目前国内石油工程企业已通过自动化钻机、井场集控中心、钻井分析决策平台等技术初步构建形成了基于咨询模式的智能钻井决策系统,启动了从咨询模式向自主决策控制的升级。由于现有钻井机理模型与传统机器学习技术难以满足升级需求,文章...目前国内石油工程企业已通过自动化钻机、井场集控中心、钻井分析决策平台等技术初步构建形成了基于咨询模式的智能钻井决策系统,启动了从咨询模式向自主决策控制的升级。由于现有钻井机理模型与传统机器学习技术难以满足升级需求,文章基于AI FOR SCIENCE研究范式,以深度强化学习技术框架,面向钻井效率、风险与成本等优化场景,提出智能钻井大模型概念及构建方法。以智能钻井大模型为核心,设计了融合专家经验、机理模型、数据分析的多智能体协同决策的应用范式。通过技术架构设计与关键技术实验验证,该模型依托强化学习智能体的自适应学习、持续学习等能力,可适配复杂钻井环境并实现自主决策和全局优化,为智能钻井自主化升级提供了可行路径。展开更多
文摘目前国内石油工程企业已通过自动化钻机、井场集控中心、钻井分析决策平台等技术初步构建形成了基于咨询模式的智能钻井决策系统,启动了从咨询模式向自主决策控制的升级。由于现有钻井机理模型与传统机器学习技术难以满足升级需求,文章基于AI FOR SCIENCE研究范式,以深度强化学习技术框架,面向钻井效率、风险与成本等优化场景,提出智能钻井大模型概念及构建方法。以智能钻井大模型为核心,设计了融合专家经验、机理模型、数据分析的多智能体协同决策的应用范式。通过技术架构设计与关键技术实验验证,该模型依托强化学习智能体的自适应学习、持续学习等能力,可适配复杂钻井环境并实现自主决策和全局优化,为智能钻井自主化升级提供了可行路径。
文摘由于不同井间工况差异显著,异常振动特征分布存在跨井不一致性,传统基于单井数据的监测方法难以适应跨井场景。为此,以黏滑振动为例,对不同工况下的黏滑振动数据特征进行了对比分析,提出了一种结合深度判别迁移学习网络(domain adaptive transfer learning network,DDTLN)与BO⁃Transformer⁃LSTM的跨井异常振动识别方法。将近钻头振动数据输入到DDTLN模型中,通过卷积层与改进的联合分布自适应(IJDA)机制减小域间特征差异,实现跨域特征提取;将提取的特征输入到BO⁃Transformer⁃LSTM模型中挖掘时序信息,实现跨井高效分类。试验结果表明:不同工况下井间振动信号差异显著,传统方法跨域分类效果较差;经过DDTLN处理后,不同域间的数据特征有了很好的对齐,跨域识别准确率高达91.5%;DDTLN⁃BO⁃Transformer⁃LSTM模型能够有效解决跨井识别问题,分类准确率最高达96.7%,显著优于传统单井识别方法,具有更好的泛化能力。该研究可为跨井场景下的井下异常振动识别提供新思路。
