融合逻辑规则的井漏智能诊断模型研究及应用

吴立伟1，2，韩亮2，刘坤2，王晓鹏2，贾立新2，祝兆鹏3，张启龙2（1.中国石油大学（北京） 石油工程学院　2.中海石油（中国） 有限公司天津分公司　3.中国石油大学（北京） 机械与储运工程学院）

摘要：海洋油气勘探开发正朝着深层、高压等领域迈进，复杂的地质条件和井下环境导致井漏风险频发，准确及时的井漏诊断对保障安全高效钻井至关重要。基于机器学习的井漏智能诊断技术能有效提高诊断准确性和时效性，但仍面临复杂工况下模型适应性和泛化能力不足而产生的虚警问题。为此，提出了一种融合逻辑规则的井漏智能诊断模型。融合井漏识别领域知识进行数据预处理并形成高质量井漏建模数据集，优选卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建井漏时序智能诊断模型，提取井漏风险多参数复杂时序演化特征，模型在测试数据集上准确率为93. 7%，漏警率为4. 4%，虚警率为7. 8%。结合现场专家经验构建了一套基于关键参数变化趋势和速率分析计算的井漏逻辑识别规则，根据实际虚警情况对智能模型进行前置条件和输出结果双约束，降低正常工况误判和传感器数据波动导致的智能模型虚警，进一步提高模型的工程适用性。并通过渤海油田实钻井数据对受约束智能模型进行验证。研究结果表明：融合逻辑规则的井漏智能诊断模型与未约束模型相比，实际虚警频次可降低75%，且对井漏发生时的关键参数变化响应较快，能够先于人工发现井漏风险。所得结论可为海洋油气安全高效钻井提供坚实保障，助力实现智能化钻井。

关键词：井漏诊断；机器学习；逻辑规则；模型约束；虚警优化；卷积神经网络；漏警率