【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于油氣鉆井，尤其涉及一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法。
技術介紹
1、在現代工業革命時代，鉆頭磨損監測技術已成為鉆井工程領域的重要研究課題。由于石油和天然氣等不可再生資源的消耗日益加劇，高效且準確的鉆頭磨損監測技術對于提高鉆井效率、降低鉆井成本和保障能源安全具有重要意義。
2、鉆頭磨損會直接影響鉆井過程中的機械鉆速，從而影響整個鉆井項目的進度和成本。傳統的鉆頭磨損監測方法受到諸多因素的制約，如工況復雜性和錄井參數的獲取困難以及人為干預的成本高昂等，這使得鉆井效率受到嚴重影響。
3、為解決這一問題，鉆頭磨損監測技術研究已成為國內外研究的熱點課題。隨著大數據技術的飛速發展以及數據規模的急速增長，機器學習方法的應用在鉆頭磨損監測領域中具有巨大的潛力。與基于物理模型的方法相比，機器學習技術能夠顯著提高鉆頭磨損監測的準確性和實時性，從而提高鉆井效率、降低鉆井成本。
4、智能算法在鉆頭磨損監測技術中的應用，能夠更準確且更快速地預測鉆頭磨損狀況，為鉆井過程提供有力支持。這將有助于縮短鉆井周期、降低鉆進成本、提高鉆進質量和鉆進效率，增強鉆進的安全性和可控性。綜上所述，鉆頭磨損監測技術對于推動鉆井行業的可持續發展、降低企業鉆井成本、減少鉆井風險問題具有重大意義。
5、中國專利技術專利申請文件cn107560542a中公開了一種鉆頭磨損監測方法，包括：包括以下步驟：s1、在鉆頭轉數壽命間隔內設置多個監測點；s2、達到監測點的轉數時，停止使用鉆頭；s3、通過三維激光掃描儀對監測點的鉆頭進
技術實現思路
1、針對上述現有技術中存在的問題，本專利技術提供了一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，本專利技術要解決的技術問題如何高效且準確地監測鉆頭磨損程度。
2、為解決上述技術問題，本專利技術提供了一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，包括以下步驟：
3、步驟s1：利用錄井工程數據及鉆頭使用數據，構建數據庫，篩選和鉆頭磨損程度相關性最大的鉆進參數；
4、步驟s2：對數據庫進行降噪處理，通過聚類分析算法，對鉆頭磨損過程進行分級，構建鉆頭磨損過程標簽；
5、步驟s3：通過機器學習方法建立鉆進參數與鉆頭磨損過程標簽的映射關系，建立鉆頭磨損監測模型；
6、步驟s4：基于鉆頭磨損監測模型，進行鉆井參數實時數據的輸入，利用鉆頭磨損過程標簽訓練更新鉆頭磨損監測模型，實現鉆進過程中的鉆頭磨損監測模型參數的實時更新。
7、進一步的，所述步驟s1中，將錄井工程數據及鉆頭使用數據合并到同一個數據表格，并將每次起下鉆的數據根據鉆頭的類型進行分類，并對相同鉆頭型號的數據進行整合，完成數據庫的構建。
8、進一步的，所述步驟s1中，所述數據表格包括井深、鉆時、鉆壓、轉速、扭矩、鉆速、鉆頭直徑、鉆頭型號、鉆頭磨損級別以及入井新度。
9、進一步的，所述步驟s1中，采用濾波算法對錄井工程數據及鉆頭使用數據的異常值進行清理。
10、進一步的，所述步驟s1中，用插值法對錄井工程數據及鉆頭使用數據中的缺失數據進行補充。
11、進一步的，所述步驟s2中，利用濾波算法對數據進行降噪處理。
12、進一步的，所述步驟s2中，利用k-means聚類算法對磨損過程進行分級，根據數據點之間的相似度將數據點進行分組，實現對鉆頭在井下磨損的過程進行分類，實現鉆頭磨損過程數據的定量表征。
13、進一步的，所述步驟s3中，所述機器學習方法包括gru神經網絡模型。
14、進一步的，所述步驟s3中，所述機器學習方法包括gru神經網絡模型、xgboost模型以及支持向量機模型。
15、進一步的，所述步驟s4中，鉆井參數包括井深、鉆壓、轉速、機械鉆速、扭矩、排量、機械比能和鉆頭型號。
16、本專利技術一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法的有益效果至少包括：通過智能算法建立鉆頭磨損監測模型，能夠定量表征井下鉆頭磨損狀態，從而輔助現場進行起下鉆決策，降低鉆進成本，提高鉆進質量和鉆進效率，增強鉆進的安全性和可控性，使鉆進過程更加高效和安全。
17、本專利技術提供了一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，本方法結合人工智能深度學習模型，對鉆進過程中獲取的實時數據進行處理，建立了鉆進參數和鉆頭磨損級別之間的映射關系。定量表征了井底鉆頭的磨損程度，能夠幫助施工人員判斷起下鉆時機，從而輔助縮短鉆井周期，降低鉆進成本，提高鉆進質量和鉆進效率，增強鉆進的安全性和可控性，使鉆進過程更加高效和安全。
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1.一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S1中，將錄井工程數據及鉆頭使用數據合并到同一個數據表格，并將每次起下鉆的數據根據鉆頭的類型進行分類，并對相同鉆頭型號的數據進行整合，完成數據庫的構建。
3.根據權利要求2所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S1中，所述數據表格包括井深、鉆時、鉆壓、轉速、扭矩、鉆速、鉆頭直徑、鉆頭型號、鉆頭磨損級別以及入井新度。
4.根據權利要求3所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S1中，采用濾波算法對錄井工程數據及鉆頭使用數據的異常值進行清理。
5.根據權利要求4所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S1中，用插值法對錄井工程數據及鉆頭使用數據中的缺失數據進行補充。
6.根據權利要求1所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S2中，利用濾波算法對數據進行降噪處理。
7.根據權利要求1所述
8.根據權利要求1所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述機器學習方法包括GRU神經網絡模型。
9.根據權利要求1所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述機器學習方法包括GRU神經網絡模型、XGBoost模型以及支持向量機模型。
10.據權利要求1所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟S4中，鉆井參數包括井深、鉆壓、轉速、機械鉆速、扭矩、排量、機械比能和鉆頭型號。
...【技術特征摘要】
1.一種鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟s1中，將錄井工程數據及鉆頭使用數據合并到同一個數據表格，并將每次起下鉆的數據根據鉆頭的類型進行分類，并對相同鉆頭型號的數據進行整合，完成數據庫的構建。
3.根據權利要求2所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟s1中，所述數據表格包括井深、鉆時、鉆壓、轉速、扭矩、鉆速、鉆頭直徑、鉆頭型號、鉆頭磨損級別以及入井新度。
4.根據權利要求3所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟s1中，采用濾波算法對錄井工程數據及鉆頭使用數據的異常值進行清理。
5.根據權利要求4所述的鉆進過程中實時監測鉆頭磨損的方法，其特征在于，所述步驟s1中，用插值法對錄井工程數據及鉆頭使用數據中的缺失數據進行補充。
6.根據權利...
【專利技術屬性】
技術研發人員：田龍，石建剛，徐生江，張文波，朱智華，鐘尹明，楊凱，王小瑋，吳麗蓉，徐高榮，
申請(專利權)人：中國石油天然氣股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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