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机理数据融合的钻井阻卡风险智能预测方法

张玉强, 杨彦龙, 张文平, 刘慕臣, 祝兆鹏, 王易玮

新疆石油天然气 2025, 21 (2): 35-44. DOI: 10.12388/j.issn.1673-2677.2025.02.004

摘要（54）

PDF （3150KB）（21）

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。

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基于有监督与无监督算法的卡钻智能诊断分析

宋先知, 王易玮, 杨彦龙, 刘慕臣, 祝兆鹏,

新疆石油天然气 2025, 21 (2): 24-34. DOI: 10.12388/j.issn.1673-2677.2025.02.003

摘要（56）

PDF （3107KB）（17）

在钻井工程中，卡钻作为常见的井下复杂工况之一严重影响钻井效率，卡钻监测对保障钻井作业的安全与效率至关重要。近年来，人工智能技术的快速发展为卡钻监测提供了新的思路，而现有的卡钻智能监测研究多聚焦单一无监督或有监督算法的优化与应用，针对两类算法在卡钻监测场景中的系统性对比研究仍存空白。通过距离相关系数筛选钻头位置、大钩高度、转盘扭矩等多维度钻井参数为研究对象，构建包含经典无监督算法模型（自编码器、K均值聚类、DBSCAN聚类）和有监督算法模型（支持向量机、随机森林、长短期记忆网络）的对比评估体系，对两类算法的卡钻趋势判断能力开展性能分析。结果表明，与有监督算法模型相比，无监督算法模型的卡钻监测平均准确率提高12.5%、平均虚警率降低37.1%、平均漏警率降低27.6%，无监督算法模型在小样本及无机理约束情况下更有优势。研究结果可为钻井工程卡钻智能监测的模型选型与优化提供参考，推动无监督算法模型在卡钻风险监测中的实际应用。

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