深水钻井隔水管磁记忆内检测装置研发及应用

为了解决深水钻井隔水管裂纹、磨损、疲劳损伤等检测难题,基于磁记忆检测技术研制1种内检测器.其主要结构包括:数据采集腔,周向布置的60路GMR高灵敏度传感器,导向支撑轮,吊装牵拉钩等.该设备可以在不拆卸浮力块的情况下完成隔水管内壁的覆盖式扫查.结果表明:检测器具备较高的可靠性,操作简单、检测效率高;检测数据可以有效反映隔...     

超声波多普勒隔水管气侵监测系统设计与海上测试

为了研究超声波多普勒隔水管气侵监测测量原理的正确性和海上应用的可行性,开展了室内实验和现场试验。通过室内实验,得到了油基钻井液在不同含气情况下超声波多普勒信号与含气率之间的关系,验证了利用多普勒信号畸变进行气侵识别的有效性和适用性;通过开展陆上井现场试验,确定了隔水管气侵监测系统设计的关键参数,验证了超声波多普勒设备对大壁厚环空内部流动监测的可行性;设计并加工了隔水管气侵监测系统样机。通过在海上钻井过程中的实际应用,测试了监测系统的稳定性,得到了隔水管内部流动状态的监测信号,验证了隔水管气侵监测系统在海上现场应用的可行性。     

“三高”气田钻井过程硫化氢泄漏动态风险分析

传统的H2S泄漏风险分析方法不能很好地对事故发展过程进行动态分析,导致分析结果偏离实际。基于贝叶斯方法,构建了高温、高压、高含硫（“三高”）气田钻井过程中H2S泄漏的蝴蝶结模型并提出将其转化为贝叶斯网络,在事故已发生的情况下更新基本事件发生的概率。然后,假定事故后果在确定的时间段内发生的累积次数已知的条件下,更新安全屏障及事故后果发生的概率,从而完成对H2S泄漏的动态风险分析。结果表明,该方法克服了传统静态定量分析方法中的不足,可动态评估导致H2S泄漏的基本事件发生的概率和对顶事件发生的影响程度,并动态反映安全屏障和事故后果的风险变化,能为钻井过程中H2S泄漏的风险分析及防控措施提供参考。     

深水隔水管系统安全作业窗口分析

为分析深水隔水管系统在不同环境载荷下钻井平台允许的最大偏移量,确保整个钻井作业顺利完成并提高生产效率,建立隔水管-井口与土壤整体力学分析模型,提出1种以钻井平台向不同方向许可偏移距离确定安全作业窗口的分析方法,并结合实例分析表层海流速度及隔水管系统顶张力对隔水管系统安全作业窗口的影响.结果表明:当表层海流速度增大时,深...     

稠油热采井管柱失效动态风险分析研究

为保证稠油热采井筒管柱的安全运行,采用故障树与贝叶斯网络相结合的方法开展稠油热采井管柱失效风险分析,应用故障树分析方法定性识别管柱失效诱因,建立稠油热采井管柱失效场景演化模型,并将故障树转化为贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络对管柱失效风险进行定量分析,得出热采井管柱失效的关键致因和管柱失效的动态失效概率,以新疆油田某区块热采井的管柱失效为对象进行了案例分析。研究结果表明,该方法可为稠油热采井管柱失效风险分析及井筒完整性管理提供理论支撑和工程设计参考。     

基于贝叶斯—LOPA方法的深水钻井安全屏障可靠性分析

据统计,钻井过程是海上井喷事故的高发阶段,为保障钻井安全进行,安装了节流管线、防喷器等安全屏障减缓系统风险,安全屏障的可靠性直接影响钻井安全。利用贝叶斯—LOPA方法建立深水钻井安全屏障可靠性分析模型,以储层-溢流-井涌-井喷为事件链,运用三级井控理论建立独立保护层,每一保护层运用贝叶斯网络方法计算失效概率。在GeNIe软件中完成模型建立,并且完成后验概率计算、敏感性分析、影响力分析。通过分析计算结果给出风险控制关键事件和风险减缓措施,为钻井现场安全工作提出指导意见,确保深水钻井安全有序进行。     

海底泥浆举升钻井系统钻遇天然气水合物时的动态风险分析

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。     

基于动态贝叶斯网络的石化装置火灾事故动态风险分析

为揭示石油炼化装置事故风险动态特性和事故情景演变路径,在对石化装置进行风险因素分析的基础上构建石化装置火灾事故故障树,基于贝叶斯网络非常规突发事故的演变过程,构建情景演变下的动态贝叶斯网络模型,在综合考虑应急措施的基础上,利用MATLAB软件和联合概率公式计算出各种事故场景的状态概率.以丙烯精馏装置火灾事故为例,结果表...     

基于贝叶斯网络的城市地下燃气管网动态风险分析

为研究城市燃气管网风险的动态性,针对传统风险分析方法的局限性,提出基于贝叶斯网络的燃气管网动态风险分析方法。构建燃气管网失效蝴蝶结模型并将其转化为贝叶斯网络模型;在事故发生状态下更新事件失效概率,识别出关键因素;根据异常事件数据和贝叶斯理论,对基本事件失效概率进行实时动态改变;随之更新管网失效及各后果发生的概率,从而实现管网的动态风险分析。研究结果表明:该方法克服了传统风险分析方法的不足,可动态反映燃气管网失效和事故后果发生概率随时间变化的特征,能够为城市地下燃气管网的风险分析与事故预防提供参考。     

基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险分析

针对装配式建筑吊装施工期间风险影响因素多、不确定性高及风险状态随时间动态变化等问题,提出基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险动态分析方法。首先,根据装配式建筑吊装施工特点和事故致因理论,从“人、物、环、管”4个方面建立风险指标体系。其次,引入时间维度建立动态贝叶斯网络模型,利用模糊理论和专家打分法量化网络节点的概率,并结合Leaky Noisy-or Gate扩展模型修正条件概率。最后,利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对装配式建筑吊装施工安全风险进行动态风险分析。由实例分析得到某装配式建筑吊装施工安全风险的时序变化曲线,通过反向推理得到导致吊装事故发生的关键风险因素。研究成果可为分析和有效控制装配式建筑吊装施工安全风险提供新思路。     

Risk analysis of deepwater drilling operations using Bayesian network

Deepwater drilling is one of the high-risk operations in the oil and gas sector due to large uncertainties and extreme operating conditions. In the last few decades Managed Pressure Drilling Operations (MPD) and Underbalanced Drilling (UBD) have become increasingly used as alternatives to conventional drilling operations such as Overbalanced Drilling (OVD) technology. These newer techniques provide several advantages however the blowout risk during these operations is still not fully understood. Blowout is regarded as one of the most catastrophic events in offshore drilling operations; therefore implementation and maintenance of safety measures is essential to maintain risk below the acceptance criteria. This study is aimed at applying the Bayesian Network (BN) to conduct a dynamic safety analysis of deepwater MPD and UBD operations. It investigates different risk factors associated with MPD and UBD technologies, which could lead to a blowout accident. Blowout accident scenarios are investigated and the BNs are developed for MPD and UBD technologies in order to predict the probability of blowout occurrence. The main objective of this paper is to understand MPD and UBD technologies, to identify hazardous events during MPD and UBD operations, to perform failure analysis (modelling) of blowout events and to evaluate plus compare risk. Importance factor analysis in drilling operations is performed to assess contribution of each root cause to the potential accident; the results show that UBD has a higher occurrence probability of kick and blowout compared to MPD technology. The Rotating Control Devices (RCD) failure in MPD technology and increase in flow-through annulus in UBD technology are the most critical situations for kick and blowout.     

基于RPN-BN的平台-隔水管系统遇内波风险分析

为保障内孤立波作用下的深水半潜式钻井平台-隔水管系统的安全,同时解决海洋平台系统设备失效数据的缺失问题,提出1种风险优先系数（RPN）与贝叶斯（BN）结合的定量风险分析方法。首先,基于故障树和安全屏障方法,建立平台-隔水管系统Bow tie模型和贝叶斯风险演化模型;其次,根据贝叶斯推断和风险优先系数中的事故发生频度估计,得到平台-隔水管系统失效事故的发生概率;最后,通过贝叶斯网络的逆向推理能力辨识内孤立波作用下引起平台-隔水管系统失效的主要风险节点,实现对平台-隔水管系统失效事故的定量风险分析。结果表明:RPN-BN法可应用于平台-隔水管系统遇内波的定量风险分析;加强对平台漂移量的控制,提高动力定位系统控制设备的可靠性可有效抵御内波对系统造成的影响。     

基于DEMATEL/ISM的深水井喷风险影响因素研究*

为提高深水井喷事故风险管理水平,提出研究深水井喷风险影响因素的分析方法。从技术、人员、环境和管理4个方面,识别深水井喷事故风险致因因素,建立深水井喷事故风险评价指标体系;运用矩阵决策实验室分析法（DEMATEL）,研究风险因素之间的相互影响关系,计算不同风险因素的中心度和原因度,确定关键风险因素;进一步基于解释结构模型（ISM）划分不同影响因素的层次结构,分析风险因素之间的综合影响关系,建立深水井喷事故风险影响因素模型。结果表明:层级1为近邻致因,可直接导致井喷事故的发生;层级2~7为过渡致因,在风险传递过程中起到桥梁作用,对井喷事故的直接影响较小;而层级8则为本质致因,重视本质致因的改善有利于从根源上降低井喷事故的风险。研究结果可为深水井喷事故风险的预防和控制提供理论依据。     

Application of dynamic risk analysis in offshore drilling processes

Process safety is the common global language used to communicate the strategies of hazard identification, risk assessment and safety management. Process safety is identified as an integral part of process development and focuses on preventing and mitigating major process accidents such as fires, explosions, and toxic releases in process industries. Accident probability estimation is the most vital step to all quantitative risk assessment methods. Drilling process for oil is a hazardous operation and hence safety is one of the major concerns and is often measured in terms of risk. Dynamic risk assessment method is meant to reassess risk in terms of updating initial failure probabilities of events and safety barriers, as new information are made available during a specific operation. In this study, a Bayesian network model is developed to represent a well kick scenario. The concept of dynamic environment is incorporated by feeding the real-time failure probability values (observed at different time intervals) of safety barriers to the Bayesian network in order to obtain the corresponding time-dependent variations in kick consequences. This study reveals the importance of real-time monitoring of safety barrier performances and quantitatively shows the effect of deterioration of barrier performance on kick consequence probabilities. The Macondo blowout incident is used to demonstrate how early warnings in barrier probability variations could have been observed and adequately managed to prevent escalation to severe consequences.