Intelligent Diagnosis for Effectiveness of Data-Knowledge Mixed-Driven Fracturing Ball Seat Setting
-
摘要:
水平井桥塞分段压裂时的桥塞球座坐封有效性实时诊断是其关键环节，若球座坐封失效，将无法正常进行后续作业，目前主要依靠人工观察井口压力变化特征，难以快速准确判识。为此，融合专家经验定性判识和坐封数据特征挖掘定量标注，滑动窗口数据切片形成
5792 组标签数据，优选井口压力–排量二维输入的长短期记忆神经网络，建立了压裂球座坐封有效性智能诊断模型，并采用欠采样平衡数据集方式提升模型预测精度。结果表明，井口压力呈现显著的陡升—陡降—平缓上升的三阶段特征，若井口压力缺失某个阶段特征，则为坐封失效；井口压力斜率统计值分布范围较大，无法形成明确规则实现准确诊断。采用人工智能技术学习不同井口压力形态的有效/无效坐封数据特征，实现了每秒输出诊断结果，测试集准确率96.8%，验证集准确率84.3%。研究结果为桥塞球座坐封有效性实时自动诊断提供了方法。Abstract:Real-time diagnosis of the effectiveness of the bridge plug ball seat setting is a key step in the staged fracturing of horizontal wells. If the ball seat setting fails, follow-up operations cannot proceed normally. Currently, manual observation of wellhead pressure changes is primarily relied upon, making it difficult to quickly and accurately identify key characteristics. To address this, a combination of expert qualitative judgment and quantitative feature mining of setting data was implemented. Sliding window data was segmented to form
5792 sets of labeled data. A long short-term memory (LSTM) neural network, using a two-dimensional input of wellhead pressure and displacement, was selected. An intelligent diagnosis model for evaluating the effectiveness of the fracturing ball seat setting was established, utilizing an under-sampling balanced dataset to improve the model’s prediction accuracy. The results show that the setting data exhibits a clear three-stage characteristic: a steep rise, a steep drop, and a gentle rise in wellhead pressure. If the wellhead pressure lacks any of these stage characteristics, it indicates an invalid setting. The wellhead pressure slope exhibits a wide distribution range, making it difficult to form explicit rules for accurate diagnosis. Artificial intelligence technology is used to learn the valid/invalid setting data characteristics from various wellhead pressure forms, producing diagnosis results per second with an accuracy of 96.8% for the test set and 84.3% for the validation set. The findings are expected to provide a method for real-time and automatic diagnosis of the effectiveness of the bridge plug ball seat setting.-
Keywords:
- hydraulic fracturing /
- ball seat setting /
- intelligent diagnostics /
- data mining /
- deep learning
-
水泥环具有长久有效的层间封隔能力是实现油气田开发增产的前提，是油气井长寿命开采的保障[1-2]。然而，固井水泥石属于有先天微观缺陷的脆性材料，存在形变能力差、抗拉强度低、抗冲击和抗破裂性能差等固有缺陷[3-6]，在后续施工（如试压、射孔、压裂及开采等）过程中，受温度压力变化、冲击和震动等因素影响，易发生破裂，导致水泥环的力学完整性受到破坏，轻则造成环空带压、油气水窜，重则导致油气井报废[7-9]。因此，对油井水泥浆进行优化，改善对应水泥石的力学性能显得尤为重要。
水泥基材料是一种多相复合材料[10]，在不同尺度上具有不同的微观结构，这些微观结构又直接影响其宏观力学性能。研究发现，水泥基材料的破坏多是内部裂纹逐步发展，扩张为宏观裂缝，进而导致其失效的过程[11-12]。目前，在固井设计和施工时，多采用纤维来改善水泥石的力学性能[13-15]。纤维可在水泥石基体间起到“搭桥”作用，以“拉筋”的作用方式来改善油井水泥石的力学性能。水泥浆中常用的纤维材料包括无机纤维（如玻璃纤维、碳纤维等）、合成纤维（如聚酯、聚丙烯等纤维）和植物纤维（如竹、麻等纤维）。然而，这些纤维存在以下缺陷：1）密度较低，混浆后分散困难，易悬浮于浆体表面；2）表面疏水、润湿性能差，混浆时易团聚，泵送时易阻塞管线，造成憋泵，影响施工安全[16-18]。同时，大多数研究都是从单一尺度纤维入手，并未进行基体材料的多尺度特性研究，实现不同尺度纤维的协同增韧效果[11-12]。
针对上述问题，笔者优选了3种尺度拉伸模量高、拉伸强度高且分散性好的无机纤维进行复配，形成了油井水泥用多尺度纤维增韧剂BCE-230S，并以该增韧剂为基础配制了多尺度纤维增韧水泥浆。该水泥浆较单一尺度纤维水泥浆具有明显的协同增韧效果，且不影响施工安全性。目前该水泥浆已在冀东油田储层低渗透压裂井中累计应用10余井次，应用效果显著。
1. 试验材料与方法
1.1 试验材料及仪器
试验材料：G 级油井水泥，分散剂 CF40S，缓凝剂BXR-200L，降滤失剂BCG-200L，消泡剂 G603（天津中油渤星工程科技有限公司）；3种无机纤维，其基本物性参数见表 1 。
表 1 无机纤维的基本物性参数Table 1. Basic parameters of inorganic fibers纤维种类 级别 主要成分 长度/μm 直径/μm 密度/（g∙cm–3） 拉伸强度/GPa 拉伸模量/GPa 纤维A 纳米级 碳化硅、氧化铁 50～100 0.1～0.6 3.21 10.0 550 纤维B 微米级 氧化硅、氧化钙 20～90 1.0～5.0 2.80 20.0 180 纤维C 毫米级 氧化镁、氧化铝 2 000～3 000 7.0～30.0 2.80 3.5 100 试验仪器：水浴箱，六速旋转黏度计，YJ-2001 型匀加荷压力试验机，OWC-9350A 常压稠化仪，8040D增压稠化仪，XJJY-5C简支梁冲击试验机，TAW-2000 型三轴岩石力学试验机。
1.2 测试方法及试样尺寸
参照国家标准 《油井水泥试验方法》（GB/T 19139—2012），对水泥浆进行配制、养护和测试，其中，无机纤维采用干混配料，养护条件为80 ℃×7 d。
采用匀加荷压力试验机测定水泥石的抗压强度，试样为正方体，尺寸为 50.8 mm×50.8 mm×50.8 mm；采用三轴力学试验机测定水泥石的杨氏模量，试样为圆柱体，尺寸为ϕ25.0 mm×50.0 mm，围压为0 ；采用简支梁冲击试验机测定水泥石的抗冲击功，试样为长方体，尺寸为 120.0 mm×15.0 mm×10.0 mm；采用巴西劈裂试验测定水泥石的劈裂抗拉强度，试样为圆柱体，尺寸为ϕ25.0 mm×10.0 mm。
2. 多尺度纤维增韧剂BCE-230S的制备
目前常用的增韧剂在降低水泥石杨氏模量的同时，会大幅降低水泥石的抗压强度。为了评价增韧剂对水泥石抗压强度和杨氏模量的综合影响，定义了抗压强度与杨氏模量比这一测试指标。该指标值越大，说明水泥石不仅具有较高的抗压强度，还具有较低的杨氏模量，即增韧剂的增韧效果更佳。
首先配制了水泥浆基浆，配方为100.0 g胜潍G级水泥+3.5 g降滤失剂BCG-200L+40.5 g水；然后将基浆在80 ℃下养护7 d后，得到水泥石空白样，其抗压强度为45.3 MPa，杨氏模量为9.06 GPa，抗拉强度为1.81 MPa，抗冲击功为1.75 kJ/m2。
2.1 纤维的基本性能
将3种无机纤维（记为纤维A、纤维B和纤维C）加入到水泥浆基浆中，评价其对水泥石力学性能的影响，结果见表2。评价结果表明：纤维A在提高水泥石抗冲击功和抗压强度方面具有较大优势，最佳加量为1.0%；纤维B在降低水泥石杨氏模量方面具有较大优势，最佳加量为5.0%；纤维C在提高水泥石抗拉强度和抗冲击功方面具有较大优势，最佳加量为1.0%。
表 2 3种纤维对水泥石力学性能的影响Table 2. Effects of three kinds of fibers on mechanical properties of cement纤维种类 最佳加
量，%抗拉强度
提高程度，%抗冲击功
提高程度，%抗压强度
提高程度，%杨氏模量
下降程度，%抗压强度/杨氏模量
提高程度，%纤维A 1.0 11.71 20.47 7.14 8.71 17.28 纤维B 5.0 17.14 17.29 2.06 16.90 22.87 纤维C 1.0 24.76 20.51 4.28 10.83 16.87 2.2 3种纤维的配比研究
2.2.1 正交试验
为了提高不同尺度纤维的协同增韧效果，以3种纤维为因素，纤维的配比为水平，以3种纤维各自最佳加量为中心，上下浮动0.5%进行配比，以水泥石养护7 d后的抗拉强度提高程度、抗冲击功提高程度及抗压强度与杨氏模量比值的提高程度为考察指标，设计了3因素3水平的正交试验方案（见表3），通过正交试验确定3种纤维的最佳配比。水泥浆配方为水泥浆基浆+5.0%无机纤维，其中，3种纤维按设计方案配比混拌均匀形成多尺度纤维，再取加入5.0%多尺度纤维的水泥石进行测试，养护条件为80 ℃。
表 3 正交试验设计方案及结果Table 3. Design scheme and results of the orthogonal test序号 纤维A加量，% 纤维B加量，% 纤维C加量，% 抗拉强
度提高
程度，%抗冲击
功提高
程度，%抗压强度/杨氏模量提高程度，% 1 0.5 4.5 0.5 15.51 19.33 14.23 2 0.5 5.0 1.0 22.35 22.46 21.21 3 0.5 5.5 1.5 17.55 24.16 18.36 4 1.0 4.5 1.0 21.07 22.36 19.21 5 1.0 5.0 1.5 15.55 24.27 21.49 6 1.0 5.5 0.5 13.17 19.78 18.16 7 1.5 4.5 1.5 14.22 23.65 17.15 8 1.5 5.0 0.5 13.29 19.26 20.44 9 1.5 5.5 1.0 23.16 22.21 19.11 表 4 抗拉强度极差分析Table 4. Range analysis of tensile strength因素 抗拉强度提高程度，% 极差R 最优方案 K1 K2 K3 纤维A 18.47 16.60 16.89 1.87 A1 纤维B 16.93 17.06 17.96 1.03 B3 纤维C 13.99 22.19 15.77 8.20 C2 表 6 抗压强度/杨氏模量极差分析Table 6. Range analysis of compressive strength/Young’s modulus因素 抗压强度/杨氏模量提高程度，% 极差R 最优方案 K1 K2 K3 纤维A 17.93 19.62 18.90 1.69 A2 纤维B 16.86 21.05 18.54 4.18 B2 纤维C 17.61 19.84 19.00 2.23 C2 从表4可以看出：从水泥石的抗拉强度提高程度来看，纤维C的极差R为8.20，远大于纤维A和纤维B的极差R，说明纤维C对水泥石抗拉强度提高的影响远大于纤维A和纤维B。为使水泥石的抗拉强度提高程度最大，3种纤维的最优配比方案为A1B3C2，即纤维A∶纤维B∶纤维C=1∶11∶2。
从表5可以看出：从水泥石的抗冲击功提高程度来看，纤维C的极差R为4.57，大于纤维A和纤维B的极差R，说明纤维C对水泥石抗冲击功的影响大于纤维A和纤维B。为使水泥石的抗冲击功提高程度最大，3种纤维的最优配比方案为A2B3C3，即纤维A∶纤维B∶纤维C=2∶11∶3。
表 5 抗冲击功极差分析Table 5. Range analysis of impact resistance因素 抗冲击功提高程度，% 极差R 最优方案 K1 K2 K3 纤维A 21.98 22.14 21.71 0.43 A2 纤维B 21.78 22.00 22.05 0.27 B3 纤维C 19.46 22.34 24.03 4.57 C3 从表6可以看出：从水泥石抗压强度与杨氏模量比值的提高程度来看，纤维B的极差R为4.18，大于纤维C和纤维A的极差R，说明纤维B对水泥石抗压强度与杨氏模量比值的影响较大。为使水泥石的抗压强度提高程度更大，杨氏模量降低程度更大，即水泥石抗压强度与杨氏模量的比值最大，3种纤维的最优配比方案为A2B2C2，即纤维A∶纤维B∶纤维C=1∶5∶1。
2.2.2 最优配比
水泥浆配方为水泥浆基浆+5.0%无机纤维，3种配比方案的水泥石在80 ℃条件下养护7 d后测其力学性能，结果如表7所示。从表7可以看出：配比方案1，水泥石抗拉强度的提高程度最大，但抗冲击功及抗压强度与杨氏模量比值的提高程度相对较小；配比方案2，水泥石抗冲击功的提高程度最大，但抗拉强度及抗压强度与杨氏模量比值的提高程度相对较小；配比方案3，水泥石各项力学性能的提高程度较为均衡，均能提高20%以上。综合考虑，确定配比方案3为最优配比，即纤维A∶纤维B∶纤维C=1∶5∶1，3种纤维按该配比复配，制备得到多尺度纤维增韧剂BCE-230S。
表 7 不同配比方案下的水泥石力学性能试验结果Table 7. Experimental results of mechanical properties of cement with different proportion schemes配比方案 纤维配比 抗拉强度提高程度，% 抗冲击功提高程度，% 抗压强度/杨氏模量提高程度，% 1 纤维A∶纤维B∶纤维C=1∶11∶2 24.33 19.77 19.23 2 纤维A∶纤维B∶纤维C=2∶11∶3 18.39 23.37 17.05 3 纤维A∶纤维B∶纤维C=1∶5∶1 23.17 22.57 22.71 3. BCE-230S 加量对水泥浆及水泥石性能的影响
以多尺度纤维增韧剂BCE-230S为主剂，优选配套的缓凝剂、降滤失剂等处理剂，初步形成了多尺度纤维韧性水泥浆体系，配方为水泥浆基浆+0.1 g缓凝剂BXR-200L+增韧剂BCE-230S。为使多尺寸纤维韧性水泥浆体系的性能达到最优，综合考察了增韧剂BCE-230S的加量对水泥浆性能（流变性能、稠化性能和滤失性能等）和对应水泥石力学性能（抗压强度、抗冲击功、抗拉强度和杨氏模量等）的影响，流变试验温度为25 ℃，稠化试验条件为80 ℃×40 MPa×40 min，滤失量试验条件为80 ℃×6.9 MPa，水泥石养护条件为80 ℃×21 MPa。
3.1 BCE-230S加量对水泥浆性能的影响
3.1.1 水泥浆流变性能
采用六速旋转黏度计，测试了BCE-230S的加量对水泥浆流变性能的影响，结果见表8。从表8可以看出，随着BCE-230S的加量增大，水泥浆稠度随之增大；BCE-230S加量为7.0%时，六速旋转黏度计300 r/min转速下的读数为290，即将达到仪器测量读数上限300，说明此时水泥浆稠度相对较高，不宜继续增大BCE-230S的加量。
表 8 BCE-230S加量对水泥浆流变性能的影响Table 8. Effect of BCE-230S dosage on rheological properties of cement slurryBCE-230S加量，% 六速旋转黏度计读数 ϕ3 ϕ6 ϕ100 ϕ200 ϕ300 0 3 5 58 105 148 3.0 5 8 63 121 182 5.0 7 13 92 151 209 7.0 7 13 129 216 290 3.1.2 水泥浆滤失及稠化性能
考察了BCE-230S的加量对水泥浆滤失及稠化性能的影响，结果见表9；BCE-230S加量为5.0%时的水泥浆稠化曲线如图1所示。由表9可知，随着BCE-230S的加量增大，水泥浆的API滤失量相差不大，说明BCE-230S对水泥浆的滤失性能无不利影响。由表9和图1可知，随着BCE-230S的加量增大，水泥浆的稠化时间基本不变，说明BCE-230S对水泥浆的稠化时间基本无影响；且稠化曲线未出现“鼓包”和“包心”等异常现象，说明BCE-230S对水泥浆的稠化性能无不利影响。
![]()
图 1 BCE-230S加量为5.0%时的水泥浆稠化曲线Figure 1. Cement slurry thickening curve when the BCE-230Sdosage is 5.0%表 9 BCE-230S加量对水泥浆滤失量及稠化性能的影响Table 9. Effect of BCE-230S dosage on fluid loss and the thickening properties of cement slurryBCE-230S加量，% 稠化时间/min API滤失量/mL 0 175 46 3.0 176 44 5.0 167 46 7.0 173 44 以上研究结果表明，增韧剂BCE-230S对水泥浆性能无明显不利影响，满足现场施工要求，但考虑水泥浆的流变性能，其加量不宜超过7.0%。
3.2 BCE-230S加量对水泥石力学性能的影响
3.2.1 水泥石的抗拉强度
通过巴西劈裂试验，考察了BCE-230S加量对水泥石抗拉强度的影响，结果如图2所示。由图2可知，水泥石的抗拉强度随着养护时间增长而增大，随着BCE-230S加量增大而增大。养护时间为7 d、BCE-230S加量为5.0%时，水泥石的抗拉强度相对于空白样提高了23.2%；BCE-230S加量为7.0%时，其抗拉强度相对于空白样提高了24.4%。
![]()
图 2 BCE-230S加量对水泥石抗拉强度的影响Figure 2. Effect of BCE-230S dosage on the tensile strength of cement3.2.2 水泥石的抗冲击功性能
采用简支梁冲击试验机，考察了BCE-230S加量对水泥石抗冲击功的影响，结果如图3所示。由图3可知，随着BCE-230S加量增大，水泥石的抗冲击功能力呈现逐渐增强的趋势。养护7 d条件下，BCE-230S加量为5.0%时，水泥石的抗冲击功能力与空白样相比提高了22.6%；BCE-230S加量为7.0%时，水泥石的抗冲击功能力与空白样相比提高了26.2%。
![]()
图 3 BCE-230S加量对水泥石抗冲击功的影响Figure 3. Effect of BCE-230S dosage on the impact resistance of cement3.2.3 水泥石的抗压强度
BCE-230S加量对水泥石抗压强度的影响如图4所示。从图4可以看出，养护时间为1 d时，水泥石的抗压强度基本不变；养护时间为7 d时，随着BCE-230S加量增大，水泥石强度呈逐渐增高的趋势。BCE-230S加量为5.0%时，水泥石的抗压强度相对于空白样提高了2.4%；BCE-230S加量为7.0%时，水泥石的抗压强度相对于空白样提高了3.3%。
![]()
图 4 BCE-230S加量对水泥石抗压强度的影响Figure 4. Effect of BCE-230S dosage on the compressive strength of cement3.2.4 水泥石的杨氏模量
BCE-230S加量对水泥石杨氏模量的影响如图5所示。从图5可以看出，加入BCE-230S水泥石的杨氏模量与空白样相比均呈下降趋势，且随着BCE-230S的加量增大，水泥石的杨氏模量呈逐渐降低的变化趋势。养护时间为7 d、BCE-230S加量为5.0%时，水泥石的杨氏模量为7.56 GPa，相对于空白样下降16.5%；BCE-230S加量为7.0%时，水泥石的杨氏模量为7.33 GPa，相对于空白样下降19.2%。
![]()
图 5 BCE-230S加量对水泥石杨氏模量的影响Figure 5. The effect of BCE-230S dosage on Young’s modulus of cement综合考虑水泥浆体系性能和对应水泥石的力学性能，确定BCE-230S的最佳加量为5.0%。最终得到的多尺度纤维韧性水泥浆体系的配方为：胜潍G级水泥+3.5%降滤失剂BCG-200L+0.1%缓凝剂BXR-200L+5.0%增韧剂BCE-230S+42.5%水。
4. 现场应用
多尺度纤维韧性水泥浆体系已在冀东油田南堡、高尚堡等低渗透储层区块应用10余井次，固井质量优质，固井第一、二界面平均合格率分别为95.3%和85.4%。与该区块应用常用水泥浆的井相比，2个胶结面的胶结质量均显著提高，分别提高了15.0和32.0百分点；后期压裂改造顺利，压裂过程中井口压力稳定；试油阶段均未发现层间窜流。
以南堡XX-XX井为例介绍多尺度纤维韧性水泥浆体系的具体应用情况。该井是南堡油田 X号构造南堡XX 断块构造较高部位的一口开发井（采油井），为定向井，其钻探目的是压裂开发南堡XX断块 Ed2、Ed3低渗透油藏。该井固井作业存在以下技术难点：1）后期压裂开发对井筒的长期密封完整性要求较高；2）馆陶组底部易坍塌、易井漏，固井施工过程中（起钻、下套管）应保持井内压力平衡；3）井斜角大于40.0°，属于大斜度井，下套管困难，且套管居中度难以保障，易发生偏心。
为保障后期压裂开发，采用多尺度纤维韧性水泥浆封固储层。水泥浆配方为100.0%胜潍水泥+3.5%降滤失剂BCG-200L+5.0%增韧剂BCE-230S+42.5%水，密度为1.92 kg/L，85 ℃滤失量为40 mL，85 ℃稠度系数为1.14 Pa·sn，流性指数n=0.68，游离液为0，上下密度差为0.01 kg/L；85 ℃下的稠化时间为96 min，88 ℃下的温度高点稠化时间为91 min，密度1.95 kg/L时的温度高点稠化时间为98 min，各项性能均满足现场施工要求。
现场水泥浆大样在85 ℃下养护3 d的力学性能：杨氏模量6.6 GPa，泊松比0.18，平均抗压强度38.3 MPa，平均抗拉强度2.05 MPa，满足后期压裂及生产需求。
该井现场固井施工顺利，3 d后测井合格率为100%，优质率为80.3%；后期压裂施工顺利，试油时未见层间窜流。
5. 结 论
1）采用3种尺度的无机纤维复配得到了多尺度纤维增韧剂BCE-230S。与单一尺度纤维相比，该增韧剂具有更好的增韧效果，可协同作用提高水泥石的抗拉强度、抗压强度及抗冲击功的能力，并降低其杨氏模量。
2）现场应用结果表明，多尺度纤维韧性水泥浆体系性能稳定，各项性能参数均能满足固井施工要求，固井施工成功率高，能够提高低渗透储层的固井质量，能够有效进行层间封隔。
3）多尺度纤维韧性水泥浆体系不仅可以用于低渗透油气藏的固井施工，还可以满足储气库井、页岩气井等对水泥环韧性要求较高的井的固井要求。
-
![]()
图 2 井口压力三阶段变化特征及斜率分布情况
Figure 2. Characteristics of wellhead pressure change and slope distribution in three stages
![]()
图 3 坐封失效时对应的2类井口压力曲线
Figure 3. Two types of wellhead pressure curves corresponding to setting failure
![]()
图 4 二维输入的长短期记忆神经网络结构
Figure 4. Structure of LSTM neural network with two-dimensional input
-
[1] 刘合. 石油勘探开发人工智能应用的展望[J]. 智能系统学报,2021,16(6):985. LIU He. Prospect of artificial intelligence application in petroleum exploration and development[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2021, 16(6): 985.
[2] 郭鸣,詹鸿运,冯强,等. 高强度可溶桥塞结构设计与应用[J]. 石油钻采工艺,2020,42(1):52–55. GUO Ming, ZHAN Hongyun, FENG Qiang, et al. Design and application of high-strength dissolvable bridge plug[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2020, 42(1): 52–55.
[3] 肖立志. 机器学习数据驱动与机理模型融合及可解释性问题[J]. 石油物探,2022,61(2):205–212. XIAO Lizhi. The fusion of data-driven machine learning with mechanism models and interpretability issues[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2022, 61(2): 205–212.
[4] 杨剑锋,杜金虎,杨勇,等. 油气行业数字化转型研究与实践[J]. 石油学报,2021,42(2):248–258. YANG Jianfeng, DU Jinhu, YANG Yong, et al. Research and practice on digital transformation of the oil and gas industry[J]. Acta Petrolei Sinica, 2021, 42(2): 248–258.
[5] 匡立春,刘合,任义丽,等. 人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势[J]. 石油勘探与开发,2021,48(1):1–11. doi: 10.1016/S1876-3804(21)60001-0 KUANG Lichun, LIU He, REN Yili, et al. Application and development trend of artificial intelligence in petroleum exploration and development[J]. Petroleum Exploration and Development, 2021, 48(1): 1–11. doi: 10.1016/S1876-3804(21)60001-0
[6] 李根生,宋先知,祝兆鹏,等. 智能钻完井技术研究进展与前景展望[J]. 石油钻探技术,2023,51(4):35–47. LI Gensheng, SONG Xianzhi, ZHU Zhaopeng, et al. Research progress and the prospect of intelligent drilling and completion technologies[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(4): 35–47.
[7] 曾凡辉,胡大淦,张宇,等. 数据驱动的页岩油水平井压裂施工参数智能优化研究[J]. 石油钻探技术,2023,51(5):78–87. ZENG Fanhui, HU Dagan, ZHANG Yu, et al. Research on data-driven intelligent optimization of fracturing treatment parameters for shale oil horizontal wells[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(5): 78–87.
[8] RAMIREZ A, IRIARTE J. Event recognition on time series frac data using machine learning[R]. SPE 195317, 2019.
[9] AWAD M M, ELTALEB I, MANSI M, et al. Interpretation of hydraulic fracturing events by analyzing the energy of rate and pressure signals[R]. SPE 201328, 2020.
[10] 袁彬,赵明泽,孟思炜,等. 水平井压裂多类型复杂事件智能识别与预警方法[J]. 石油勘探与开发,2023,50(6):1298–1306. YUAN Bin, ZHAO Mingze, MENG Siwei, et al. Intelligent identification and real-time warning method of diverse complex events in horizontal well fracturing[J]. Petroleum Exploration and Development, 2023, 50(6): 1298–1306.
[11] 盛茂,张家麟,张彦军,等. 基于数据驱动的水平井暂堵压裂有效性评价新模型[J]. 天然气工业,2023,43(9):132–140. SHENG Mao, ZHANG Jialin, ZHANG Yanjun, et al. A new data-driven effectiveness evaluation model of temporary plugging fracturing for horizontal wells[J]. Natural Gas Industry, 2023, 43(9): 132–140.
[12] SHEN Yuchang, CAO Dingzhou, RUDDY K, et al. Near real-time hydraulic fracturing event recognition using deep learning me-thods[J]. SPE Drilling & Completion, 2020, 35(3): 478–489.
[13] 董黎明,钟林,周忠泽,等. 全金属可溶球座密封环结构设计与性能分析[J]. 钻采工艺,2023,46(6):106–112. DONG Liming, ZHONG Lin, ZHOU Zhongze, et al. Structure design and performance analysis of all metal dissolvable ball seat seal rings[J]. Drilling & Production Technology, 2023, 46(6): 106–112.
[14] 罗发强,刘景涛,陈修平,等. 基于BP和LSTM神经网络的顺北油田5号断裂带地层孔隙压力智能预测方法[J]. 石油钻采工艺,2022,44(4):506–514. LUO Faqiang, LIU Jingtao, CHEN Xiuping, et al. Intelligent method for predicting formation pore pressure in No. 5 fault zone in Shunbei oilfield based on BP and LSTM neural network[J]. Oil Drilling & Production Technology, 2022, 44(4): 506–514.
[15] 康正明,秦浩杰,张意,等. 基于LSTM神经网络的随钻方位电磁波测井数据反演[J]. 石油钻探技术,2023,51(2):116–124. KANG Zhengming, QIN Haojie, ZHANG Yi, et al. Data inversion of azimuthal electromagnetic wave logging while drilling based on LSTM neural network[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2023, 51(2): 116–124.
[16] 王俊,曹俊兴,刘哲哿,等. 基于长短期记忆网络的钻前测井曲线预测方法[J]. 成都理工大学学报(自然科学版),2020,47(2):227–236. WANG Jun, CAO Junxing, LIU Zhege, et al. Method of well logging prediction prior to well drilling based on long short-term memory recurrent neural network[J]. Journal of Chengdu University of Technology(Science & Technology Edition), 2020, 47(2): 227–236.
[17] 周济民,张海晨,王沫然. 基于物理经验模型约束的机器学习方法在页岩油产量预测中的应用[J]. 应用数学和力学,2021,42(9):881–890. ZHOU Jimin, ZHANG Haichen, WANG Moran. Machine learning with physical empirical model constraints for prediction of shale oil production[J]. Applied Mathematics and Mechanics, 2021, 42(9): 881–890.
[18] SUN J J, BATTULA A, HRUBY B, et al. Application of both physics-based and data-driven techniques for real-time screen-out prediction with high frequency data[R]. URTEC 2020-3349, 2020.
[19] SHI Xingjian, CHEN Zhourong, WANG Hao, et al. Convolutional LSTM network: a machine learning approach for precipitation nowcasting[C]//Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems: Volume 1. Cambridge: MIT Press, 2015: 802-810.
[20] 祝启康,林伯韬,杨光,等. 低压低产页岩气井智能生产优化方法[J]. 石油勘探与开发,2022,49(4):770–777. doi: 10.1016/S1876-3804(22)60309-4 ZHU Qikang, LIN Botao, YANG Guang, et al. Intelligent production optimization method for a low pressure and low productivity shale gas well[J]. Petroleum Exploration and Development, 2022, 49(4): 770–777. doi: 10.1016/S1876-3804(22)60309-4
[21] YANG Dongchuan, LI Mingzhu, GUO Jue, et al. An attention-based multi-input LSTM with sliding window-based two-stage decomposition for wind speed forecasting[J]. Applied Energy, 2024, 375: 124057. doi: 10.1016/j.apenergy.2024.124057
[22] SHI Xin, HUANG Gaolu, HAO Xiaochen, et al. Sliding window and dual-channel CNN (SWDC-CNN): a novel method for synchronous prediction of coal and electricity consumption in cement calcination process[J]. Applied Soft Computing, 2022, 129: 109520. doi: 10.1016/j.asoc.2022.109520
[23] CHEN Zhuohang, CHEN Jinglong, FENG Yong, et al. Imbalance fault diagnosis under long-tailed distribution: challenges, solutions and prospects[J]. Knowledge-Based Systems, 2022, 258(C): 110008. doi: 10.1016/j.knosys.2022.110008
-
期刊类型引用(10)
1. 胡晋军，韩广海，张海峰，史为纪. 北黄海太阳盆地复杂深井小间隙尾管固井技术. 石油钻探技术. 2023(01): 40-44 . 
本站查看
2. 李成，管志川，黄哲，袁晓琪，曹继飞，张伟强，孙健翔. 基于参数不确定性的井筒失效风险评价研究. 石油机械. 2023(08): 43-50 . 百度学术
3. 丁士东，陆沛青，郭印同，李早元，卢运虎，周仕明. 复杂环境下水泥环全生命周期密封完整性研究进展与展望. 石油钻探技术. 2023(04): 104-113 . 本站查看
4. 张超鹏，陈立超，张典坤，王扶静. 深层非常规油气固井材料发展现状及趋势浅析. 世界石油工业. 2023(06): 96-105 . 百度学术
5. 冯瑞阁，李玮，孟仁洲，王俊杰. 星探1井韧性防窜水泥浆技术. 钻井液与完井液. 2023(05): 658-664 . 百度学术
6. 杨燕，李路宽，朱宽亮，冯福平，刘圣源，韩旭. 稠油热采硅酸盐水泥抗高温技术研究进展. 科学技术与工程. 2022(01): 39-49 . 百度学术
7. 何立成. 胜利油田沙河街组页岩油水平井固井技术. 石油钻探技术. 2022(02): 45-50 . 本站查看
8. 郝海洋，刘俊君，何吉标，王建斌，彭博，张家瑞. 页岩气超长水平井预控水泥环封固失效水泥浆技术. 天然气勘探与开发. 2022(03): 108-115 . 百度学术
9. 郭雪利，沈吉云，武刚，靳建洲，纪宏飞，徐明，刘慧婷，黄昭. 韧性材料对页岩气压裂井水泥环界面完整性影响. 表面技术. 2022(12): 232-242 . 百度学术
10. 王丹净，李景魁. 石墨烯水泥基复合材料力学性能及增强机理研究. 新型建筑材料. 2021(04): 115-118 . 百度学术
其他类型引用(1)
下载:
计量
- 文章访问数: 163
- HTML全文浏览量: 23
- PDF下载量: 76
- 被引次数: 11
