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海底泥浆举升钻井(Subsea Mud Lift Drilling, SMD)系统属于双梯度钻井系统。在钻井过程中遇到天然气水合物层(Natural Gas Hydrate, NGH)时,NGH的分解和二次生成造成了重大的风险。为了预测风险事故,对环境因素和设备因素进行了分析。首先,在建立蝴蝶结模型后,利用映射算法将其转化为贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN);其次,考虑不确定性影响,在BN中进行不确定性建模;然后,考虑设备因素的动态不确定性,通过转移概率矩阵将建立的BN转化为不确定性动态贝叶斯网络(Uncertain Dynamic Bayesian Networks, UDBN)。此外,还利用模糊理论和专家判断来量化设备故障的先验概率。结果表明,钻遇NGH层时,钻井风险概率比正常工况下有所增加。由于有天然气水合物的影响,发生风险的概率也变得具有不确定性。  相似文献   
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