一种多因素融合的井控风险动态定量评估方法及系统

1.本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种多因素融合的井控风险动态定量评估方法及系统。


背景技术：

2.钻井作业安全是油气勘探的关键技术问题，钻井具有专业性、隐蔽性、高投资等特点，因此钻井作业具有很大的挑战性。钻井作业的瞬态性、交叉性、连续性和复杂性决定了风险的多样性，因此，钻井作业期间的安全是最需要考虑的方面。随着石油勘探不断向更深、更复杂的领域延伸，钻井事故的概率会随着地质条件的不确定性和复杂性增加而增加。在所有钻井事故中，井喷是钻井作业中最严重的事故，为避免此类灾难性事故的发生，对钻井作业过程中的风险进行预测和分析非常重要。
3.风险评估对于决策者识别和评估钻井风险并采取控制措施至关重要。它还有助于大幅减少钻井作业期间不必要的停机或停工的时间(成本)，从而提高石油和天然气生产的安全性、连续性和可持续性。钻井事故不仅是由于人为失误、钻井设备故障等造成的，还包括复杂地质构造导致的液柱压力与地层压力不匹配、井筒压力控制失灵等原因。
4.在钻井作业中，需要使用安全钻井液密度窗口避免井筒不稳定。岩石弹性、强度特性、孔隙压力以及地应力是用于估计安全钻井液密度窗口的输入数据。在实践中，输入参数是使用基于测井的分析确定的，并根据岩心和现场数据进行校准。然而，由于复杂的地质、复杂的岩性、非均质性和空间可变性导致获取的标定点数量有限，因此，输入数据具有较高的不确定性，并且不确定性随着数据不完整、测量误差以及测井和地震数据解释中的错误增加而增加。即使对输入数据进行了校准，结果也不能完全反映井壁的真实参数。不确定性直接影响井筒稳定性的预测，随着数据不确定性的增加，对井筒稳定性分析的影响变得更加显着。如果输入参数变化较大，可能难以确定合适的钻井液密度，从而导致井筒压力控制失败。为了解决钻井控制风险评估中存在的复杂性、连通性和参数不确定性等挑战，亟需一种多因素融合的井控风险动态定量评估方法及系统。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术存在的缺陷，本发明提供一种多因素融合的井控风险动态定量评估方法及系统。
6.为实现上述目的，按照本发明的一个方面，一种多因素融合的井控风险动态定量评估方法，包括五个主要步骤：地质数据收集与处理、失效数据采集与处理、建立参数模型、钻井井控风险动态评估、建立结构模型。
7.地质数据收集与处理的具体步骤为：
8.s101：从已经建立的钻井数据库中读取录井资料、邻井测井资料、压力测试资料以及岩心试验资料等钻井资料；
9.s102：通过对s101所读取的资料基于概率统计、蒙特卡洛模拟等理论计算钻井地
质力学参数，包括：岩石力学参数、地层压力以及地应力；
10.s103：将s102得到的钻井地质力学参数与压力约束准则结合，确定安全钻井液密度窗口。
11.失效数据采集与处理的具体步骤为：
12.s201：收集和读取钻井人员与设备的状态数据；
13.s202：根据s201所读取的数据进行逻辑分析，判断钻井人员与设备的安全状态；
14.s203：通过在钻井过程中布置传感器、摄像头等设备，采集钻井过程中的一系列信号；
15.s204：对所采集的信号进行去噪处理，并进行时频域分析；
16.s205：通过对以分析的数据进行计算，得到钻井人员和设备的失效数据。
17.建立参数模型的具体步骤为：
18.s301：通过变量之间的物理关系与采样次数确定条件概率表；
19.s302：通过假设变量服从一定概率分布来确定变量的先验概率。
20.钻井井控风险动态评估的具体步骤为：
21.s401:通过实时输入钻井人员与设备的状态、安全钻井液密度窗口、压力约束准则、人员与设备的失效率以及钻井专家的知识意见，进行钻井井控风险进行动态评估。
22.建立结构模型的具体步骤为：
23.s501：建立人为因素静态贝叶斯网络；
24.s502：建立设备因素静态贝叶斯网络；
25.s503：建立环境因素静态贝叶斯网络；
26.s504：建立多因素融合井控风险静态贝叶斯网络；
27.s505：建立多因素融合井控风险动态贝叶斯网络。
28.按照本发明的另一方面，一种多因素融合的井控风险动态定量评估系统，包括五个部分：数据收集与分析子系统、钻井设备状态监测子系统、钻井人员状态监测子系统、钻井液监测子系统、地质数据收集与处理子系统。
29.数据收集与分析子系统，包括信号转换模块、通讯模块、风险显示和报警模块、风险推理与评估模块、概率信息生成与更新模块、钻井事故发生概率算法模块，能够计算并显示钻井事故的发生概率，并通过信号转换进行推理诊断及报警显示。
30.钻井设备状态监测子系统，包括钻井设备状态信息采集模块、通讯模块、振动传感器组、压力传感器组以及位置传感器组，用于在钻进期间实时了解钻井设备的状态。
31.钻井人员状态监测子系统，包括钻井人员状态信息采集模块、通讯模块、摄像头组、温度传感器组、红外监测仪，用于在钻进过程中实时监测钻井作业人员的安全状态。
32.钻井液监测子系统，包括钻井液数据采集模块、通讯模块、压力传感器组、密度指示器、液位指示器以及流量计组，用于监测钻进期间的实时钻井液数据。
33.地质数据收集与处理子系统，包括钻井数据库、通讯模块、钻井地质力学参数算法模块、安全钻井液密度窗口算法模块，用于计算钻进过程中的地质力学参数和安全钻井液密度窗口。
34.相当于现有技术，本发明的有效增益效果是：多因素融合的井控风险动态定量评估方法及系统，其功能为分析钻井过程中的多因素融合的井控风险，确保了钻井过程的生
产安全，从多源信息中提取风险预兆，用于智能化风险评估，具有很高的实用价值。
附图说明
35.图1是多因素融合的井控风险动态定量评估方法示意图。
36.图2是人为因素静态贝叶斯网络示意图。
37.图3是设备因素静态贝叶斯网络示意图。
38.图4是环境因素静态贝叶斯网络示意图。
39.图5是多因素融合井控风险静态贝叶斯网络示意图。
40.图6是多因素融合井控风险动态贝叶斯网络示意图。
41.图7是控压钻井装置示意图。
42.图8是多因素融合的井控风险动态定量评估系统示意图。
43.图中，101、旋转控制头，102、防喷器，103、节流管汇，104、节流管汇，105、液气分离器，106、钻井液罐，107、振动筛，108、流量采集装置，109、流量计，110、灌浆罐，111、钻井泵，112、回压泵，113、旋拧阀，114、隔膜阀，115、球形阀，116、闸阀，201、数据收集与分析子系统，202、通讯模块，203、信号转换模块，204、概率信息生成与更新模块，205、钻井事故发生概率算法模块，206、风险推理与评估模块，207、风险显示与报警模块，208、钻井设备状态监测子系统，209、振动传感器组，210、压力传感器组，211、位置传感器组，212、钻井设备状态信息采集模块，213、通讯模块，214、钻井人员状态监测子系统，215、摄像头组，216、温度传感器组，217、红外监测仪，218、钻井人员状态信息采集模块，219、通讯模块，220、钻井液监测子系统，221、压力传感器组，222、密度指示器，223、液位指示器，224、流量计组，225、钻井液数据采集模块，226、通讯模块，227、地质数据收集与处理子系统，228、钻井数据库，229、钻井地质力学参数算法模块，230、安全钻井液密度窗口算法模块，231、通讯模块。
具体实施方式
44.如图1所示，多因素融合的井控风险动态定量评估方法，包含五个主要步骤：地质数据收集与处理、失效数据采集与处理、建立参数模型、钻井井控风险动态评估、建立结构模型。
45.地质数据收集与处理的具体步骤为：
46.s101：从已经建立的钻井数据库中收集录井资料、邻井测井资料、压力测试资料以及岩心试验资料等钻井资料
47.钻井地质力学参数模型可以表示为一维纵向上沿井深的剖面，即地层压力剖面，但是更完整的钻井地质力学参数模型应该包含三维区域特征。这就需要由邻井钻完井报告及相关实钻数据、区域地震资料、已钻井测井资料、随钻工程测量参数、随钻测井资料以及钻井日报等相关信息共同确定。可以将整个钻井工程周期内的多源信息流划分为：钻前、钻中和钻后。钻前信息主要包括：区域地震资料、邻井测井、岩心试验、压力测试、井史报告和事故统计资料等；钻中信息主要包括：随钻测井工程等资料、上部已钻井段的测井资料以及钻井作业过程中实时的综合录井资料等；钻后信息包括：实际操作与设计对比、知识记录、专家学习等。通过对整个周期内获取的所有数据与信息进行总结分析，建立钻井工程数据库，为钻井方案的制定提供技术支持。
48.s102：通过对s101所收集的资料基于概率统计、蒙特卡洛模拟等理论计算钻井地质力学参数，包括：岩石力学参数、地层压力以及地应力
49.钻井地质力学参数主要包括：岩石力学参数、地应力、地层孔隙、坍塌和破裂压力等。在钻井工程实际中，由于钻井工程施工作业的特殊性，以及受地质条件的不确定性、作业环境因素的变异性、施工方法和设计参数的复杂性等多方面的影响，这就导致在钻井作业施工过程中会不时地碰到很多不确定因素，钻井地质力学参数的预测结果存在不确定性，与井下实际信息之间必然有误差。当钻井工程设计不得不依靠这些不充分、不完整、不准确的信息制定时，就可能引发井涌、井塌、井漏、卡钻等各类钻井工程风险。通过收集区域地震资料和已钻井测井资料、完井资料等，基于概率统计、蒙特卡洛模拟等理论计算了钻井地质力学参数。主要实施方法：根据邻井测井、录井、压力测试及岩心实验等资料，计算区域内已钻井的钻井地质力学参数，基于概率统计分析、蒙特卡洛模拟等理论，建立含不确定度钻井地质力学参数钻前描述方法，得到单井含不确定度的地层孔隙压力、坍塌及破裂压力。
50.地球力学模型主要是由岩石力学特性(杨氏模量、泊松比、内聚力、内摩擦角、)和地质力学参数(垂向应力或上覆岩层压力、最大水平主应力、最小水平主应力、孔隙压力)组成。地球力学模型是定量风险评估的关键变量。
51.⑴
岩石力学特性
52.①
杨氏模量和泊松比：假设岩石是弹性各向同性的，则弹性参数可以通过体积密度和声波时间进行计算估计。动态弹性模量和动态泊松比可表示为：
[0053][0054][0055]
其中e为杨氏模量；μ是泊松比；ρb是岩石体积密度，g/cm3；δtc和δts分别是纵波时差和横波时差。
[0056]
②
内聚力：从纵波和横波时间差中识别出剪切波的存在可以揭示地层岩石的剪切变形，而岩石的压缩变形和剪切变形可以间接揭示其力学性质。可以使用声学、密度和自然伽马测井数据估计凝聚力：
[0057][0058]
其中c0是内聚力，mpa；vc是岩石的纵波速度；v
cl
是泥浆含量，％。
[0059]
③
内摩擦角：内摩擦角由声波压缩速度确定，可表示为：
[0060][0061]
其中是内摩擦角，
°
；v
p
是声波压缩速度。
[0062]
④
抗拉强度：当样品中某个平面上的有效拉伸应力超过称为拉伸强度的临界极限时，就会发生拉伸破坏。抗拉强度是岩石的特性，可表示为：
[0063]st
＝(0.0045e(1-v
cl
)+0.008ev
cl
)/k
[0064]
其中s
t
是抗拉强度，mpa；k是个常数，k＝8-15。
[0065]
⑵
地质力学参数
[0066]
①
垂向应力(上覆岩层压力)：垂向应力或上覆岩层压力是指地层岩石基质和孔隙中流体的总重力所形成的压力。在深度h处，垂直应力可表示为：
[0067][0068]
其中σv是垂向应力或上覆岩层压力，mpa；g是重力加速度，m/s2。
[0069]
②
孔隙压力：地层孔隙压力是指岩石孔隙中的流体所具有的压力eaton法是目前钻井最为常用的地层孔隙压力计算方法，计算模型如下：
[0070][0071]
其中p
p
是孔隙压力，mpa；ph是静水压力，mpa；δt
cn
是从纵波测井资料得到的正压实趋势线；n是伊顿指数。
[0072]
③
水平应力：水平应力是上覆岩层压力在水平方向产生的侧压力和构造运动产生的构造应力作用的结果，由最大水平主应力和最小水平主应力来表征，具体计算如下：
[0073][0074]
其中σh是最大水平主应力，mpa；σh是最小水平主应力，mpa；α是biot系数；ε
x
和εy是最小和最大水平应力方向的应变系数，分别为0.0005和0.0002。
[0075]
由上述地球力学模型可计算地层坍塌压力和破裂压力。
[0076]
⑶
地层坍塌压力：井眼形成后井壁周围的岩石应力集中，当井壁围岩所受的切向应力和径向应力的差值达到一定数值后，将形成剪切破坏，造成井眼坍塌，此时的钻井液柱压力即为地层坍塌压力，由摩尔-库仑准则确定：
[0077][0078]
a＝cot(45
°‑
φ/2)
[0079]
其中pc是地层坍塌压力，mpa；η是非线性应力矫正因子。
[0080]
⑷
地层破裂压力：地层破裂压力是指某一深度的地层发生破裂或产生裂缝是所承受的压力，计算公式如下：
[0081]
pf＝3σ
h-σ
h-αp
p
+s
t
[0082]
其中pf是地层破裂压力，mpa。
[0083]
s103：将s102得到的钻井地质力学参数与压力约束准则结合，确定安全钻井液密度窗口
[0084]
安全钻井液密度窗口是指井筒稳定性和安全钻井作业的上下限之间的范围，能够防止一些钻井事故，如井涌、井塌、井漏、卡钻等。根据压力约束准则，安全钻井液密度窗口
的计算如下：
[0085]
①
防井涌下限值：
[0086]
ρk＝p
p
+sb+δρ
[0087]
②
防井塌下限值：
[0088]
ρc＝pc+sb[0089]
③
防卡钻上限值：
[0090][0091]
④
防井漏上限值：
[0092]
ρ
l
＝p
f-s
g-s
c-sf[0093]
其中ρk为防井涌下限值，g/cm3；ρc防井塌下限值，g/cm3；ρ
sk
防卡钻上限值，g/cm3；ρ
l
是防井漏上限值，g/cm3；sb是抽汲压力系数，g/cm3；sg是冲击压力系数，g/cm3；sc是循环压力损失系数，g/cm3；sf是破裂压力的安全系数，g/cm3；δρ是附加泥浆密度，g/cm3；δp是卡钻的压差允许值，mpa。
[0094]
失效数据采集与处理的具体步骤为：
[0095]
s201：收集和读取钻井人员与设备的状态数据
[0096]
状态数据包含两个部分：钻井人员状态数据和钻井设备状态数据。
[0097]
①
钻井人员状态数据：主要是由钻井人员的身体和心理状态组成，包括人的疲劳累积程度、压力累积程度、学习状态、工作绩效等数据，用于钻井人员的身体和心理状态对钻井事故发生的影响。
[0098]
②
钻井设备状态数据：本发明主要适用于控压钻井装置，因此设备状态数据包括旋转控制头的状态、防喷器的状态、各种阀的阀位和开度、流量信息、泵组转速、钻井液罐和灌浆罐液位信息等数据，用于计算在钻进过程中由于钻井设备损坏而导致钻井事故发生的概率。
[0099]
s202：根据s201所读取的数据进行逻辑分析，判断钻井人员与设备的状态
[0100]
s203：通过在钻井过程中布置传感器、摄像头等设备，采集钻井过程中的一系列信号
[0101]
s204：对所采集的传感器信号进行去噪处理，并进行时频域分析
[0102]
⑴
去噪处理：信号在传输的过程中很容易受到外界因素的影响，所传输的实际信息也会因此受到影响。小波变换可以对非平稳信号进行有效处理，能够在时间和频域上同时进行局域化分析。因此，本发明采用小波变换进行去噪处理。小波变换阈值去噪的基本思想是提前设置好一个临界值作为阈值。对含噪信号进行阈值去噪是对进行小波变换，将阈值和系数进行比较，对大于和小于阈值的系数进行分别处理。对大于阈值系数进行保留处理，小于阈值的系数被置为零处理，对留下的系数进行小波重构得到处理后的信号。
[0103][0104]
其中是小波函数，we(a,t)是e(t)的小波变换，采用通用阈值规则选取小波变换阈值去噪法的阈值λ，如下所示：
[0105][0106]
其中σ为附加噪声信号的标准差，n为实际测量信号f(t)经过小波变换分解在得到的小波系数个数的总和。采用的软阈值处理函数对测量信号的小波变换系数进行非线性阈值处理，如下所示：
[0107][0108]
⑵
时频域分析：对于已去噪处理的传感器信号，除了需要获取信号的频域特征，还需分析信号的时间历程变化以提取瞬态信息。强大的时频域分析方法能够对信号的频率与时间的相互关系进行反映，并能够描述信号的局部细节特征，对非平稳信号的处理分析大有裨益。采用短期傅里叶变换进行时频域分析：
[0109][0110]
其中，ω(t)表示截断窗口，将截断后每段信号进行逐步分析，信号随时间的变化特性就可以通过对比各个时间段的局部频谱图来获取。
[0111]
s205：通过对以分析的数据进行计算，得到钻井人员和设备的失效数据
[0112]
⑴
钻井人员失效数据计算：
[0113]
人为因素是理解和分析人的表现和确保工作场所安全的主要因素。执行与安全相关或时间紧迫的任务的工人经常要承担对身体和精神要求很高的任务，从而导致过度疲劳和高压力水平，从而对他们的绩效产生负面影响。此外，学习是员工的内在行为特征，它直接影响绩效。对各种绩效塑造因素(psf)的汇合进行严格管理，以提高系统生产力并确保工人的安全。主要的psf有身体疲劳、工作压力和工作经验。通过对钻井人员状态数据的分析和处理，分别量化身体疲劳、工作压力和工作经验对钻井事故发生的影响，如下：
[0114]
①
工作经验：每次重复任务时，工人的工作速度变得更快，这种现象被称为边做边学。随着工人获得经验，她/他的安全事件风险累积水平降低，风险累积水平可以用下式计算：
[0115]ce
(t)＝t-l
[0116]
其中ce(t)是风险累积水平；t是工作时间；l是学习速度。
[0117]
②
身体疲劳：疲劳是工作的典型后果，可能会对绩效产生不利影响，并且随着时间的推移疲劳增加，人为错误也会增加。恢复可以定义为个体在压力源终止后恢复到压力源前功能水平所需的时间。工间休息会打断生产过程并减少可用的生产时间，但它们对于缓解一些累积的疲劳和减少无聊是必要的。在这种情况下，恢复对工人的绩效产生了与疲劳相反的影响，即它降低了错误率和事故风险。疲劳累积的计算如下：
[0118][0119][0120]
其中f(ti)是随着时间ti的累积疲劳；r(t
i-1
)是从循环i-1进行的休息后的残余疲劳；λ是疲劳累积的速度；r(ti)是长度为τi的休息后的残余疲劳；μ是恢复速率。
[0121]
③
工作压力：压力通常是指一种紧张情绪感觉，是由个人资源与环境需求之间的
不平衡引起的。持续暴露于与工作相关的压力源(例如，时间压力、极端天气条件、对失败的恐惧等)可能导致身体和精神障碍。压力的累积如下：
[0122][0123]
其中s(t)是在时间t的压力水平；b是最开始的压力水平；β是一个人能够承受的最大压力；α是压力累积的速度。
[0124]
在钻井作业中，工人通常同时经历学习、疲劳恢复和压力积累，它们所导致的人为失误概率的计算如下：
[0125]
log(hep)＝6
×
log(ce×
we+f
×
wf+s
×ws
)
[0126]
其中hep是人为失误概率；we、wf、ws分别为学习、疲劳、压力的权重。
[0127]
⑵
钻井设备失效数据计算：可以将钻井设备分为电子设备、液压设备和机械设备。
[0128]
①
电子设备，失效过程遵循指数分布：
[0129]
re＝e-at
[0130]
其中，re是电控模块的可靠度；a是电子元件的失效率；t是时间。
[0131]
②
液压设备，失效过程遵循威布尔分布，概率密度函数为：
[0132][0133]
该威布尔退化模型的累积分布函数即累计失效率函数为：
[0134][0135]
液压元件的可靠度可表示为：
[0136]
rh＝1-fh(t,k,λ)
[0137]
其中w是威布尔退化模型中的概率密度函数；fh是威布尔退化模型中的累积分布函数，也是液压模块的累积失效率函数；rh是液压模块的可靠度；k是威布尔模型中的形状参数；λ是威布尔模型中的尺度参数。
[0138]
③
机械设备，其失效过程遵循伽马分布：
[0139]
rm(τ)-rm(t)～ga[α(τ)-α(t),β]
[0140]
其中，rm(τ)和rm(t)表示在τ时刻和t时刻的状态，ga[*]表示伽马分布，α为伽马分布中的形状参数，β为伽马分布中的尺度参数。
[0141]
建立参数模型的具体步骤为：
[0142]
s301：通过变量之间的物理关系与采样次数确定条件概率表：
[0143]
所有自变量和因变量节点之间的关系是根据提供的物理模型确定的。然后使用合适的方法对父节点进行采样，例如蒙特卡罗模拟、粒子滤波和随机滤波。最终使用具有足够采样值和相应概率的物理关系获得条件概率表。
[0144]
s302：通过假设变量服从一定概率分布来确定变量的先验概率
[0145]
先验概率是从初始时刻对应于父节点的性能变量的分布获得的。根据实际物理情况，分布可以是正态、指数、对数正态等。随后使用离散化方法对这些相应节点进行离散化，以形成离散的先验概率。
[0146]
钻井井控风险动态评估的具体步骤为：
[0147]
s401:通过实时输入钻井人员与设备的状态、安全钻井液密度窗口、压力约束准则、人员与设备的失效率以及钻井专家的知识意见，进行钻井井控风险进行动态评估。
[0148]
建立结构模型的具体步骤为：
[0149]
s501：建立人为因素静态贝叶斯网络
[0150]
通过将人为因素计算公式中的各个参数映射为贝叶斯网络中的各个参数节点，将s3得到的条件概率表和先验概率输入，建立的人为因素静态贝叶斯网络如图2所示。其中l、λ、μ、а、we、wf、ws是自变量节点或父节点，ce、f、s、hep是因变量节点或子节点，而且hep是最终输出节点，即人为失误概率。
[0151]
s502：建立设备因素静态贝叶斯网络
[0152]
将控压钻井装置中的设备设置为贝叶斯网络中的父节点，设备的失效概率作为子节点和输出节点，建立的设备因素静态贝叶斯网络如图3所示。其中m1是旋转控制头，m2是防喷器，m3是节流管汇，m4是液罐(钻井液罐和灌浆罐)，m5是振动筛，m6是流量计，m7是泵(回压泵和钻井泵)，m8是阀(闸阀、旋拧阀、隔膜阀以及球形阀)，m9是液气分离器，pm是钻井设备的失效概率。
[0153]
s503：建立环境因素静态贝叶斯网络
[0154]
通多将s1中的物理模型的各个参数映射为贝叶斯网络中的各个参数节点，将s3得到的条件概率表和先验概率输入，建立的环境因素静态贝叶斯网络如图4所示，该网络由地球力学参数层、钻井地质力学参数层、安全钻井液密度窗口层、环境因素失效概率层组成。其中σh、σh、α、η、c0、s
t
为地球力学参数，p
p
、pc、pf是钻井地质力学参数，sb、sg、sf、sc、δρ、δp是确定安全钻井液密度窗口的自变量参数，ρ
kmin
、ρ
cmin
、ρ
skmax
、ρ
lmax
分别是防井涌下限值、防井塌下限值、防卡钻上限值、防井漏上限值，pe是环境因素的失效概率。
[0155]
s504：建立多因素融合井控风险静态贝叶斯网络
[0156]
通过将人为因素、设备因素、环境因素融合，建立多因素融合井控风险静态贝叶斯网络，如图5所示，其中淡绿色的是环境因素节点，淡蓝色的是人为因素节点，淡紫色的是设备因素的节点，p是总的钻井事故节点，节点pe、hep、pm均连接到节点p。
[0157]
s505：建立多因素融合井控风险动态贝叶斯网络
[0158]
根据转化动态贝叶斯网络时间片与时间片间的条件概率表，建立的多因素融合井控风险动态贝叶斯网络如图6所示。多因素融合井控风险动态贝叶斯网络中的各个节点与图5中的静态贝叶斯网络相同，表示了从t时刻到t+1时刻的信息变化。
[0159]
如图7所示，控压钻井装置，包括旋转控制头101、防喷器102、节流管汇103、节流管汇104、液气分离器105、钻井液罐106、振动筛107、流量采集装置108、流量计109、灌浆罐110、钻井泵111、回压泵112，以及3个旋拧阀113、1个球形阀114、5个隔膜阀115、18个闸阀116。其中，防喷器102与旋转控制头101直接相连，能够在发生井涌等钻井事故时实现关井。节流管汇103由2个旋拧阀113、2个隔膜阀115、2个闸阀116组成，连接方式是先串联后并联；节流管汇104由2个隔膜阀115、4个闸阀116组成，连接方式是先串联后并联，节流管汇是钻井的关键设备，主要用于实现钻进和起下钻过程中对井口压力的控制。液气分离器105能够在钻进过程中实现液气分离，在钻井液回流到钻井液罐106时，减少钻井液密度的下降。液气分离器105、振动筛107、钻井泵111、回压泵112均与钻井液罐106相连，钻井液罐105能够提供钻井液，用于平衡井内压力。振动筛107能够将混入钻井液中的块状杂质过滤，提高钻
井液密度。流量采集装置108是由2个闸阀116和流量计109串联然后和1个闸阀116并联组成，用于采集循环流体流量。灌浆罐110和回压泵112，用于起下钻、接单根过程中维持循环过程的连续和井口回压。钻井泵111，用于在钻进过程中泵入钻井液，以实现井内压力平衡。
[0160]
如图8所示，多因素融合的井控风险动态定量评估系统，包含5个部分：数据收集与分析子系统201、钻井设备状态监测子系统208、钻井人员状态监测子系统214、钻井液密度监测子系统220、地质数据收集与处理子系统227。
[0161]
数据收集与分析子系统201，包括通讯模块202、信号转换模块203、概率信息生成与更新模块204、钻井事故发生概率算法模块205、风险推理与评估模块206、风险显示和报警模块207。通讯模块202，用于接收通讯模块213、219、226、231发送的数据信息；信号转换模块203，用于将接收到的信号转换为电信号；概率信息生成与更新模块204，用于读取信号转换模块203转换的电信号，并将读取到的电信号用于概率信息生成、跟踪、更新；钻井事故发生概率算法模块205，用于将各部分的概率信息汇总，生成钻井事故发生的概率；风险推理与评估模块206，读取钻井事故发生概率算法模块205生成的概率信息，提取风险特征信息，进行风险推理评估，得到风险诊断结果；风险显示与报警模块207，用于将风险推理与诊断模块206生成的结果，通过界面显示和声音的形式进行报警。
[0162]
钻井设备状态监测子系统208，包括振动传感器组209、压力传感器组210、位置传感器组211、钻井设备状态信息采集模块212、通讯模块213。振动传感器组209，贴装在旋转控制头101、防喷器102、节流管汇103和104、液气分离器105、振动筛107、钻井泵111、回压泵112上，用于采集压力状态；压力传感器组210，贴装在钻井液罐106、流量采集装置108、灌浆罐110上，用于采集压力状态；位置传感器，贴装在钻头处，用于采集钻头的位置信息；钻井设备状态信息采集模块212，用于收集振动传感器组209、压力传感器组210、位置传感器组211的传感器信号；通讯模块213，用于向通讯模块202发送钻井设备状态信息采集模块212所采集到的设备状态信息。
[0163]
钻井人员状态监测子系统214，包括摄像头组215、温度传感器组216、红外监测仪217、钻井人员状态信息采集模块218、通讯模块219。摄像头组215，布置在钻井人员工作场地，用于监测钻井人员的身体状态；温度传感器组216和红外监测仪217，布置在工作场地，用于采集钻井人员的体温信息；钻井人员状态信息采集模块218，用于收集摄像头组215、温度传感器组216、红外监测仪217所采集的状态信息；通讯模块219，用于向通讯模块202发送钻井人员状态信息采集模块218所采集到的人员状态信息。
[0164]
钻井液监测子系统220，包括压力传感器组221、密度指示器222、液位指示器223、流量计组224、钻井液数据采集模块225、通讯模块226。压力传感器组221，贴装在井壁处，用于采集经井筒内的钻井液压力信息；密度指示器222和液位指示器223，安装在钻井液罐106、灌浆罐110上，分别用于采集钻井液的密度和液位信息；流量计组224，安装在流量采集装置108中，用于采集循环液的流量信息；钻井液数据采集模块225，用于收集压力传感器组221、密度指示器222、液位指示器223、流量计组224所采集到的信息；通讯模块226，用于向通讯模块202发送钻井液数据采集模块所收集到的钻井液信息。
[0165]
地质数据收集与处理子系统227，包括钻井数据库228、钻井地质力学参数算法模块229、安全钻井液密度窗口算法模块230、通讯模块231。钻井数据库228，储存了大量的录井资料、邻井测井资料、岩心试验资料等钻井数据；钻井地质力学参数算法模块229，能够读
取钻井数据库228中的钻井数据，并计算出所需的地质力学参数；安全钻井液密度窗口算法模块230，能够计算出安全钻井液密度窗口；通讯模块231，用于向通讯模块202发送地质力学数据和安全钻井液密度窗口。
[0166]
在图8中，数据收集与分析子系统201、钻井设备状态监测子系统208、钻井人员状态监测子系统214、钻井液监测子系统220和地质数据收集与处理子系统227之间通过通讯模块相连，互相传输信息；钻井液监测子系统220与流量采集装置108、回压泵112等相连；钻井设备状态信息监测子系统208与防喷器102、节流管汇103等相连。