發(fā)布時間：2020-06-15 23:40

【摘要】：壓裂過程中一旦發(fā)生事故,將會限制壓后增產(chǎn)效果,使工序復(fù)雜化,延長施工周期,增大施工成本,因此,有必要對頁巖氣壓裂施工過程井下事故機(jī)理進(jìn)行分析,提取事故特征,并對事故進(jìn)行早期在線識別,以便及時調(diào)整施工,減少事故的發(fā)生。本論文研究工作如下:(1)針對現(xiàn)有事故機(jī)理研究多從事故發(fā)生條件和過程角度對事故機(jī)理進(jìn)行微觀、靜態(tài)描述,且不能直觀描述整個過程的問題,從系統(tǒng)動力學(xué)的角度出發(fā),提出了頁巖氣壓裂過程砂堵事故機(jī)理模型與壓竄事故機(jī)理半定量模型。案例分析結(jié)果表明,在砂堵事故案例中,隨著事故嚴(yán)重度的直線增加,主裂縫寬度異常水平與壓力異常程度變化可分為三個階段;在壓竄案例中,滲流速度過快與裂縫過度延伸是主要致因。在壓竄事故的嚴(yán)重度增加速度先變大后變小的過程中,滲流速度過快嚴(yán)重度變化速度也是先增大后減小,但其變化速度要大于事故嚴(yán)重度的變化速度;縫高過度延伸度增加速度先變大后慢慢降低,最后趨于0。(2)為更加完全地挖掘井口壓力信號所含信息特征,更為詳細(xì)地描述事故特征,提出一種基于形態(tài)變換、信號延拓、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解以及信息熵的頁巖氣壓裂井下事故熵值特征提取方法。案例特征提取結(jié)果表明:本章所述方法提取到的特征對正常工況與事故工況二者的分類準(zhǔn)確率為100%,對正常工況、砂堵事故、壓竄事故三者的分類準(zhǔn)確率為88.9%。(3)針對頁巖氣壓裂過程中井下事故人工識別工作量較大、事故樣本較少的問題,建立了基于PSO優(yōu)化的支持向量機(jī)頁巖氣壓裂過程事故早期在線識別模型,并將識別效果與SVM、GA優(yōu)化的SVM以及人工識別相比較。案例分析結(jié)果表明,PSO-SVM模型比SVM模型識別時間平均提前17.78s,最多提前64s,穩(wěn)定度比SVM模型平均提高12.67%,最多提高52.78%;與GA-SVM模型相比,識別時間平均提前15.56s,最多提前62s,穩(wěn)定度平均提高3.85%,最多提高29.37%。
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TE38
【圖文】：

應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及基于安全屏障的]；文獻(xiàn)[60]通過分析核電站操作信息實現(xiàn)事故診進(jìn)行了優(yōu)化[60]；文獻(xiàn)[61]考慮事故前兆，利用故障性，建立基于 SHIPP 方法的事故診斷模型[61]；的整合，用數(shù)據(jù)重建得出引發(fā)事故的條件，以實爾維亞電力系統(tǒng)中的蒸汽動力裝置，使用數(shù)據(jù)挖掘找出用于診斷操作條件，以此實現(xiàn)蒸汽動力單元數(shù)據(jù)和一些計算模擬結(jié)果建立了安全工程斷層樹[接地事故的機(jī)械分析診斷模型，用于診斷立管的事故診斷研究現(xiàn)狀程事故檢測與識別的相關(guān)研究主要圍繞檢測鉆頭行的。程事故的診斷多是基于施工曲線實現(xiàn)的。Nolte-S曲線，是診斷和解釋壓裂過程的有力工具，如圖

本文技術(shù)路線

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本文編號：2715165