本技術(shù)涉及深層頁(yè)巖氣復(fù)雜地層鉆井，特別是涉及一種鉆井卡鉆預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，中國(guó)石化加快了頁(yè)巖氣資源的勘探開發(fā)，開發(fā)工區(qū)地層壓力系數(shù)高、鉆井地質(zhì)條件復(fù)雜，導(dǎo)致鉆井復(fù)雜、故障頻發(fā)，其中卡鉆故障最為突出，嚴(yán)重制約了頁(yè)巖氣安全高效開發(fā)。

2、現(xiàn)有的卡鉆故障識(shí)別主要是專家知識(shí)系統(tǒng)，或利用常規(guī)錄井資料對(duì)工程異常進(jìn)行分析，而且僅有少量測(cè)量和運(yùn)算工作由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，大多數(shù)的分析和判斷依靠人工完成，由于個(gè)體知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及責(zé)任心差異等原因，往往會(huì)導(dǎo)致不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理鉆井異常及復(fù)雜的情況，增加了風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)上要求操作員全神貫注地觀察監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變化并迅速判明事故，是不太現(xiàn)實(shí)的。因此，現(xiàn)有卡鉆識(shí)別技術(shù)存在監(jiān)控信息綜合利用能力差，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警不夠及時(shí)，主觀性太強(qiáng)等缺陷。

3、綜上所述，如何有效地解決現(xiàn)有的卡鉆故障識(shí)別方法監(jiān)控信息綜合利用能力差，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警不夠及時(shí)，主觀性太強(qiáng)等問(wèn)題，是目前本領(lǐng)域技術(shù)人員急需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的是提供一種鉆井卡鉆預(yù)警方法，該方法實(shí)現(xiàn)了卡鉆故障的智能化、實(shí)時(shí)化判斷，提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的及時(shí)性；本技術(shù)的另一目的是提供一種鉆井卡鉆預(yù)警裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本技術(shù)提供如下技術(shù)方案：

3、一種鉆井卡鉆預(yù)警方法，包括：

4、獲取當(dāng)前時(shí)刻的本次綜合錄井參數(shù)組；

5、將所述本次綜合錄井參數(shù)組與預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組進(jìn)行對(duì)比，得到閾值診斷結(jié)果；

6、獲取所述本次綜合錄井參數(shù)組之前各預(yù)設(shè)時(shí)間段的歷史綜合錄井參數(shù)組；

7、根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組和各所述歷史綜合錄井參數(shù)組計(jì)算各所述綜合錄井參數(shù)的變化趨勢(shì)，得到參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果；

8、利用卡鉆故障診斷模型根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行鉆井卡鉆故障診斷，得到模型診斷結(jié)果；

9、當(dāng)根據(jù)所述閾值診斷結(jié)果、所述參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果和所述模型診斷結(jié)果確定需進(jìn)行故障預(yù)警時(shí)，進(jìn)行鉆井卡鉆預(yù)警。

10、在本技術(shù)的一種具體實(shí)施方式中，將所述本次綜合錄井參數(shù)組與預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組進(jìn)行對(duì)比，包括：

11、獲取當(dāng)前鉆井工況；其中，所述當(dāng)前鉆井工況為起鉆、下鉆、鉆進(jìn)中的一種；

12、將所述本次綜合錄井參數(shù)組與所述當(dāng)前鉆井工況對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組進(jìn)行對(duì)比；其中，所述預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組根據(jù)所述當(dāng)前鉆井工況下發(fā)生卡鉆故障時(shí)的摩阻值和綜合錄井參數(shù)組計(jì)算得到。

13、在本技術(shù)的一種具體實(shí)施方式中，利用卡鉆故障診斷模型根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行鉆井卡鉆故障診斷，包括：

14、利用基于粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卡鉆故障診斷模型根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行鉆井卡鉆故障診斷。

15、在本技術(shù)的一種具體實(shí)施方式中，根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組和各所述歷史綜合錄井參數(shù)組計(jì)算各所述綜合錄井參數(shù)的變化趨勢(shì)，得到參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果，包括：

16、針對(duì)所述本次綜合錄井參數(shù)組中每個(gè)本次綜合錄井參數(shù)，根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)和各所述歷史綜合錄井參數(shù)組中對(duì)應(yīng)的各歷史綜合錄井參數(shù)，分別計(jì)算第一滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的第一移動(dòng)平均值和第二滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的第二移動(dòng)平均值；

17、根據(jù)所述第一移動(dòng)平均值和所述第二移動(dòng)平均值計(jì)算移動(dòng)平均值偏差；

18、利用滑窗線性回歸函數(shù)根據(jù)所述移動(dòng)平均值偏差，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻所述第一滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度中所述本次綜合錄井參數(shù)和對(duì)應(yīng)的各所述歷史綜合錄井參數(shù)回歸的第一斜率值，并計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻所述第二滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度中所述本次綜合錄井參數(shù)和對(duì)應(yīng)的各所述歷史綜合錄井參數(shù)回歸的第二斜率值；

19、獲取各所述第一斜率值分別對(duì)應(yīng)的第一加權(quán)因子，根據(jù)各所述第一斜率值和各所述第一加權(quán)因子計(jì)算所述第一滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的第一平均局部斜率；

20、獲取各所述第二斜率值分別對(duì)應(yīng)的第二加權(quán)因子，根據(jù)各所述第二斜率值和各所述第二加權(quán)因子計(jì)算所述第二滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的第二平均局部斜率；

21、根據(jù)所述第一平均局部斜率和所述第二平均局部斜率計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的本次平均局部斜率差值；

22、獲取當(dāng)前時(shí)刻之前各預(yù)設(shè)時(shí)間段分別對(duì)應(yīng)的歷史平均局部斜率差值；

23、根據(jù)所述本次平均局部斜率差值和各所述歷史平均局部斜率差值，確定所述參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果。

24、在本技術(shù)的一種具體實(shí)施方式中，根據(jù)所述本次平均局部斜率差值和各所述歷史平均局部斜率差值，確定所述參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果，包括：

25、根據(jù)所述本次平均局部斜率差值和各所述歷史平均局部斜率差值，判斷是否各相鄰時(shí)間段中后一時(shí)間段的平均局部斜率均大于前一時(shí)間段的平均局部斜率，且各平均局部斜率均大于0；

26、若是，則確定需進(jìn)行故障預(yù)警。

27、在本技術(shù)的一種具體實(shí)施方式中，在獲取本次綜合錄井參數(shù)組之后，將所述本次綜合錄井參數(shù)組與預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組進(jìn)行對(duì)比之前，還包括：

28、判斷所述本次綜合錄井參數(shù)組中是否存在為異常跳動(dòng)值的本次綜合錄井參數(shù)；

29、若是，則將為異常跳動(dòng)值的本次綜合錄井參數(shù)進(jìn)行剔除。

30、在本技術(shù)的一種具體實(shí)施方式中，在利用卡鉆故障診斷模型根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行鉆井卡鉆故障診斷之前，還包括：

31、對(duì)所述本次綜合錄井參數(shù)組中各本次綜合錄井參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。

32、一種鉆井卡鉆預(yù)警裝置，包括：

33、本次參數(shù)組獲取模塊，用于獲取當(dāng)前時(shí)刻的本次綜合錄井參數(shù)組；

34、閾值診斷結(jié)果獲得模塊，用于將所述本次綜合錄井參數(shù)組與預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組進(jìn)行對(duì)比，得到閾值診斷結(jié)果；

35、歷史參數(shù)組獲取模塊，用于獲取所述本次綜合錄井參數(shù)組之前各預(yù)設(shè)時(shí)間段的歷史綜合錄井參數(shù)組；

36、變化趨勢(shì)診斷結(jié)果獲得模塊，用于根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組和各所述歷史綜合錄井參數(shù)組計(jì)算各所述綜合錄井參數(shù)的變化趨勢(shì)，得到參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果；

37、模型診斷結(jié)果獲得模塊，用于利用卡鉆故障診斷模型根據(jù)所述本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行鉆井卡鉆故障診斷，得到模型診斷結(jié)果；

38、卡鉆預(yù)警模塊，用于當(dāng)根據(jù)所述閾值診斷結(jié)果、所述參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果和所述模型診斷結(jié)果確定需進(jìn)行故障預(yù)警時(shí)，進(jìn)行鉆井卡鉆預(yù)警。

39、一種鉆井卡鉆預(yù)警設(shè)備，包括：

40、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；

41、處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如前所述鉆井卡鉆預(yù)警方法的步驟。

42、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如前所述鉆井卡鉆預(yù)警方法的步驟。

43、本技術(shù)所提供的鉆井卡鉆預(yù)警方法，獲取當(dāng)前時(shí)刻的本次綜合錄井參數(shù)組；將本次綜合錄井參數(shù)組與預(yù)設(shè)參數(shù)閾值組進(jìn)行對(duì)比，得到閾值診斷結(jié)果；獲取本次綜合錄井參數(shù)組之前各預(yù)設(shè)時(shí)間段的歷史綜合錄井參數(shù)組；根據(jù)本次綜合錄井參數(shù)組和各歷史綜合錄井參數(shù)組計(jì)算各綜合錄井參數(shù)的變化趨勢(shì)，得到參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果；利用卡鉆故障診斷模型根據(jù)本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行鉆井卡鉆故障診斷，得到模型診斷結(jié)果；當(dāng)根據(jù)閾值診斷結(jié)果、參數(shù)變化趨勢(shì)診斷結(jié)果和模型診斷結(jié)果確定需進(jìn)行故障預(yù)警時(shí)，進(jìn)行鉆井卡鉆預(yù)警。

44、由上述技術(shù)方案可知，在獲取到當(dāng)前時(shí)刻的本次綜合錄井參數(shù)組之后，通過(guò)結(jié)合閾值診斷、參數(shù)變化趨勢(shì)異常診斷以及利用卡鉆故障診斷模型的人工智能診斷根據(jù)本次綜合錄井參數(shù)組進(jìn)行卡鉆故障診斷，實(shí)現(xiàn)了卡鉆故障的智能化、實(shí)時(shí)化判斷，提升了監(jiān)控信息綜合利用能力，提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的及時(shí)性，避免了主觀意識(shí)的影響，提高了卡鉆故障預(yù)警的準(zhǔn)確性。

45、相應(yīng)的，本技術(shù)還提供了與上述鉆井卡鉆預(yù)警方法相對(duì)應(yīng)的鉆井卡鉆預(yù)警裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，具有上述技術(shù)效果，在此不再贅述。