基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。     

丛式井组直井段交碰风险评价及设计优化

直井段井眼防碰是丛式定向井施工过程中需要解决的主要难题之一。 为了有效减小丛式定向井直井段的交碰风险,对井眼交碰概率与井眼间距、井眼交碰概率与两井眼平行段长度的关系进行了研究,得出了丛式定向井直井段总体交碰概率的求取方法。基于该方法,对由4口井组成的线形井口丛式井直井段井眼交碰概率进行了计算,通过分析找出了交碰概率最小的直井段排列方式。研究结果表明:随着井眼间距的增大,井眼交碰概率呈快速下降趋势,井眼间距超过某一距离后,井眼交碰概率趋近于平稳;随着两井眼平行段长度的增加,井眼交碰概率呈增长趋势;通过优化排列及设计方式可有效减小丛式定向井直径段的交碰风险。研究为减小丛式开发井整体风险提供了新思路。