岩石液氮压裂的监测方法

本发明涉及油气开采和矿物开采领域，更具体地说，本发明涉及岩石液氮压裂的监测方法。

背景技术：

1、液氮压裂技术是一种新兴的岩石压裂方法，通过极低温的液氮引发岩石内部裂缝扩展，提升油气井增产和矿物开采效率。传统水力压裂方法存在环境污染、高耗水量和地质适应性差等问题，而液氮压裂由于其环保和低温效应，能够诱发热应力裂缝，适用于特殊地质环境。然而，液氮压裂过程中岩石内部的温度、应力及裂缝扩展变化复杂且迅速，传统监测手段难以实时精准监测，存在精度低、响应慢的问题；因此，亟需一种高精度、实时监测的系统来克服这些技术难题，确保液氮压裂过程的高效和安全，为解决这些问题，提出岩石液氮压裂的监测方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供岩石液氮压裂的监测方法，通过应用传感器、多通道数据采集系统、高速信号传输、实时数据处理算法、综合数据分析与显示、动态参数调整及自动报警与记录等技术，实现了液氮压裂过程中岩石内部变化的高精度、实时监测和处理，确保监测数据的全面性和准确性；通过高效的数据采集和传输系统，保障了实时监测数据的快速传输和处理；结合机器学习和自适应滤波器的实时数据处理算法，提高了数据处理的精度和速度；综合数据分析与显示技术提供了直观、全面的监测信息，便于用户实时了解变化情况；动态参数调整优化了液氮压裂工艺，确保了压裂效果；自动报警与记录系统及时发现并处理异常情况，提供了详尽的数据支持，为后续的分析和工艺优化提供了可靠保障，显著提升了液氮压裂技术的监测效果和工艺优化能力。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：岩石液氮压裂的监测方法，其特征在于：所述岩石液氮压裂的监测方法包括以下步骤：

3、s1：在岩石表面和内部布置温度、应力和声发射传感器；

4、s2：设计和安装多通道数据采集系统，同时接收和处理来自多个传感器的数据；

5、s3：采用信号传输技术，将传感器数据传输到数据处理中心；

6、s4：使用基于机器学习的实时数据处理数据；

7、s5：将多种监测数据进行集成分析，通过图形化用户界面实时显示温度、应力和声发射信号；

8、s6：根据实时监测数据动态调整液氮压裂参数；

9、s7：设定关键参数报警阈值，超出阈值时自动报警，记录所有监测数据和分析结果。

10、在一个优选的实施方式中：在步骤s1中，在岩石表面每隔0.5米处均匀分布安装温度传感器；温度传感器测量温度变化，t＝t0+k·δt，其中，t为测得的温度，t0为初始温度，k为传感器灵敏度系数，δt为温度变化量；在岩石表面每隔1米处安装一个应力传感器；应力传感器测量应力变化：σ＝e·，其中，σ为应力，e为弹性模量， 为应变；在岩石每隔1米布置一个声发射传感器；声发射传感器监测裂缝产生和扩展的声波信号：v(t)＝asin(2πft+ )，其中，v(t)为声发射信号，a为振幅，f为频率，t为时间， 为初始相位。

11、在一个优选的实施方式中：在步骤s2中，模拟前端放大和滤波传感器输出模拟信号：vout＝g·vin；其中，vout为放大后的输出信号，g为放大倍数，vin为传感器输入信号；模数转换器(adc)将模拟信号转换为数字信号：其中，d为数字输出，vref+和vref-分别为参考电压正负端，n为adc位数。

12、在一个优选的实施方式中：在步骤s3中，采用光纤通信或高速无线通信技术，将采集到的数据实时传输到数据处理中心，光纤通信利用光纤的高带宽和低延迟特性，快速传输数据：其中，c为通信容量，b为带宽，s为信号功率，n为噪声功率；无线通信采用5g或wi-fi6等高速无线通信技术，保证数据传输的实时性和稳定性：其中，t为传输时间，l为数据长度，r为传输速率。

13、在一个优选的实施方式中：在步骤s4中，结合基于机器学习的实时数据处理算法和自适应滤波器，提高数据处理精度和响应速度，支持向量机(svm)用于分类和回归分析，提高信号的识别精度：其中，w为权重向量，b为偏置，ξi为松弛变量，c为惩罚参数；卷积神经网络用于提取信号特征，分析岩石内部变化：f(x)＝σ(w*x+b)，其中，x为输入信号，w为卷积核，*表示卷积运算，b为偏置，σ为激活函数；自适应滤波器：卡尔曼滤波器用于动态估计信号状态，滤除噪声：其中，为估计状态，kk为卡尔曼增益，zk为测量值，hk为测量矩阵；自适应梯度下降法用于动态调整滤波器参数，优化信号处理效果：其中，θt为参数，η为学习率，为损失函数梯度。

14、在一个优选的实施方式中：在步骤s5中，将多种监测数据进行集成分析，通过图形化用户界面实时显示温度、应力和声发射信号；数据集成：利用数据库管理系统，将不同传感器的数据存储和管理：d＝{d1,d2,…,dn}，其中，为数据集，di为单个数据条目；图形化界面：使用数据可视化技术，将分析结果以图形化方式展示，图形＝f(d)，其中，图形为数据集d的可视化结果，f为可视化函数。

15、在一个优选的实施方式中：在步骤s6中，利用实时数据，调整注入压力和速率以达到最佳压裂效果：其中，p为注入压力，r为注入速率，j为优化目标函数。

16、在一个优选的实施方式中：在步骤s7中，若温度、应力或声发射信号中的任一监测参数x超过其设定的阈值xth,则触发报警，其中，x为监测参数，xth为报警阈值；自动记录所有监测数据和分析结果：r＝{d1,d2,…,dm}，其中，r为记录数据集，di为单个监测周期的数据；应用基于统计学和机器学习的异常检测算法，识别出数据中的异常情况，触发报警统计方法：若某数据点的z-score z超过设定的阈值zth,则认为该数据点异常：其中，z为z-score,x为数据点′μ为数据的平均值,σ为数据的标准差；若孤立森林算法中的某数据点x的异常得分超过设定阈值，则认为该数据点异常：孤立森林算法涌讨构建多个随机树，将数据点隔离的步骤数作为异常得分，得分高的数据点被认为是异常点；若异常得分s(x)超过设定阈值，则认为该数据点异常：其中，e(h(x))为数据点x在随机树中的平均路径长度，c(n)为数据集大小的常数；将所有监测数据和分析结果存储在数据库中，支持历史数据的回放和详细分析，帮助优化压裂工艺和决策，数据存储表示为：s＝{r1,r2,…,rn}，其中，为存储数据集，ri为不同时间段的记录数据；数据回放公式表示如下：p(t)＝{rt}，其中，p(t)为时间t的数据回放结果，rt为时间t的记录数据。

17、本发明的技术效果和优点：通过应用传感器、多通道数据采集系统、高速信号传输、实时数据处理算法、综合数据分析与显示、动态参数调整及自动报警与记录等技术，实现了液氮压裂过程中岩石内部变化的高精度、实时监测和处理，确保监测数据的全面性和准确性；通过高效的数据采集和传输系统，保障了实时监测数据的快速传输和处理；结合机器学习和自适应滤波器的实时数据处理算法，提高了数据处理的精度和速度；综合数据分析与显示技术提供了直观、全面的监测信息，便于用户实时了解变化情况；动态参数调整优化了液氮压裂工艺，确保了压裂效果；自动报警与记录系统及时发现并处理异常情况，提供了详尽的数据支持，为后续的分析和工艺优化提供了可靠保障，显著提升了液氮压裂技术的监测效果和工艺优化能力。