钻井法井壁结构综合安全监测系统及方法与流程

本发明涉及井壁安全监测，具体是钻井法井壁结构综合安全监测系统及方法。

背景技术：

1、钻井法在海上和矿建工程领域有广泛应用。在煤矿井筒群建设和使用过程中，井壁结构的安全是至关重要的问题。中深部煤矿井壁可能受到各种地质环境因素的影响，如水压、围岩压力、构造运动等，这些因素可能导致井壁结构变形损坏，甚至发生溃井、涌水等严重事故。常规钻井法从未实现通过预制井壁进行安全监测，这项井壁预制安全管控技术一直处于空白。然而，由于深部井壁围岩环境复杂多变，成井后的井壁安全监测手段往往难以全面评估和预测潜在的风险，亟需研发一种预制在井壁内的安全智能监测系统和方法，实现井壁质量安全有效实时监控。

2、授权公告号为cn110067551b的中国专利公开了一种井眼清洁度与井壁稳定性定量化实时监测方法，包括实际返出岩屑体积计算、理论返出岩屑体积计算、实时岩屑返出率计算和设定安全岩屑返出率窗口；1、实际返出岩屑体积计算；1）计算每米返出岩屑质量m湿；2）排除泥浆吸附作用引起的质量误差，该方法考虑的是井壁稳定性的量化计算，而未能解决对井壁环境变化导致井壁安全风险预估的问题；

3、为此，本发明提出钻井法井壁结构综合安全监测系统及方法。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出钻井法井壁结构综合安全监测系统及方法，实现了对井壁安全性的预警，达到井壁质量安全有效实时监控的目的。

2、为实现上述目的，本发明提出钻井法井壁结构综合安全监测方法，包括以下步骤：

3、步骤一：预先收集安全特征集合；并通过寿命检测实验，收集井壁寿命时长标签数据，以及各项安全特征对应的安全特征训练数据；通过寿损检测实验，预先收集安全特征寿损标签数据以及各项安全特征对应的安全特征波动训练数据；

4、步骤二：以各项安全特征对应的安全特征训练数据为输入，以井壁寿命时长标签数据为输出，训练井壁寿命预测模型；

5、以安全特征波动训练数据为输入，以安全特征寿损标签数据为输出，为每个安全特征训练井壁寿损比例预测模型；

6、步骤三：在使用钻井法完成待监测井的施工后，收集待监测井的井壁的各项安全特征的实际安全特征数据，并基于实际安全特征数据和井壁寿命预测模型获得待监测井的井壁的预期寿命；

7、步骤四：实时收集待监测井的井壁的各项安全特征的安全特征实时量，若存在任意一项安全特征存在安全隐患，转至步骤五；否则转至步骤六；

8、步骤五：收集待监测井的井壁的波动训练数据，以波动训练数据和对应的井壁寿损比例预测模型，输出预测的井壁寿损比例；基于寿损比例，更新井壁的预期寿命；执行步骤六；

9、步骤六：实时计算当前时间和监测开始时间的时间差值，若时间差值达到预期寿命的时间，发起井壁安全报警；

10、所述安全特征集合中的各项安全特征包括位移、应力、环境以及流体渗透；

11、所述收集井壁寿命时长标签数据，以及各项安全特征对应的安全特征训练数据，包括：

12、预先选择n个第一测试井壁，n为选择的第一测试井壁的数量；

13、将每个第一测试井壁的安全特征中的位移的参数值设置为0；

14、将每个第一测试井壁的应力、环境以及流体渗透分别设置为不同的参数值，并保持不变；

15、收集各个第一测试井壁的寿命时长标签；所述寿命时长标签可以是从测试开始至专业人员评估为存在安全风险之间的时长；

16、每个第一测试井壁的应力、环境以及流体渗透的参数组成安全特征向量，所有第一测试井壁的安全特征向量组成安全特征训练数据；

17、所有第一测试井壁的寿命时长标签组成井壁寿命时长标签数据；

18、所述预先收集安全特征寿损标签数据以及各项安全特征对应的安全特征波动训练数据的方式为：

19、为每个安全特征重新收集n个第二测试井壁，每个第二测试井壁对应一个第一测试井壁，且各个第二测试井壁的安全特征向量与其对应的第一测试井壁一致；

20、对于每个安全特征：

21、将该安全特征标记为i，将安全特征i的每个第二测试井壁的编号标记为ij；

22、将第ij个第二测试井壁对应的第一测试井壁的寿命时长标签标记为tzij；

23、对于第ij个第二测试井壁，任意选择一个时间点作为扰动时间点，将其安全特征向量中安全特征i的参数值进行持续的递增式变化；将选择的扰动时间点距离寿损检测实验开始时间的时长标记为tsij；

24、预设扰动收集时长t1；收集每个第二测试井壁在扰动时间点之后的扰动收集时长t1内的各项安全特征参数值按单位时间顺序组成的安全特征参数序列；所有安全特征的安全特征参数序列组成安全特征波动训练数据；

25、收集每个第二测试井壁最终的寿命时长，并将第ij个第二测试井壁的寿命时长标记为trij；

26、计算第ij个第二测试井壁的井壁寿损比例标签bij；井壁寿损比例标签bij的计算方式为，所有第二测试井壁的各个安全特征对应的井壁寿损比例标签组成安全特征寿损标签数据；

27、所述训练井壁寿命预测模型的方式为：

28、将每个第一测试井壁的安全特征向量作为井壁寿命预测模型的输入，所述井壁寿命预测模型以对该第一测试井壁的寿命时长的预测值作为输出，以该第一测试井壁对应的寿命时长标签作为预测目标，以寿命时长的预测值和寿命时长标签之间的差值作为第一预测误差，以最小化第一预测误差之和作为训练目标；对井壁寿命预测模型进行训练，直至第一预测误差之和达到收敛时停止训练；井壁寿命预测模型为多项式回归模型；所述第一预测误差之和为均方误差；

29、所述为每个安全特征训练井壁寿损比例预测模型的方式为：

30、对于每个安全特征：

31、将每个第二测试井壁的安全特征波动训练数据作为井壁寿损比例预测模型的输入，所述井壁寿损比例预测模型以对该第二测试井壁的井壁寿损比例的预测值作为输出，以该第二测试井壁对应的安全特征的井壁寿损比例标签作为预测目标，以井壁寿损比例的预测值和井壁寿损比例标签之间的差值作为第二预测误差，以最小化第二预测误差之和作为训练目标；对井壁寿损比例预测模型进行训练，直至第二预测误差之和达到收敛时停止训练；井壁寿损比例预测模型为时间序列预测模型；所述第二预测误差之和为均方误差；

32、所述实时收集待监测井的井壁的各项安全特征的安全特征实时量的方式为：

33、在待监测井的井壁上安装各个安全特征对应的物理传感器；

34、各个物理传感器实时收集对应安全特征的实时参数值作为该安全特征的安全特征实时量；

35、对所述任意一项安全特征存在安全隐患进行判断的方式为：

36、为各项安全特征预设安全特征变动阈值；

37、若任意一项安全特征的变化量大于安全特征变动阈值，则判断为存在安全隐患；

38、所述收集待监测井的井壁的波动训练数据的方式为：

39、收集判断存在安全隐患时刻开始的扰动收集时长t1内，各个安全特征的安全特征参数序列，组成波动训练数据；

40、所述以波动训练数据和对应的井壁寿损比例预测模型，输出预测的井壁寿损比例的方式为：

41、将判断为存在安全隐患对应的安全特征标记为危险特征；

42、将波动训练数据输入至危险特征对应的井壁寿损比例预测模型中，获得该井壁寿损比例预测模型输出的预测的井壁寿损比例；

43、所述更新井壁的预期寿命的方式为：

44、将更新前的井壁的预期寿命标记为yq；

45、将预测的井壁寿损比例标记为bp；

46、将判断为存在安全隐患的时间距离监测开始时间的时长标记为tr；

47、则更新后的井壁的预期寿命yh的计算方式为：。

48、提出钻井法井壁结构综合安全监测系统，包括训练数据收集模块、模型训练模块、井壁寿命预测模块以及安全监测模块；其中，各个模块之间通过电性方式连接；

49、训练数据收集模块，用于预先收集安全特征集合；并通过寿命检测实验，收集井壁寿命时长标签数据，以及各项安全特征对应的安全特征训练数据；通过寿损检测实验，预先收集安全特征寿损标签数据以及各项安全特征对应的安全特征波动训练数据，并将井壁寿命时长标签数据、安全特征训练数据、安全特征寿损标签数据和安全特征波动训练数据发送至模型训练模块；

50、模型训练模块，用于以各项安全特征对应的安全特征训练数据为输入，以井壁寿命时长标签数据为输出，训练井壁寿命预测模型，以安全特征波动训练数据为输入，以安全特征寿损标签数据为输出，为每个安全特征训练井壁寿损比例预测模型，并将井壁寿命预测模型发送至井壁寿命预测模块，将井壁寿命预测模型和井壁寿损比例预测模型发送至安全监测模块；

51、井壁寿命预测模块，用于在使用钻井法完成待监测井的施工后，收集待监测井的井壁的各项安全特征的实际安全特征数据，并基于实际安全特征数据和井壁寿命预测模型获得待监测井的井壁的预期寿命，并将预期寿命发送至安全监测模块；

52、安全监测模块，用于实时收集待监测井的井壁的各项安全特征的安全特征实时量，若存在任意一项安全特征存在安全隐患，收集待监测井的井壁的波动训练数据，以波动训练数据和对应的井壁寿损比例预测模型，输出预测的井壁寿损比例；基于寿损比例，更新井壁的预期寿命；并实时判断当前时间是否达到预期寿命的时间，若达到预期寿命的时间，发起井壁安全报警。

53、提出一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

54、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的钻井法井壁结构综合安全监测方法。

55、提出一种计算机可读存储介质，其上存储有可擦写的计算机程序；

56、当所述计算机程序在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述的钻井法井壁结构综合安全监测方法。

57、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

58、本发明通过预先收集安全特征集合；并通过寿命检测实验，收集井壁寿命时长标签数据，以及各项安全特征对应的安全特征训练数据；通过寿损检测实验，预先收集安全特征寿损标签数据以及各项安全特征对应的安全特征波动训练数据，以各项安全特征对应的安全特征训练数据为输入，以井壁寿命时长标签数据为输出，训练井壁寿命预测模型，以安全特征波动训练数据为输入，以安全特征寿损标签数据为输出，为每个安全特征训练井壁寿损比例预测模型，在使用钻井法完成待监测井的施工后，收集待监测井的井壁的各项安全特征的实际安全特征数据，并基于实际安全特征数据和井壁寿命预测模型获得待监测井的井壁的预期寿命，实时收集待监测井的井壁的各项安全特征的安全特征实时量，若存在任意一项安全特征存在安全隐患，收集待监测井的井壁的波动训练数据，以波动训练数据和对应的井壁寿损比例预测模型，输出预测的井壁寿损比例；基于寿损比例，更新井壁的预期寿命；实时计算当前时间和监测开始时间的时间差值，若时间差值达到预期寿命的时间，发起井壁安全报警。通过先训练井壁寿命预测模型来根据待监测井的各个安全特征的参数值预测出井壁的预期寿命，再在井壁遭受到过大的扰动后，使用井壁寿损比例预测模型对预期寿命进行调整，从而实现对井壁安全性的预警，达到井壁质量安全有效实时监控的目的。