專利名稱：鉆井工程預(yù)警方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種預(yù)警方法及系統(tǒng)，特別是涉及一種鉆井工程預(yù) 警方法及系統(tǒng)。( 二)背景技術(shù)：
石油鉆探是一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)性、耗資巨大的系統(tǒng)工程，在鉆井施工 過程中，存在著大量的模糊性、隨機(jī)性等不確定性問題，工程事故隨時(shí)可能發(fā)生，如井噴、井 漏、塌落、鉆具損毀等，一旦發(fā)生將造成資金和時(shí)間，甚至生命財(cái)產(chǎn)的重大損失。比如2003 年12月23日，重慶市開縣的井噴事故，直接造成9. 3萬余人受災(zāi)，6. 5萬余人被迫疏散轉(zhuǎn) 移，累計(jì)門診治療27011人(次)，住院治療2142人(次)，243位無辜人員遇難，直接經(jīng)濟(jì) 損失達(dá)8200余萬元。據(jù)近年來的鉆井資料分析，鉆井過程中，處理復(fù)雜情況和鉆井事故的 時(shí)間，約占施工總時(shí)間的6 8%。因此，安全鉆井和優(yōu)化鉆井一直是鉆探工程的重要研究課題之一。隨著綜合錄井 和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，各大油田和儀器制造商都在對(duì)鉆井安全的有關(guān)內(nèi)容進(jìn)行研究， 也取得了一定的成果。但從國(guó)內(nèi)錄井行業(yè)的總體情況來看，目前尚沒有一套完整的、全面的 又能反映工程事故復(fù)雜多變特性的自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)，鉆井過程中工程事故的分析和判斷主要 依靠人工完成，依靠某一個(gè)參數(shù)的簡(jiǎn)單閥值、邏輯判斷。誤判、漏判以及判斷不及時(shí)的現(xiàn)象 經(jīng)常發(fā)生，無法滿足當(dāng)前鉆井技術(shù)飛速發(fā)展的需要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種自動(dòng)化、智能化、預(yù) 測(cè)準(zhǔn)確的鉆井工程預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的技術(shù)方案一種鉆井工程預(yù)警方法，通過定制工程事故復(fù)雜模型的方式來實(shí)現(xiàn)，該工程事故 復(fù)雜模型的定制過程為步驟a 定制工程事故復(fù)雜的鉆井狀態(tài)按照鉆井過程中的狀態(tài)依存與轉(zhuǎn)化關(guān)系，結(jié)合各種參數(shù)傳感器的實(shí)際測(cè)量結(jié)果， 根據(jù)生產(chǎn)工藝的要求，將鉆井過程分為一定個(gè)數(shù)的典型狀態(tài)，并將各典型狀態(tài)對(duì)應(yīng)的傳感 器參數(shù)劃歸為各典型狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的狀態(tài)模型后進(jìn)行處理；步驟b 定制工程事故復(fù)雜的預(yù)警方式工程事故復(fù)雜的預(yù)警方式含有邏輯判斷預(yù)警模式和模糊推理預(yù)警模式；工程事故 復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由工程參數(shù)原始值大小能夠表征的工程事故復(fù)雜的預(yù)警，采用邏輯判斷預(yù)警 模式；工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由兩個(gè)或兩個(gè)以上工程參數(shù)的變化趨勢(shì)才能表征的工程事故 復(fù)雜的預(yù)警，采用模糊推理預(yù)警模式；步驟c 定制工程事故復(fù)雜的參數(shù)優(yōu)先級(jí)工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，與工程事故復(fù)雜關(guān)聯(lián)的一定個(gè)數(shù)的工程參數(shù)在一段時(shí)間內(nèi) 按一定的次序發(fā)生，不同的次序?qū)?yīng)不同的工程事故復(fù)雜，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)專家經(jīng)驗(yàn)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)理 論和隨機(jī)過程理論確定工程事故復(fù)雜對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)參數(shù)的優(yōu)先級(jí)順序；工程事故復(fù)雜的參數(shù) 優(yōu)先級(jí)的定制只針對(duì)條件參數(shù)和判斷參數(shù)；
步驟d 定制工程事故復(fù)雜的主判參數(shù)和副判參數(shù)根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)理論和隨機(jī)過程理論將判斷參數(shù)分為主判參數(shù)與副判參數(shù)；當(dāng)工程 事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)必異常變化的工程參數(shù)稱為此工程事故復(fù)雜的主判參數(shù)；當(dāng)工程事故復(fù)雜 發(fā)生時(shí)按一定的概率出現(xiàn)的工程參數(shù)稱為此工程事故復(fù)雜的副判參數(shù)；主判參數(shù)和副判參 數(shù)通過不同的影響因子進(jìn)入到模糊推理預(yù)警模式中，對(duì)模糊推理預(yù)警模式輸出的結(jié)果有不 同的影響權(quán)重；步驟e 定制工程事故復(fù)雜的預(yù)警模型首先，定制工程事故復(fù)雜的名稱根據(jù)工程事故復(fù)雜發(fā)生后對(duì)鉆井的影響和處理 工程事故復(fù)雜操作規(guī)程的不同，對(duì)工程事故復(fù)雜命名；其次，定制工程事故復(fù)雜的參數(shù)工程事故復(fù)雜的參數(shù)含有條件參數(shù)和判斷參數(shù)， 在分析工程事故復(fù)雜的參數(shù)時(shí)，只有當(dāng)所有的條件參數(shù)都滿足設(shè)置的情況下才考慮分析判 斷參數(shù)，當(dāng)條件參數(shù)和判斷參數(shù)均滿足設(shè)置的情況下，預(yù)警模型被觸發(fā)；然后，定制工程事故復(fù)雜的判斷參數(shù)的特征量對(duì)傳感器所采集的工程參數(shù)通過 相關(guān)分析、小波變換、頻譜分析和時(shí)域分析確定工程參數(shù)在各個(gè)鉆井工作狀態(tài)的波動(dòng)幅度、 波動(dòng)頻率、變化率和變化趨勢(shì)；最后，定制工程事故復(fù)雜的判斷參數(shù)特征量的變化特征定性分析各工程事故復(fù) 雜發(fā)生時(shí)地層壓力不平衡導(dǎo)致的工程參數(shù)異常變化趨勢(shì)，并通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論和隨機(jī)過程 理論對(duì)以往發(fā)生此工程事故復(fù)雜時(shí)工程參數(shù)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定工程事故復(fù) 雜發(fā)生時(shí)對(duì)應(yīng)工程參數(shù)特征量的變化趨勢(shì)；步驟f:定制界面模型。在步驟a中鉆井狀態(tài)含有鉆進(jìn)狀態(tài)、離井底狀態(tài)、起鉆狀態(tài)、下鉆狀態(tài)、劃眼狀 態(tài)；每一個(gè)鉆井狀態(tài)含有穩(wěn)態(tài)過程和暫態(tài)過程。在步驟b中邏輯判斷預(yù)警模式的判斷方法為根據(jù)工程參數(shù)變化規(guī)律，分別設(shè)置 不同的邏輯判斷門限值和優(yōu)先級(jí)順序，當(dāng)井場(chǎng)實(shí)際數(shù)值大于或者低于設(shè)置的門限值，且滿 足優(yōu)先級(jí)順序時(shí)，預(yù)警模型被觸發(fā)；模糊推理預(yù)警模式的判斷方法為通過工程參數(shù)的歸 一化、模糊化、增一型模糊推理和解模糊環(huán)節(jié)模糊推理出工程事故復(fù)雜嚴(yán)重的程度大小。在步驟c中條件參數(shù)是指觸發(fā)工程事故復(fù)雜預(yù)警模型需要滿足的前提條件；判 斷參數(shù)是指條件參數(shù)滿足設(shè)置條件后，進(jìn)入工程事故復(fù)雜預(yù)警模型中參與計(jì)算的各種參 數(shù)。在步驟f中界面模型的定制含有工程復(fù)雜列表中的位置定制、是否允許報(bào)警定 制、報(bào)警間隔定制、工程參數(shù)實(shí)時(shí)曲線位置定制和界面顏色背景定制。一種鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)，含有主程序、預(yù)處理模塊、異常處理模塊和事故判斷模 塊；主程序含有配置管理模塊、預(yù)警信息解釋模塊、顯示輸出模塊；配置管理模塊完成 配置數(shù)據(jù)庫(kù)和界面設(shè)置信息的讀取和存儲(chǔ)功能，同時(shí)完成各功能模塊的數(shù)據(jù)交互，對(duì)各功 能模塊進(jìn)行屬性配置；預(yù)警信息解釋模塊將異常處理模塊的處理結(jié)果和事故判斷模塊的判 斷結(jié)果解釋為異常發(fā)生或事故發(fā)生的預(yù)警信息，并保存預(yù)警信息至預(yù)警日志數(shù)據(jù)庫(kù)；顯示 輸出模塊通過添加編輯常規(guī)顯示對(duì)象實(shí)時(shí)顯示錄井?dāng)?shù)據(jù)和錄井狀態(tài)，顯示輸出模塊通過添 加編輯報(bào)警顯示對(duì)象實(shí)時(shí)顯示預(yù)警信息，并將預(yù)警結(jié)果打印輸出；
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預(yù)處理模塊通過調(diào)用數(shù)據(jù)獲取插件取得實(shí)時(shí)錄井?dāng)?shù)據(jù)，預(yù)處理模塊通過調(diào)用數(shù)據(jù) 濾波模塊對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，預(yù)處理模塊根據(jù)實(shí)時(shí)錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行錄井狀態(tài)的判斷和 各實(shí)時(shí)參數(shù)門限的設(shè)置，預(yù)處理模塊向主程序輸出實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和錄井狀態(tài)信息；由于各種綜合錄井儀的軟件內(nèi)部數(shù)據(jù)通訊所采用的技術(shù)各不相同，而且大多數(shù)儀 器的軟件接口方法不公開，必須采用復(fù)雜的接口分析技術(shù)來進(jìn)行解析。目前國(guó)內(nèi)外主流綜 合錄井儀器多達(dá)十幾種，同樣的儀器又有多種軟件版本，接口的類型非常復(fù)雜。數(shù)據(jù)獲取插 件采用了多種軟件接口方法，如WITS接口、網(wǎng)絡(luò)截取、通訊攔截、COM自動(dòng)化接口、通訊文件 解析等等，實(shí)現(xiàn)了目前國(guó)內(nèi)外所有的主流綜合錄井儀數(shù)據(jù)接口，并且實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸速率可 滿足1組/秒。預(yù)處理模塊是鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它的設(shè)計(jì)是對(duì)于錄井狀態(tài)切換時(shí)的與事 故預(yù)報(bào)相關(guān)的多項(xiàng)工程參數(shù)變化特征進(jìn)行重點(diǎn)分析，找出規(guī)律而實(shí)現(xiàn)的。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目 的是提高預(yù)警的有效性，根據(jù)鉆井狀態(tài)和參數(shù)特征對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理，提取出 有價(jià)值的變化信息，進(jìn)入事故模型進(jìn)行處理。異常處理模塊通過設(shè)置實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息，采用加窗處理的方法完成實(shí) 時(shí)參數(shù)的平均值、變化率、振幅值這些特征量的計(jì)算，并判斷參數(shù)是否發(fā)生異常變化，輸出 異常信息；實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息含有計(jì)算區(qū)間、計(jì)算門限；參數(shù)的異常判斷可以說是整個(gè)鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)的核心，判斷結(jié)果的正確與否關(guān) 系到后面工程事故復(fù)雜預(yù)報(bào)的成敗。但是由于原始的采樣數(shù)據(jù)中往往包含了過多的干擾數(shù) 據(jù)，這些因素大大影響了事故預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，所以對(duì)于大多數(shù)工程事故復(fù)雜來說更有效的 判斷依據(jù)是各種參數(shù)的不同特征量。參數(shù)異常判斷的主要思路是實(shí)時(shí)觀測(cè)參數(shù)特征量的變化趨勢(shì)，當(dāng)該特征量超出設(shè) 定的正常變化范圍時(shí)，認(rèn)為該參數(shù)發(fā)生了異常。對(duì)于不同的特征量，采用統(tǒng)一的異常判斷的方法，現(xiàn)在以原始值的異常判斷為例， 對(duì)該方法作一下簡(jiǎn)要說明。異常判斷過程根據(jù)參數(shù)當(dāng)前的特征量值動(dòng)態(tài)計(jì)算該特征量的 均值；然后利用均值和預(yù)先設(shè)定好的參數(shù)特征量閾值得出參數(shù)特征量正常變化的范圍；最 后用當(dāng)前的特征量值與該范圍上下限進(jìn)行比較，在當(dāng)前的特征量值超出范圍時(shí)我們認(rèn)為參 數(shù)變化異常。事故判斷模塊通過設(shè)置事故門限以及條件參數(shù)、判斷參數(shù)這些屬性信息，根據(jù)異 常處理模塊的異常信息，采用邏輯判斷預(yù)警模式和模糊推理預(yù)警模式相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)事 故的模糊判斷，并輸出事故判斷結(jié)果信息；事故判斷模塊在分析參數(shù)時(shí)，只有當(dāng)所有的條件 參數(shù)都滿足設(shè)置的情況下才考慮分析判斷參數(shù)，當(dāng)條件參數(shù)和判斷參數(shù)均滿足設(shè)置的情況 下，才進(jìn)行事故判斷；工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由工程參數(shù)原始值大小能夠表征的工程事故復(fù) 雜的預(yù)警，采用邏輯判斷預(yù)警模式；工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由兩個(gè)或兩個(gè)以上工程參數(shù)的變 化趨勢(shì)才能表征的工程事故復(fù)雜的預(yù)警，采用模糊推理預(yù)警模式。常規(guī)顯示對(duì)象含有數(shù)據(jù)顯示、儀表顯示、曲線顯示和動(dòng)畫顯示，報(bào)警顯示對(duì)象含有 異常顯示、事故報(bào)警、報(bào)警曲線。邏輯判斷預(yù)警模式的判斷方法為根據(jù)工程參數(shù)變化規(guī)律，分別設(shè)置不同的邏輯 判斷門限值和優(yōu)先級(jí)順序，當(dāng)井場(chǎng)實(shí)際數(shù)值大于或者低于設(shè)置的門限值，且滿足優(yōu)先級(jí)順 序時(shí)，預(yù)警模型被觸發(fā)；模糊推理預(yù)警模式的判斷方法為通過工程參數(shù)的歸一化、模糊化、增一型模糊推理和解模糊環(huán)節(jié)模糊推理出工程事故復(fù)雜嚴(yán)重的程度大小。 數(shù)據(jù)獲取插件通過與各種綜合錄井儀軟件之間建立連接來實(shí)時(shí)獲取綜合錄井?dāng)?shù)
據(jù)源的各種錄井參數(shù)；所述預(yù)處理模塊首先從配置數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取參數(shù)門限、數(shù)據(jù)獲取插件
信·
息這些配置信息，如果這些配置信息修改了，則保存修改后的配置信息至配置數(shù)據(jù)庫(kù)。異常處理模塊首先從配置數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息，如果實(shí)時(shí)參 數(shù)的特征量屬性信息修改了，則保存修改后的實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息至配置數(shù)據(jù)庫(kù)； 異常處理模塊從預(yù)處理模塊中取得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和錄井狀態(tài)；所述特征量是對(duì)由錄井儀采集的 傳感器參數(shù)和重要派生參數(shù)進(jìn)行處理和分析得來的二次變量，或者是錄井儀采集的傳感器 參數(shù)和重要派生參數(shù)經(jīng)過濾波后的原始值。事故判斷模塊首先從配置數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取事故門限以及條件參數(shù)、判斷參數(shù)這些屬 性信息，如果這些屬性信息修改了，則保存修改后的屬性信息至配置數(shù)據(jù)庫(kù)。模糊推理預(yù)警模式的具體模糊推理過程如下第一步、異常參數(shù)特征值的映射映射就是把不同參數(shù)異常特征值的不同變化區(qū)間變換到模糊模型隸屬函數(shù)所要 使用的統(tǒng)一數(shù)值區(qū)間。在石油鉆井工程事故預(yù)警系統(tǒng)中，輸入變量的種類不同，物理單位也 各不相同，為便于使用統(tǒng)一的增一型分層模糊系統(tǒng)進(jìn)行模糊推理，通過對(duì)實(shí)際物理變量的 統(tǒng)計(jì)分析，確定該輸入變量的變化范圍及變化特征，利用分析得到的映射關(guān)系，將這些輸入 變量映射到統(tǒng)一的區(qū)間上，進(jìn)行模糊化以后由統(tǒng)一模型的模糊單元進(jìn)行模糊推理。設(shè)某一 個(gè)輸入變量(或特征變量)V的正常變化范圍是V1 V2，通過閾值分析可以確定其異常變 化的上下閾值范圍是[vmin_，VmaxJ，[vmin+, VmaxJ，vmax_ ( V1, vmin+彡v2，這樣通過線性映射將 實(shí)際閾值范圍[Vmin-，VmaxJ、[Vmin+，Vmax+]分別映射到一個(gè)統(tǒng)一的區(qū)間[Clpd2]上，其映射關(guān)系 為d = klv+k2, k^k2分別為映射系數(shù)，可以確定為，
權(quán)利要求
1.一種鉆井工程預(yù)警方法，其特征是通過定制工程事故復(fù)雜模型的方式來實(shí)現(xiàn)，該 工程事故復(fù)雜模型的定制過程為步驟a 定制工程事故復(fù)雜的鉆井狀態(tài)按照鉆井過程中的狀態(tài)依存與轉(zhuǎn)化關(guān)系，結(jié)合各種參數(shù)傳感器的實(shí)際測(cè)量結(jié)果，根據(jù) 生產(chǎn)工藝的要求，將鉆井過程分為一定個(gè)數(shù)的典型狀態(tài)，并將各典型狀態(tài)對(duì)應(yīng)的傳感器參 數(shù)劃歸為各典型狀態(tài)所對(duì)應(yīng)的狀態(tài)模型后進(jìn)行處理； 步驟b 定制工程事故復(fù)雜的預(yù)警方式工程事故復(fù)雜的預(yù)警方式含有邏輯判斷預(yù)警模式和模糊推理預(yù)警模式；工程事故復(fù)雜 發(fā)生時(shí)，由工程參數(shù)原始值大小能夠表征的工程事故復(fù)雜的預(yù)警，采用邏輯判斷預(yù)警模式； 工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由兩個(gè)或兩個(gè)以上工程參數(shù)的變化趨勢(shì)才能表征的工程事故復(fù)雜的 預(yù)警，采用模糊推理預(yù)警模式；步驟c 定制工程事故復(fù)雜的參數(shù)優(yōu)先級(jí)工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，與工程事故復(fù)雜關(guān)聯(lián)的一定個(gè)數(shù)的工程參數(shù)在一段時(shí)間內(nèi)按一 定的次序發(fā)生，不同的次序?qū)?yīng)不同的工程事故復(fù)雜，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)專家經(jīng)驗(yàn)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論和 隨機(jī)過程理論確定工程事故復(fù)雜對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)參數(shù)的優(yōu)先級(jí)順序；工程事故復(fù)雜的參數(shù)優(yōu)先 級(jí)的定制只針對(duì)條件參數(shù)和判斷參數(shù)；步驟d 定制工程事故復(fù)雜的主判參數(shù)和副判參數(shù)根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)理論和隨機(jī)過程理論將判斷參數(shù)分為主判參數(shù)與副判參數(shù)；當(dāng)工程事故 復(fù)雜發(fā)生時(shí)必異常變化的工程參數(shù)稱為此工程事故復(fù)雜的主判參數(shù)；當(dāng)工程事故復(fù)雜發(fā)生 時(shí)按一定的概率出現(xiàn)的工程參數(shù)稱為此工程事故復(fù)雜的副判參數(shù)；主判參數(shù)和副判參數(shù)通 過不同的影響因子進(jìn)入到模糊推理預(yù)警模式中，對(duì)模糊推理預(yù)警模式輸出的結(jié)果有不同的 影響權(quán)重；步驟e 定制工程事故復(fù)雜的預(yù)警模型首先，定制工程事故復(fù)雜的名稱根據(jù)工程事故復(fù)雜發(fā)生后對(duì)鉆井的影響和處理工程 事故復(fù)雜操作規(guī)程的不同，對(duì)工程事故復(fù)雜命名；其次，定制工程事故復(fù)雜的參數(shù)工程事故復(fù)雜的參數(shù)含有條件參數(shù)和判斷參數(shù)，在分 析工程事故復(fù)雜的參數(shù)時(shí)，只有當(dāng)所有的條件參數(shù)都滿足設(shè)置的情況下才考慮分析判斷參 數(shù)，當(dāng)條件參數(shù)和判斷參數(shù)均滿足設(shè)置的情況下，預(yù)警模型被觸發(fā)；然后，定制工程事故復(fù)雜的判斷參數(shù)的特征量對(duì)傳感器所采集的工程參數(shù)通過相關(guān) 分析、小波變換、頻譜分析和時(shí)域分析確定工程參數(shù)在各個(gè)鉆井工作狀態(tài)的波動(dòng)幅度、波動(dòng) 頻率、變化率和變化趨勢(shì)；最后，定制工程事故復(fù)雜的判斷參數(shù)特征量的變化特征定性分析各工程事故復(fù)雜發(fā) 生時(shí)地層壓力不平衡導(dǎo)致的工程參數(shù)異常變化趨勢(shì)，并通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論和隨機(jī)過程理論 對(duì)以往發(fā)生此工程事故復(fù)雜時(shí)工程參數(shù)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定工程事故復(fù)雜發(fā) 生時(shí)對(duì)應(yīng)工程參數(shù)特征量的變化趨勢(shì)； 步驟f:定制界面模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鉆井工程預(yù)警方法，其特征是在所述步驟a中鉆井狀態(tài)含 有鉆進(jìn)狀態(tài)、離井底狀態(tài)、起鉆狀態(tài)、下鉆狀態(tài)、劃眼狀態(tài)；每一個(gè)鉆井狀態(tài)含有穩(wěn)態(tài)過程 和暫態(tài)過程。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鉆井工程預(yù)警方法，其特征是在所述步驟b中邏輯判斷 預(yù)警模式的判斷方法為根據(jù)工程參數(shù)變化規(guī)律，分別設(shè)置不同的邏輯判斷門限值和優(yōu)先 級(jí)順序，當(dāng)井場(chǎng)實(shí)際數(shù)值大于或者低于設(shè)置的門限值，且滿足優(yōu)先級(jí)順序時(shí)，預(yù)警模型被觸 發(fā)；模糊推理預(yù)警模式的判斷方法為通過工程參數(shù)的歸一化、模糊化、增一型模糊推理和 解模糊環(huán)節(jié)模糊推理出工程事故復(fù)雜嚴(yán)重的程度大小。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鉆井工程預(yù)警方法，其特征是在所述步驟c中條件參數(shù)是 指觸發(fā)工程事故復(fù)雜預(yù)警模型需要滿足的前提條件；判斷參數(shù)是指條件參數(shù)滿足設(shè)置 條件后，進(jìn)入工程事故復(fù)雜預(yù)警模型中參與計(jì)算的各種參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鉆井工程預(yù)警方法，其特征是在所述步驟f中界面模型的 定制含有工程復(fù)雜列表中的位置定制、是否允許報(bào)警定制、報(bào)警間隔定制、工程參數(shù)實(shí)時(shí) 曲線位置定制和界面顏色背景定制。
6.一種鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)，其特征是含有主程序、預(yù)處理模塊、異常處理模塊和事故 判斷模塊；主程序含有配置管理模塊、預(yù)警信息解釋模塊、顯示輸出模塊；配置管理模塊完成配置 數(shù)據(jù)庫(kù)和界面設(shè)置信息的讀取和存儲(chǔ)功能，同時(shí)完成各功能模塊的數(shù)據(jù)交互，對(duì)各功能模 塊進(jìn)行屬性配置；預(yù)警信息解釋模塊將異常處理模塊的處理結(jié)果和事故判斷模塊的判斷結(jié) 果解釋為異常發(fā)生或事故發(fā)生的預(yù)警信息，并保存預(yù)警信息至預(yù)警日志數(shù)據(jù)庫(kù)；顯示輸出 模塊通過添加編輯常規(guī)顯示對(duì)象實(shí)時(shí)顯示錄井?dāng)?shù)據(jù)和錄井狀態(tài)，顯示輸出模塊通過添加編 輯報(bào)警顯示對(duì)象實(shí)時(shí)顯示預(yù)警信息，并將預(yù)警結(jié)果打印輸出；預(yù)處理模塊通過調(diào)用數(shù)據(jù)獲取插件取得實(shí)時(shí)錄井?dāng)?shù)據(jù)，預(yù)處理模塊通過調(diào)用數(shù)據(jù)濾波 模塊對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，預(yù)處理模塊根據(jù)實(shí)時(shí)錄井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行錄井狀態(tài)的判斷和各實(shí) 時(shí)參數(shù)門限的設(shè)置，預(yù)處理模塊向主程序輸出實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和錄井狀態(tài)信息；異常處理模塊通過設(shè)置實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息，采用加窗處理的方法完成實(shí)時(shí)參 數(shù)的平均值、變化率、振幅值這些特征量的計(jì)算，并判斷參數(shù)是否發(fā)生異常變化，輸出異常 信息；實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息含有計(jì)算區(qū)間、計(jì)算門限；事故判斷模塊通過設(shè)置事故門限以及條件參數(shù)、判斷參數(shù)這些屬性信息，根據(jù)異常處 理模塊的異常信息，采用邏輯判斷預(yù)警模式和模糊推理預(yù)警模式相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)事故的 模糊判斷，并輸出事故判斷結(jié)果信息；事故判斷模塊在分析參數(shù)時(shí)，只有當(dāng)所有的條件參數(shù) 都滿足設(shè)置的情況下才考慮分析判斷參數(shù)，當(dāng)條件參數(shù)和判斷參數(shù)均滿足設(shè)置的情況下， 才進(jìn)行事故判斷；工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由工程參數(shù)原始值大小能夠表征的工程事故復(fù)雜 的預(yù)警，采用邏輯判斷預(yù)警模式；工程事故復(fù)雜發(fā)生時(shí)，由兩個(gè)或兩個(gè)以上工程參數(shù)的變化 趨勢(shì)才能表征的工程事故復(fù)雜的預(yù)警，采用模糊推理預(yù)警模式。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)，其特征是所述常規(guī)顯示對(duì)象含有數(shù)據(jù) 顯示、儀表顯示、曲線顯示和動(dòng)畫顯示，所述報(bào)警顯示對(duì)象含有異常顯示、事故報(bào)警、報(bào)警曲 線。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)，其特征是所述邏輯判斷預(yù)警模式的判 斷方法為根據(jù)工程參數(shù)變化規(guī)律，分別設(shè)置不同的邏輯判斷門限值和優(yōu)先級(jí)順序，當(dāng)井場(chǎng) 實(shí)際數(shù)值大于或者低于設(shè)置的門限值，且滿足優(yōu)先級(jí)順序時(shí)，預(yù)警模型被觸發(fā)；模糊推理預(yù) 警模式的判斷方法為通過工程參數(shù)的歸一化、模糊化、增一型模糊推理和解模糊環(huán)節(jié)模糊推理出工程事故復(fù)雜嚴(yán)重的程度大小。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)，其特征是所述數(shù)據(jù)獲取插件通過與各 種綜合錄井儀軟件之間建立連接來實(shí)時(shí)獲取綜合錄井?dāng)?shù)據(jù)源的各種錄井參數(shù)；所述預(yù)處理 模塊首先從配置數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取參數(shù)門限、數(shù)據(jù)獲取插件信息這些配置信息，如果這些配置 信息修改了，則保存修改后的配置信息至配置數(shù)據(jù)庫(kù)。所述異常處理模塊首先從配置數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息，如果實(shí)時(shí)參 數(shù)的特征量屬性信息修改了，則保存修改后的實(shí)時(shí)參數(shù)的特征量屬性信息至配置數(shù)據(jù)庫(kù)； 異常處理模塊從預(yù)處理模塊中取得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和錄井狀態(tài)；所述特征量是對(duì)由錄井儀采集的 傳感器參數(shù)和重要派生參數(shù)進(jìn)行處理和分析得來的二次變量，或者是錄井儀采集的傳感器 參數(shù)和重要派生參數(shù)經(jīng)過濾波后的原始值。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)，其特征是所述事故判斷模塊首先從配 置數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取事故門限以及條件參數(shù)、判斷參數(shù)這些屬性信息，如果這些屬性信息修改 了，則保存修改后的屬性信息至配置數(shù)據(jù)庫(kù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種鉆井工程預(yù)警方法及系統(tǒng)；鉆井工程預(yù)警方法通過定制工程事故復(fù)雜模型的方式來實(shí)現(xiàn)，該工程事故復(fù)雜模型的定制過程為步驟a定制工程事故復(fù)雜的鉆井狀態(tài)，步驟b定制工程事故復(fù)雜的預(yù)警方式，步驟c定制工程事故復(fù)雜的參數(shù)優(yōu)先級(jí)，步驟d定制工程事故復(fù)雜的主判參數(shù)和副判參數(shù)，步驟e定制工程事故復(fù)雜的預(yù)警模型，步驟f定制界面模型；鉆井工程預(yù)警系統(tǒng)含有主程序、預(yù)處理模塊、異常處理模塊和事故判斷模塊；本發(fā)明提供了一種自動(dòng)化、智能化、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的鉆井工程預(yù)警方法及系統(tǒng)。
文檔編號(hào)E21B44/00GK102128022SQ20101061312
公開日2011年7月20日 申請(qǐng)日期2010年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月30日
發(fā)明者任成忠, 何成會(huì), 侯艷偉, 劉波, 孫輝, 宋海友, 李廣, 李新, 王磊, 苑洪偉, 馬繼兵, 黃勝霞 申請(qǐng)人:中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十二研究所