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固井作业是油气井钻井施工中极其重要的一环,固井质量的好坏将直接影响到油气井的正常开采以及后期开发能否顺利进行,与油田勘探开发的经济效益密切相关,因此保证高质量的固井作业一直是油气井钻井施工关注的热点问题。针对固井质量预测以及固井作业中存在的安全问题,本文主要开展了以下方面的工作:首先,通过查阅文献以及整理现场资料,分别从井眼条件、顶替效率以及水泥浆密度三个方面分析了各个因素对固井质量的影响规律,利用灰色关联分析对影响固井质量的因素进行关联度大小排序,确定主要影响因素,为固井质量预测方法的建立提供理论依据。其次,基于灰色系统和模糊神经网络等相关理论,分别建立了预测固井质量的灰色预测方法以及模糊神经网络预测方法。模糊神经网络预测方法相比灰色方法预测精度有所提高,但该方法训练时间较长,学习效率较低。将灰色方法和模糊神经网络方法进行有机结合,建立了预测固井质量的灰色模糊神经网络组合方法。该方法相比模糊神经网络方法预测精度有一定提高,同时提高了学习速度和泛化能力,可用于指导现场固井施工作业。同时利用软件Visual Studio 2013,结合数据库SQL Server 2008,采用C#语言开发编写一套软件实现固井质量预测。最后,针对固井作业过程中潜藏的危险有害因素进行风险辨识分析,构建一套科学合理的评价指标体系并建立了指标的隶属度函数,基于层次分析法确定固井作业系统中各项评价指标的权重值,建立适合其特点的评价模型,从系统的角度对固井作业过程中的安全性实现多指标共同影响下的综合评价,为油田勘探开发安全管理提供一定参考。