机理数据融合的钻井阻卡风险智能预测方法

摘要

卡钻事故严重制约着钻井过程的正常进行，并造成大量的经济损失。现有卡钻预测分析的物理模型方法存在主观性强、误差大等缺陷，智能模型方法存在虚警高、解释性差等问题。针对上述问题，研究提出基于模糊数学的卡钻风险无监督融合评价方法。首先，建立管柱力学软杆模型反演摩阻系数，量化井筒摩擦特征；其次，构建深度自编码器模型，通过重构误差的分析实现阻卡风险的异常参数检测；最后，建立双因素隶属度函数体系，将摩阻系数趋势特征与重构误差统计特征进行模糊数学综合评判。该方法突破传统监督学习对标注数据的依赖，通过机理模型的可解释性与数据模型的泛化能力互补，形成具有物理约束的智能风险评估框架。研究成果通过某油田区块的实钻数据验证，该模型能有效识别卡钻早期征兆，相较于单一参数预警方法，综合预警准确率提升7.1%，虚警显著减少，并实现了提前30 min报警，为井下复杂工况的智能预判提供了新的技术路径，具有较大的工程应用价值和前景。

关键词

卡钻预测 / 模糊数学 / 软杆模型 / 摩阻反演 / 自编码器

基金资助

国家自然科学基金面上项目“超深井钻井时效智能分析与优化方法”（52474015）