机器学习在海底管道信号识别中的探索

文章通过研究机器学习方法在浅剖管道信号识别中的应用,探索了海底管道资料解释自动化可行性。文中对六种机器学习算法在浅剖数据集中的应用效果进行了测试,并根据测试结果,优选四种算法对实际资料进行了应用,实际应用中管道识别率最高可达95.3%。通过研究认为机器学习在物探资料解释领域有着广阔的应用前景。     

基于机器学习方法的天然气水合物稳定带厚度计算

随着互联网大数据发展,人工智能算法逐渐能自动学习数据特征和挖掘大数据隐藏的信息,且其预测结果具有极高的准确度和可靠性。机器学习是人工智能的核心算法,目前已应用于多个领域,在地球科学领域的应用也已兴起。天然气水合物稳定带是评估水合物资源潜力的关键参数,其准确性直接影响水合物勘探进程和结果。前人在计算水合物稳定带厚度时往往采用较为简单的模型,忽略气体组分、热导率等因素的影响,计算结果存在较大偏差。基于不同海水盐度和气体组分条件下的天然气水合物实验数据构建机器学习模型,利用机器学习算法预测天然气水合物的相平衡条件;进而结合南海北部的气体组分、热流、热导率等数据,计算得到南海北部水合物稳定带厚度。结果分析表明机器学习模型预测的水合物相平衡曲线与实验数据高度吻合,决定系数高达0.997。计算的南海北部水合物稳定带厚度与水合物钻井和地震资料揭示的结果基本一致。 本研究提供了一个机器学习算法在水合物稳定带厚度估算中的应用实例,表明人工智能算法在未来天然气水合物资源预测和潜力评价中具有较大的应用前景。     

机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容。通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果。机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺。国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效。中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统。为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:(1)推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;(2)加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;(3)集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率。     

机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容。通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果。机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺。国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效。中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统。为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:(1)推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;(2)加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;(3)集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率。     

水下焊接与切割技术综述

综述了水下焊接与切割技术的历史发展及目前状况;简介了海洋石油领域水下焊接与切割技术的应用情况、存在问题及需要进一步研究的课题,并对水下焊接与切割技术如何迈向高科技领域进行了探讨。     

机器学习算法概述及其在钻井工程中的应用

在互联网大数据时代,人工智能的核心—机器学习方法应用在钻井工程中是未来发展的大方向.其中钻井工程作为油气勘探开发过程中的中坚力量,利用机器学习方法优化钻井参数、进行事故预测与预警对于指导钻井工作经济、安全、高效、环保进行具有重要意义.针对利用以往经验、数据难以有效指导深井超深井钻井工作的情况,对目前机器学习所使用的算法...     

水下焊接与切割技术综述

综述了水下焊接与切割技术的历史发展及目前状况；简介了海洋石油领域水下焊接与切割技术的应用情况、存在问题及需要进一步研究的课题，并对水下焊接与切割技术如何迈向高科技领域进行了探讨。     

测井资料人工智能处理解释的现状及展望

在当前电子信息高速发展的时代,测井资料的处理解释除了面临长期以来的多解性外,还面临着高端测井仪带来的数据量剧增、数据时效性要求更高的问题.并且油田公司和服务公司普遍用人紧张,使得这些问题变得更为突出.随着大数据、机器学习及人工智能的兴起,行业专家也逐渐开始探索机器学习方法在测井领域的应用.介绍了人工智能、机器学习相关概念及其分类,并与基于物理模型的传统建模方法进行对比,简述了人工智能方法对于测井数据分析的适用性.多样的机器学习算法可以跳出传统岩石物理体积模型的假定限制,为测井资料处理解释带来了更大的函数空间,帮助测井资料处理解释人员以非线性方式从高维空间发掘知识.从2个发展较为系统的测井资料智能解释领域:常规测井资料岩相分类和参数反演中总结了相关智能解释算法的工作流程,这些智能解释算法可为相关任务节省大量时间,并提供定量化的不确定性分析以供从业人员参考.最后,从3个方面对测井资料智能解释的未来发展提出了思考及展望:借助大量理论模型正演资料,机器学习方法或能替代数值模拟方法提升模拟资料的处理解释效率;开发结合高端测井资料(如成像测井资料)与常规测井曲线联合解释的智能解释流程,可更好地提升岩相分类及参数反演的效果;高效扩充开源数据集或结合无监督手段提升智能算法表现有利于智能方法的评价与推广.     

基于机器学习的储层预测方法

机器学习和数据挖掘具有出色的预测、分析、决策和计算能力,在油气勘探开发领域的应用已取得良好的效果.在总结储层预测方法的基础上,分析了不同储层预测方法的适用性及优缺点,应用机器学习方法,挖掘测井和地震数据,预测了储层的岩石类型、空间展布、孔隙度、渗透率和含油饱和度.将该方法与地震反演储层预测对比,结果表明该方法具有明显优...     

大直径焊接钢管在输水领域的应用

为了探索和推动焊接钢管在输水等非油气领域的应用,介绍了目前用于输水工程的大直径管材的种类及国内外输水管材的发展情况,对预应力钢筒混凝土压力管(PCCP)、球墨铸铁管(DIP)和焊接钢管(SP)的特点、性能优势、防腐技术以及经济性等方面进行了分析。分析结果表明,焊接钢管具有强韧性高、承压能力强、焊接性良好、抗变形能力优等特点,并且现场施工接头少、效率高、维修更换快捷,在输水工程领域广泛应用。     

方钻杆环缝自动焊机的研制

针对胜利油田对方钻杆生产和修补的需要,研制出1台方钻杆环缝自动焊机。该焊机拥有2套自动焊接装置,1套用于TIG打底焊,1套用于CO2填充盖面焊,完全可以满足方钻杆对焊接质量的要求;焊机控制系统以PLC可编程控制器为控制核心,提供了多种可选择的焊接模式和容量庞大的焊接数据库,使焊机适应性强,操作简单方便。现场应用表明,该焊机克服了以往手工焊生产效率低、劳动强度高、质量不易保证等缺点,有较高的市场应用价值。     

埋弧焊数字焊机现场应用及其配套控制改造

随着信息化技术的发展和应用,数字焊接设备和焊接技术取得了长足的进步,介绍了林肯Power Wave埋弧焊数字焊机在直缝埋弧焊管生产线的应用,在此基础上简述了数字焊机组网技术、弧压反馈检测环境搭建、数字焊机与PLC集成控制改造,重点介绍了林肯Power Wave数字焊机的直流并联、交流串联技术应用,为我国数字焊机的现场应用提供一定的参考。     

数字焊机在埋弧焊接控制中的串并联应用

为了实现焊接装备智能化,提高焊接质量和焊接效率,将数字焊机的串并联应用到埋弧焊接的控制过程中,重点介绍了数字焊机在埋弧多弧焊接中的串并联配置及串并联应用。以2台焊机并联领弧、其他弧分别由1台焊机依次串联起来的数字焊机串并联应用为例,验证了数字焊机串并联的控制效果。结果表明,数字焊机串并联应用提高了焊接稳定性,简化了联网通讯配置焊机的过程,满足了工厂智能化的要求,提高了焊接效率和焊接质量。     

XGBoost算法在致密砂岩气储层测井解释中的应用

传统单一模型的机器学习方法用于致密砂岩气储层测井解释时存在多解性,为此,将XGBoost算法应用于致密砂岩气储层测井解释。基于A工区测井解释资料,以不同种类的测井资料作为输入变量,通过XGBoost算法建立回归预测模型,预测该区孔隙度与渗透率参数,并探讨了XGBoost算法中各类参数的优化。以准确率指标为评价标准,通过XGBoost算法建立的分类预测模型对该区储层类型进行预测,同时与随机森林方法和支持向量机算法进行比较,XGBoost算法的预测效果较好。结果表明XGBoost算法能准确地预测孔隙度、渗透率并对该工区致密砂岩气层进行有效识别。     

管内自动爬行X射线焊缝探伤机

一种适用于中小口径钢管道焊缝检测的自动爬行Ｘ射线探伤机已研制成功,并于１９９９年１月通过了建设部组织的技术鉴定。这种探伤机克服了目前Ｘ射线内照法探伤设备的不足,具有定位精度较高、供电方式灵活等特点,是目前国内适用管径最小的（ Ｄ １５９ｍｍ）管道内照法Ｘ射线探伤机,在现场应用已取得十分可观的效益。     

铜铝管焊机的故障树分析

铜铝管焊机是制冷行业用于铜铝管接头焊接的专用设备.针对使用中出现的故障,根据故障树分析法,建立了焊机的故障树,通过故障树分析可在短时间内查明焊机故障原因,进行维修.此分析方法在实践中取得了良好效果.     

利用Stacking模型融合法识别高温、高压储层流体

东方X气田不同流体性质储层的测井响应差异不明显,尤其难以确定不同流体的电阻率下限;利用孔隙度测井曲线识别流体易受物性因素干扰,使不同流体性质的样本数据点存在重叠区域。因此,提出利用Stacking模型融合方法建模,集成了流体识别效果较好的机器学习算法（决策树、支持向量机、随机森林和极端梯度提升）,并利用模型融合方法识别高温、高压储层流体,通过10折交叉验证法对各个算法进行迭代优化,使模型达到最优。相比于单一机器学习算法,Stacking模型融合算法能够考虑不同算法的数据观测与训练原理差异,充分发挥各个模型优势。生产测试结论表明,与表现最优的单一模型极端梯度提升树相比,Stacking模型将预测准确率从87.08%提升到92%,具有更强的学习能力,更适用于高温、高压储层流体识别,为测井解释建模提供了新思路。     

焊枪数字交流伺服控制系统设计

焊枪控制是真空等离子焊接生产线中重要的生产工艺过程,介绍了数字交流伺服系统用于真空等离子焊接设备以实现焊枪全自动、连续焊接的精确定位控制的原理及设计,以及系统的软、硬件选型方案。该控制系统经过调试,各项技术指标满足要求。