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更新时间: 2024-05-25
油气钻井过程中,钻井液漏失会造成很大的成本支出。伊拉克Rumaila油田作为世界**的油田,在Dammam地层钻井过程中,经常发生钻井液漏失,同时也获取了大量钻井液漏失相关数据。据昆山钻井了解密苏里科学技术大学采用机器学习的方法能够准确Dammam地层钻井过程中的钻井液漏失体积、ECD和ROP等参数。该方法得到了影响钻井液漏失的关键参数,与传统方法相比,该方法预测精度与实际情况更吻合。该方法的步骤如下: 1)从钻井技术日报中收集500口井的关键钻井数据; 2)利用最小二乘法回归方法创建ECD、ROP和钻井液漏失模型; 3)对所有参数进行测试,找出模型中需要的重要参数。该过程采用变量重要性(VIP)用来测试关键参数,假设VIP阀值为0.8,如果关键钻井参数的VIP值超过0.8,则在模型中需要考虑。过滤掉这些低相关系数的钻井参数后,模型中各钻井参数的相关性系数将重新计算。 4)在VBA中对影响钻井液漏失、ECD和ROP的参数进行敏感性分析。敏感性分析的目的是测试哪些参数对模型影响**。 该技术应用于伊拉克油田现场,在分析钻井液漏失特性和评价漏失技术的有效性方面取得了较好效果。下一篇:打井注意水源苏州钻深井为你介绍