一种基于钻井参数的分析预测系统及其预测方法

专利主权项内容

1.一种基于钻井参数的分析预测系统的分析预测方法，其特征在于，包含以下步骤：S0，提供基于钻井参数的分析预测系统，包括磨损度监控模块和风险参数监控模块；其中，所述磨损度监控模块用于对钻井部件的磨损度的预警，包括特征采集模块和磨损预警模块，其中，特征采集模块获取钻井部件的特征数据，磨损预警模块根据获取的特征数据判断钻井部件是否发生磨损风险预警；所述风险参数监控模块用于对钻井参数发生变化的钻井部件的风险趋势进行预测，包括风险参数获取模块和检测周期调整模块；其中，风险参数获取模块用于使用钻井参数对钻井部件产生的风险增幅进行评估；检测周期调整模块根据风险参数获取模块的评估结果调整对钻井部件的检测周期；其中，钻井部件包括钻头，特征采集模块通过采集图像，获得钻头的裂纹特征数据、坑洞特征数据和厚度特征数据，使用标准衡量度进行数据归一化处理后，磨损预警模块通过卷积神经网络模型对钻头的磨损度进行检测判断；其中，钻井部件关联有若干钻井参数，将钻井部件与其相关的钻井参数，以及钻井参数对钻井部件的风险权重记录在数据存储平台中；S1，设置数据存储平台中保存有n类钻井部件R的数据，R= [R，R，R，…，R]，其中，第i类钻井部件R关联有m个钻井参数WI，WI= [WI，WI，WI，…，WI]，其中，WI为与R关联的第j个钻井参数，设置钻井参数WI对应的风险权重为ψ；123ni123mjijjS2，以第A检测周期ω对钻井部件R进行磨损度检测，若钻井部件R在T检测时间发生磨损度预警，则上报警情并结束步骤；AiiA若钻井部件R在T检测时间未发生磨损度预警，转入步骤S3；iAS3，获得与钻井部件R关联的第j个钻井参数WI在T检测时间的参数值J以及WI在T检测时间的参数值J，其中，T=T-ω<ijAAjA-1A-1A-1<<获得R的钻井参数WI在T检测时间到T检测时间的第A检测周期风险差值θ= J-J<<<<A-1<A-1设置钻井参数WI的风险差值阈值θ<<<当θ≤θ时，继续以第A检测周期ω作为R的检测周期，结束本次步骤；<<<当θ＞θ时，将钻井参数WI作为风险参数加入钻井部件R的第A检测周期风险参数列表MRI，转入步骤S4；<<<S4，获得R的第A检测周期风险参数列表MRI，设置MRI中包括r个风险参数，其中，设置第z个风险参数WI的第A检测周期风险差值为θ，获得R的第A检测周期风险增幅δ=，其中，ψ为风险参数WI对应的风险权重；<<<<<<设置钻井参数WI的风险增幅阈值δ<<<当δ≤δ时，继续以第A检测周期ω对R进行检测；当δ＞δ时，将R的检测周期调整为第A+1检测周期ω，其中ω＜ω，转入步骤S5；<<<<<A+1A+1<S5，对R进行磨损度检测，当钻井部件R发生磨损度预警时，上报警情并结束步骤；当钻井部件R未发生磨损度预警时，转入步骤S6；<<<S6，获得与R关联的第j个钻井参数WI在T检测时间的参数值J，根据钻井参数WI在T检测时间的参数值J，获得R的钻井参数WI由T检测时间到T检测时间第A+1检测周期风险差值θ'= J-J；<<A+1A+1jAAijAA+1A+1A当θ'＞θ时，转入步骤S61；0当θ'≤θ时，转入步骤S62；0S61，将钻井参数WI加入钻井部件R的第A+1检测周期风险参数列表MRI-A1；ji获取R的第A+1检测周期风险参数列表MRI-A1，设置MRI-A1中包括r1个风险参数，其中第z1个风险参数WI在第A+1检测周期的风险差值为θ'，得到R在第A+1检测周期的风险增幅δ'，其中，ψ为风险参数WI对应的风险权重；转入步骤S611; iz1z1iz1z1S611，当δ'≤δ时，继续以第A+1检测周期ω对R进行检测；当δ'＞δ时，将R的检测周期调整为第A+1+1检测周期ω，其中ω＜ω；转入步骤S5；0A+1i0iA+1+1A+1+1A+1S62，获得R的钻井参数WI由T检测时间到T检测时间的第A+1检测周期的补偿风险差值θ''=J-J，ijA-1A+1A+1A-1当θ''≤θ时，以ω为检测周期继续对钻井部件R进行磨损度检测；0A+1i当θ''＞θ时，将钻井参数WI加入钻井部件R的第A+1检测周期的补偿风险参数列表MRI-A2；0ji设置MRI-A2中包括r2个风险参数，获得MRI-A2中第z2个风险参数WI由T检测时间到T检测时间的第A+1检测周期的补偿风险差值θ''，获得R第A+1检测周期的补偿风险增幅δ''，其中，μ为补偿系数，ψ为风险参数WI对应的风险权重；转入步骤S621；z2A-1A+1z2iz2z2S621，当δ''≤δ时，继续以第A+1检测周期ω对R进行检测；0A+1i当δ''＞δ时，将R的检测周期调整为第A+1+1检测周期ω，其中ω＜ω；转入步骤S5。0iA+1+1A+1+1A+1