質錄井可以較準確地把握地下巖層的情況,預測地層壓力等地下復雜因素,對于鉆井工程異常具有重要意義。地質錄井只能從返出泥漿里獲得巖屑,返回地面的遲到及巖屑處理等因素使之不具備實時性,無法進行早期異常預警。

圖1 鉆井構成系統構成與綜合錄井監測關系

鉆井工程系統由多個子系統組成,各子系統自成體系有相互關聯。鉆井工程系統的構成與錄井監測的關系如圖1所示。綜合錄井的監測手段中,工程錄井是直接且較準確的,鉆井液和氣體錄井準確性較高但受遲到因素影響,而巖屑分析既受遲到因素影響又缺乏準確性。因此,錄井的監測手段無法直接、準確地對各種工程異常進行預警,必須要結合現場的其他因素綜合分析。

對部分主要工程異常的成因分析及對應的錄井參數異常變化情況的總結見表1。

表1 工程異常特征分析

除了工程異常外,鉆井的一些操作也會引起的參數異常變化。這些操作會造成錄井參數出現類似異常事件引起的變化,需要與真正的異常加以區分,避免造成誤報情況。

2.1.2 預警系統的復雜性分析

鉆井工程系統具有突現性、不穩性、非線性、不確定性、不可預測性、混沌性等特征,是一種典型的復雜系統。

對鉆井工程異常進行預警,需要摸清其內在的秩序,從其混沌狀態中捕捉異常信息。預警系統的研究對象包括了鉆井工程的各個部分,必須遵循鉆井工程的自然規律,根據環境條件(包括鉆井設備、工藝、鉆井狀態、地質構造等)和接收信息來調整自身的狀態和行為,并且應有能力來根據各種信息調整規則,產生以前從未有過的新規則。

2.2 預警系統的理論基礎

預警系統從功能角度來看屬于故障診斷與專家系統相結合的范疇。故障診斷理論為設備故障診斷與狀態監測提供理論與技術支持。專家系統為提高整個系統的智能化診斷水平服務。這兩部分應是密不可分的關系。

2.2.1 設備故障診斷

分為信號采集、信號處理、故障診斷3個階段。

1)信號采集技術的研究主要包括信號的采集與放大,是故障診斷的前提。重點是對傳感器的研究,要求其具有良好的動態特性、靈敏度、穩定性和抗干擾能力強等,需要傳感器的合理布局、組合。

2)信號處理方法的研究是設備故障診斷技術的關鍵。由于鉆井現場采用柴油發電機提供,井場大型用電設備多,電磁環境復雜,對傳感器信號的采集和傳輸都有一定的影響。現場惡劣的安裝條件對傳感器采集的準確性同樣造成了不利。因此,必須對傳感器信號進行分析處理以保證信號的準確。可以采用濾波,頻譜分析等信號處理技術。

3)診斷方法的研究是設備故障診斷的核心。原始的診斷方法是“手摸、耳聽、眼看”,司鉆憑借手感和觀察可以發現鉆井設備的異常,地質工程師通過觀察巖屑樣本得到地層的信息等等。隨著技術的發展,新的監測和診斷技術不斷出現。目前已廣泛應用的有基于知識、神經網絡、模糊推理、遺傳算法等多種診斷方法。2.2.2 專家系統理論

專家系統可以簡單的理解為:應用大量人類專家的知識和推理方法求解復雜的實際問題的一種人工智能計算機程序。專家系統與一般的計算機軟件不同,它是由數據、知識和推理機三級構成,在處理實際問題時,專家系統從數據庫出發,調用知識庫中的相應知識,經過推理機構的推理來獲得所需的診斷結論,其基本點是依靠知識進行邏輯推理,利用經驗性知識對不完全確定的事實進行非精確性推理。

基于故障診斷的專家系統作為一種熱門技術在故障診斷中逐漸得到應用。因為故障的情況復雜、多樣,故障與正常之間的界限并不一定很明確,加上現有數據采集過程中的缺陷,造成故障診斷難度加大。因此,應用經典數學來描述診斷系統往往不盡人意,而模糊推理和模糊識別理論在很大程度上可以解決機械設備故障的不確定性問題。

綜上所述,預警系統采用基于模糊推理的故障診斷專家系統技術來實現。

2.3 系統的建模過程[4]

2.3.1 概 述

由于專用的人工智能(AI)語言(如LisP或者Prolog)難以滿足工程異常預警這樣實時性非常強的系統需要,決定采用面向對象技術進行系統的建模工作(OOM)。OOM是一種框架化、層次化合模塊化的建模方法,有利于提高模型的封裝性、靈活性、重用性、可擴展性和可維護性,適合用于解決復雜系統的問題。

采用面向對象的軟件和數據庫設計技術來實現整個模糊專家系統,其優勢在于系統執行速度快、效率高,易于用數據庫來構造知識庫及利用數據庫在數據共享、并發控制、數據存取和查詢及低冗余方面的優勢,能方便地設計出推理機及其相應解釋功能。

建立預警專家系統的基本步驟是一個遞歸并發過程,必須經過設計、改進、逐步地向縱深方向生長和完善,如圖2所示。

圖2 預警專家系統構建過程

2.3.2 面向對象的分析(OOA)和設計(OOD)

OOA主要描述問題域(即鉆井工程)和系統任務(事故預警)。

分析過程如圖3所示。

圖3 系統OOA過程

OOD是面向對象分析的擴充,即設計和明確預警系統實現所需的各個組成部分。

OOD的設計過程是把要解決的問題分解為一些對象及對象間傳遞消息的過程,從OOA到OOD是一個逐漸擴充、細化模型的過程。包括以下步驟:

1)對象的細化:把系統中對象行為和對象間交互作用的進一步細化,形成交互作用明確且完全的定義。即依據下面兩個表中事故與參數關系確定事故對象行為并逐步細化參數的屬性,建立各種事故間的關聯。工程異常和地質異常主要參數變化特征見表2和表3。

表2 工程異常對應主要參數變化特征

表3 地質異常情況主要參數變化特征

2)類型的認定:把異常預警模型設計為不同種類的模型,比如溢流類型可以包括溢流、井涌、井噴、淡水侵、鹽水侵、氣侵、油侵等多種異常的類。

3)重用支持設計:根據類設計類庫(比如溢流定義為CKickType),再對該類進行重用,實例化為CCKickGas(氣侵對象)、CCKickWater(水侵對象等子類)。

根據上述過程,建立起系統化的預警模型類庫。

2.3.3 建模過程

1)找出研究領域需求空間中的對象:通過對事故預報經驗的總結,形成根據參數異常判斷事故的方法,建立起事故對象及其成員屬性和行為的關系。溢流對象和行為構成如圖4所示。

圖4 溢流對象和行為構成

2)找出對象之間的靜態關系:對各種工程事故復雜、錄井參數、相關的鉆井條件、設備條件等研究對象進行系統分析研究,得到這些對象間的相互關聯,包括:創建關系;包含關系;繼承關系;聯系關系。

3)找出對象間的動態關系:前面提到的是對象之間靜態的、局部的關系,真正體現鉆井過程的實際情況,必須找出對象之間相互作用的動態關系。在鉆井工程系統中,存在著多種這樣的動態關系,其中最重要的就是工程參數與鉆井工況之間的動態關系,見表4。

表4 工程參數與鉆井工況的動態關系

通過逐步建立這些對象間的關系,最終才能形成完整的預警系統模型。

3 系統設計[4、5]

系統整體架構如圖5所示。

圖5 系統架構

3.1 數據獲取功能

1)數據插件模塊:為軟件提供錄井數據源的功能主要是從數據中按不同儀器的定義方式取出用于事故分析的數據。

2)預處理模塊:根據鉆井狀態和參數特征對采集的數據進行信號預處理,提取出有價值的變化信息,進入事故模型進行預警處理。

3.2 核心管理

核心管理框架負責協調系統各部分功能的中心管理模塊,提供數據輸入輸出服務,配置管理模塊對軟件各部分功能調整和維護進行統一配置和管理。

3.3 專家系統和異常判斷模型

1)特征量處理模塊:對異常特征變化量進行鑒別,去掉由于非事故因素(如狀態改變、傳感器異常、工程操作干擾)引起的異常變化,將其送入判斷模型進行分析。

2)事故推理判斷模塊:將異常特征變化量按規則分別激活相應的判斷模型,展開相應的運算方法;如同專家解決問題的思維方式,通過提取知識庫的事故判斷規則推理判斷事故的發生情況。

3)事故解釋模塊:是為用戶提供對預警方法進行人工干預的界面。用戶可以根據已經輸出推理結果及相關的解釋等對模型進行調整。

4)知識學習模塊:通過知識獲取,擴充和修改知識庫中的內容,對系統進行完善。

4 現場應用情況[6]

4.1 井漏預報

前提設計:鉆進狀態的主要判斷參數為總池體積和出口流量,判別特征均為下降。通過對該井前期鉆進狀態數據的分析,設定總池體積正常波動的上下限為0.5 m3,出口流量的上下限為1%;

預報過程:2008年11月17日,06:18鉆至井深6 625.90 m時,監測到總池體積和出口流量有明顯下降趨勢,至井深6 625.95 m,2 min總池體積137.45 m3↘136.88 m3,出口流量16.5%↘15%。綜合兩種參數的表現出來的特征判斷為井漏;實際結果為井漏。

4.2 卡鉆預報案例

前提設計:起鉆狀態主要判別參數為大鉤負荷,判別特征為上升,設定正常波動上下限為50 kN;

預報過程:2008年12月26日04:46起鉆至井深4 189.9 m時遇卡,大鉤負荷由1 575 kN↗1 715 kN左右,掛卡約140 kN,下放鉆具時大鉤負荷由1 715 kN↘1 582 kN左右,其他參數無異常變化;系統判斷起鉆遇卡。

預報過程:2008年12月26日04:54起鉆至井深4 176.90 m時遇卡,大鉤負荷由1 557 kN↗1 703 kN左右,掛卡約146 kN,下放鉆具時大鉤負荷由1 715 kN↘1 592 kN左右,其他參數無明顯異常變化;系統判斷為起鉆遇卡。

5 結束語

通過以上現場應用實踐證明,預警系統能充分發揮計算機的性能優勢,具備良好的可擴展性,通過不斷對系統的知識庫進行完善和擴充,使其逐漸接近人類專家的能力。

同時也應看到,由于鉆井工程異常的形成過程非常復雜,綜合錄井的檢測手段尚不能實現對所有異常情況的早期準確預警。因此,預警系統主要以井漏等漸進型事故復雜為主要研究對象,而對于鉆井現場發現突發性事故復雜(如斷鉆具)由于沒有征兆、發生過程短,無法進行早期預警。對預警系統的改進,需要深入了解鉆井原理和發展方向,研究各種鉆井異常的發生發展規律,最終形成一套系統的鉆井工程異常預警方法。

隨著預警系統的異常預報方法不斷系統化、結構化,系統本身的功能和性能的持續改進,進而對不同地區形成相應的定制化模型,預警系統將更好地服務于鉆井工程,為安全、快速鉆井起到保障作用。

[1] 蔣希文.鉆井事故與復雜問題[M].北京:石油工業出版社,2002

[2] 吳金培,肖建華.智能故障診斷與專家系統[M].北京:科學出版社,1997

[3] 廉師友.人工智能技術導論(第二版)[M].西安:西安電子科技大學出版社,2002

[4] 諸 靜.模糊控制原理與應用[M].北京:機械工業出版社,2005

[5] 郭齊勝.系統建模與仿真[M].北京:國防工業出版社,2007

[6] 吳俊杰.鉆井工程事故監測和預警方法研究[J].錄井工程,2006,17(1)

PI,2011,25(1):5～9

In order to improve the intelligent level of drilling engineering accidents early warning,based on the existing drilling accidents early warning methods of mud logging,the technique of Fault Fuzzy Diagnose Expert System is adopted to build the drilling engineering accidents early warning system.The system applies artificial intelligence and OOT techniques to process system analysis,model and design.Thus the system can realize automatic accidents early warning for different types of accidents of different areas according to the field situation.The efficiency and quality of accidents earlywarning are improved.The system is ease to operate and the effect is good.The development direction of the system is analyzed.

Key words:compound logging,drilling accidents early warning,intelligent,fuzzy theory,expert system,object oriented

Design and application of drilling engineering accidents early warning system.

Yao Wenhua.

TE22

B

1004-9134(2011)01-0005-05

姚文華,男,1967年生,高級工程師,1989年畢業于西安交通大學無線電技術專業。現在中國電子科技集團公司第二十二研究所從事錄井儀器及設備的研制和技術管理工作。郵編:453003

2010-10-27編輯:梁保江)