一种立井井筒非采动破裂的Matlab神经网络预测方法
基于神经网络模型的水平井破裂压力预测方法
第 55 卷第 1 期2024 年 1 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.55 No.1Jan. 2024基于神经网络模型的水平井破裂压力预测方法马天寿1，张东洋1，陈颖杰2，杨赟3，韩雄3(1. 西南石油大学 油气藏地质及开发工程全国重点实验室，四川 成都，610500；2. 中国石油西南油气田分公司 致密油气勘探开发项目部，四川 成都，610056；3. 中国石油川庆钻探工程有限公司 钻采工程技术研究院，四川 广汉，618300)摘要：破裂压力是井身结构设计的基础依据，也是水力压裂设备选型和方案设计的基础参数，通常采用测井解释获取破裂压力剖面，但其存在参数准确获取难、计算过程繁琐、普适性较差、计算精度低等问题，机器学习提供了一种解决这些问题的新方法。
为此，以测井数据作为输入参数，采用4种不同的神经网络模型，建立水平井测井数据与破裂压力间的非线性关系，通过测试集预测结果的对比分析，优选出最佳的神经网络模型，并优化模型网络结构和超参数，实现水平井破裂压力的直接预测。
研究结果表明：1) 破裂压力与井斜角、横波时差和纵波时差表现为极强相关性，与井深、岩性密度和补偿中子表现为强相关性，与井径和自然伽马表现为弱相关性；2) 不同组合的测井参数对模型预测结果具有显著影响，最优输入参数为井斜角、横波时差、纵波时差、井深、岩性密度和补偿中子；3) 对比多层感知机、深度神经网络、循环神经网络和长短期记忆神经网络(LSTM)模型，发现LSTM 模型的预测效果最佳；4) 优化了LSTM 模型的网络结构及超参数，优化后破裂压力预测的平均绝对百分比误差为0.106%、决定系数为0.996。
LSTM 模型能够有效构建水平井测井参数与破裂压力之间的非线性关系，可以实现水平井破裂压力的准确预测，对于准确预测破裂压力、简化破裂压力计算过程、推广机器学习在石油工程领域的应用具有重要的作用。
基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统
与
冲
击
Ｖｏ １ ． ３ ７， Ｎｏ ． ６
ＮＯ Ｖ．， ２ Ｏ１ ７
２ ０ １ ７年 １ １月
Ｅ ＸＰ Ｌ０Ｓ １ ０Ｎ ＡＮＤ Ｓ Ｈ ＯＣＫ Ｗ ＡＶＥＳ
基 于 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ和 Ｂ Ｐ神 经 网络 的爆 破 振 动预 测 系统
施建俊 ， 李庆亚， 张 琪， 卫 星， 王 辉
中央 高 校 基 本 科 研 业 务 费 专项 基 金 项 目（ Ｆ Ｒ Ｆ － ＴＰ － １ ５ — ０ ４ １ Ａ３ ） 第一作者 ： 施建俊 （ １ ９ ７ ６ 一 ） ， 女， 博士 ， 副教授 ， ｋ ｅ ｙ ａ ｎ ＠ｃ ｅ ￥ ． ｕ ｓ ｔ ｂ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ 。
（ 北京科技大学土木 与资源工程学院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘要 ： 爆 破 振 动 预 测 是 一个 复 杂 的 非 线 性 问题 ， 可应用非线性功能强大的 Ｂ Ｐ神 经 网络 技 术 来 解 决 ， 但由
于其数值计算量大 、 可操作性不强等特点 ， 在 实 际 工 程 中 应 用 困难 。 为 了 解 决 该 问 题 ， 本 文 中 将 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ程 序 的强 大 计 算 能 力 与 Ｖ Ｂ 的友 好 界 面相 结 合 ， 利用 Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｘ 自动 化 技 术 和 Ｂ Ｐ神 经 网 络 算 法 ， 开发 得 到爆 破 振 速 峰 值 预 测 系 统 。该 预 测 系统 可根 据各 工 程 实 际 情 况 选 取 影 响 爆 破 振 动 的 主 要 因素 作 为 输 入 参 数 ， 以预 测 爆 破 振 速 峰 值 。通 过 在 北 京 市 昌平 线 暗 挖 区 间 隧 道 工 程 中 的应 用 表 明 ： 该 预 测 系 统 在 实 际工 程 中使 用 方 便 ， 操 作 简单 ， 预测精度高 ， 人 机 交互 界 面 友 好 。 关 键 词 ：Ｖ Ｂ； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ； Ｂ Ｐ神经 网 络 模 型 ； 爆破振动 ； 预 测 系 统
神经网络在钻井动态预测中的应用
神经网络在钻井动态预测中的应用周蕾编译周开吉审校摘要井底钻具组合（BHA）及钻头动态行为的实时监控，是提高钻井效率的重要因素。
这样可使司钻避免有害的钻柱振动，通过周期性地调整各种地面控制参数（例如大钩荷载，转速，流速及泥浆性能）而保持最优的钻进状态。
本文论述了采用神经网络来建立非线性,多输入/输出钻井系统模型。
这个模型为司钻提供量化的适当修正措施以使系统处于优化钻井状态。
神经网络模型的建立,采用油田测试的钻井动态资料。
油井测试包括了在不同岩层钻进时的各种测试。
基础模型的训练和调谐使用了钻进时实时记录的地面及井下动态数据。
BHA的动态测量数据由井下振动传感器获取。
这些数据，代表修正地面控制参数产生的影响,记录在井下工具的内存里。
这个测试数据集合中具有代表性的部分，连同相应的输入/输出数据集合，用来建立和训练这个模型。
测试的结果是肯定的：神经网络所预测的BHA动态行为和实际测量相当符合。
此外，测试确立了准则以选取最重要的输入/输出参数，并选取建立训练这一模型的代表性数据。
这个分析演示了一种模拟、预测复杂多参数钻井系统动态行为的可靠方法。
这种方法可能成为传统的分析或直接数值模型的替代者。
它的应用可以扩展到钻井动力学以外，而应用到钻井控制和优化这些领域。
关键词：神经网络井下钻具组合（BHA）动态预测控制参数钻井系统模型优化译自 SPE 56442引言钻井力学革命性的一步是智能井下振动“随钻测量”工具的发展和引入。
这些先进的工具实时地测量井下钻柱振动并传送主要的信息给司钻。
通过使用MW D工具而形成闭环钻井系统，这一革新性概念最初是由Hut chi nso n等人提出的。
Hesig 等人以油田现场的成果,发展和支持了这一概念。
这个方法的基本想法是实时地提供给司钻井底钻头和BHA的行为信息。
带有多个传感器的随钻测量工具获取并处理测量的数据,产生可以量化振动是否导致钻井故障的诊断参数。
这些参数通过自动测量记录立即传送到地面。
神经网络技术在钻井工程事故预测、预报中的应用
・
２ ・ ８
录 井 工 程
２０ ０ ７年 ３月 ・ Nhomakorabea软
件 ・
神 经 网络 技 术 在 钻 井 工程 事 故 预 测 、 预报 中 的应 用
韩 性 礼
（ 上海 神 开石 油化 工 装 备 集 团 公 司 石 油科 技 工 程 有 限 公 司研 究 所 ）
神 经 网络 识别 工程 事 故 发 生 的实 质 ， 通 过选 择 适 是 当的神经 网络模 型 ， 近实 际系 统 的 动态 过 程 。若 逼
性 进 展 。一 方面 实体 模 型 的建 立 比较 困难 ， 费 也 花 很大， 同时实 体模 型 不 能 准确 反 映 各 种 复杂 地 层 钻 井 条件 下 的演变情 况 ； 另一方 面 ， 理论化 的数 值计 算
究 所 副 所 长 ， 事 石 油 仪 器 仪 表 设 计 开 发 工 作 。 通 讯 地 址 ： ０ １４ 上 海 市 浦 东 区 浦 星 路 １６ 从 ２ １１ ７ ９号 。 电 话 ： ０ １ ６ ２ ８ ８ ， 真 ： ０ １ （ ２ ）４９２４ 传 （２ ）
Ｏ 引 言
石油勘 探 的高投 入 和高风 险 以及 发生 工程事 故
带来 的严重 后果 引 起石 油勘 探 工 作 者 的广 泛 关 注 ， 工程事 故预 测 、 报被 提 到 越 来越 重 要 的位 置 。 目 预
报 方法 以及 如何 提高 预报准 确度进 行 了 系统 的分 析
１ １ 基 本 原 理 ．
前 ， 限于通 过 录井 软件 的监 控 和 录井 人 员 加 强 责 局
任 心来 预报事 故 的发生 ， 在这 种情 况下 ， 其预 报 的及
时性 往 往得不 到保 证 。伴随着 计算 机 和网络技 术 的
应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况
应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况
沐峻丞;檀朝东;孟祥芹;曾霞光
【期刊名称】《中国石油和化工》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】为了保证采油生产的高效、安全进行,将人工神经网络用于抽油机井故障的自动识别.对现场采集的油井示功图数据预处理后,用MATLAB进行编程,并利用现场数据进行验证.结果表明,神经网络事故诊断系统,对抽油机井工况的识别正确率高,识别效果稳定.将BP神经网络诊断系统应用于抽油机井示功图识别是实现有杆采油系统故障诊断的自动化、智能化的有效方法.
【总页数】3页(P69-71)
【作者】沐峻丞;檀朝东;孟祥芹;曾霞光
【作者单位】中国石油大学(北京),北京昌平,102249;中国石油大学(北京),北京昌平,102249;北京雅丹石油开发有限会司,北京昌平,102200;北京雅丹石油开发有限会司,北京昌平,102200
【正文语种】中文
【相关文献】
1.抽油机井动态控制图在工况管理中的应用 [J], 邓卫东
2.远程诊断抽油机井异常工况 [J], 夏勇
3.基于功率-位移图的调径变矩抽油机井工况诊断新模型 [J], 范喜群;孟红霞;周瑞琦;马海;张凯瑞
4.基于深度学习的抽油机井工况诊断方法 [J], 肖翔
5.基于深度学习的抽油机井工况诊断方法 [J], 肖翔
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遥感技术在延川县地质灾害详细调查中的应用
快速、 准确、 高效开展延川县地质灾害详细调查， 以遥感 技术 为主要手 段 ， 展地质 灾 害详 细调 查 。 开 在本 次试 点调 查 中， 用 高分 辨 率 的 Ｓ ｏ５数 据 ， 选 ｐｔ
进行 了地质灾害解译与信息提取 ， 获取了丰富的地质环 境条件和地质灾害以及承载体信息 ， 为开展地质灾害野 外调查提供 了基础资料 ， 发挥了遥感技术 的先导作用 。 以延 川县 地 质 灾 害详 细调 查 为依 据 ， 遥感 调 查 的 内 从 容、 工作 方法 、 数据 选择 和处理 、 解译 技术方 法及解 译效 果 等方 面论 述 了遥 感 技术 在延 川县 地 质灾 害详 细调 查 中 的应 用 ， 为该技 术方 法和 本次试 点调查 所取得 的经 认 验 可 以在黄 土地 区地质灾 害详 细调查 中推广 和应 用 。 １ 地 质灾 害遥感调 查 的 内容 遥感调查是以遥感数据和地面控制为信息源， 获取 地 质灾 害及 其发育 环境要 素信 息 ， 定滑坡 、 确 崩塌 、 泥石 流 的类 型 、 模及空 间分 布特 征 ， 析 地质 灾 害形 成 和 规 分 发育的环境地质背景条件。本 次地质灾 害遥感调查 的 内容主要包括地质灾害发育环境背景条件 、 地质灾害体 及 承灾 体 ３ 方面 。 个 地质环境条件调查 ： 主要调查与滑坡、 崩塌、 泥石流 等 发育有 关 的地 貌类 型 、 质构造 、 （ ） 地 岩 土 体类 型 、 文 水 地质 现象 和地 表覆 盖等 内容 。
一
设 、 通 、 利工程 活动增 强 ， 交 水 特别是 群众 削坡建 窑等 工 程 活动 中， 为 活动诱 发 的地 质 灾 害 事件 呈 上 升趋 势 。 人 据延 川县 国土局 ２０ ￣２ ０ ０ ０ ０ ７年灾情 资料 ， 截至 ２ ０ ０ ７年 １ Ｏ月底 延 川 县共 发 生 １ 滑坡 、７处 崩塌 、 泥石 ４处 ｌ １处 流灾 害 ， 成 ｌ 造 ３人 死 亡 ， 窑 １ 毁 ８孔 ， 处 路 段 交 通 堵 多 塞 。因此 ， 开展延 川县 １：５万地 质 灾 害详 细 调 查对 减 灾防灾和促进国民经济发展具有重要 的现实意义 。为
基于matlab的改进BP神经网络在油井产液量预测中的应用
人 工神 经 网络技 术具 有较 强 的人工智 能 功能 和
模 拟 多元非 线性 体 系的 能力 ，与传 统 的线性 回归 系
数 相 比较 ， 它不 仅具 备 自适 应 和 自组 织功 能 ， 而且 它
ｗ ｐ ｅ 丌 ｎ ｅ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ￣０ ｉ ｌ ＆Ｇ ａ ｓ Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ｓ低渗透油气 田 １ ０３
度 下降 的方 式修 正各 层权值 ， 向隐含 层 、 输 入层 逐层 反 传ｌ ７ １ 。周而 复 始 的信 息 正 向传 播 和误 差 反 向传播
过程 ， 是 各层 权值 不 断调整 的过 程 ， 也 是 神经 网络学
习训 练 的过 程 ，此过 程一 直进行 到 网络输 出的误差 降低 到 可 以接受 的程 度或 者预 先设定 的学 习次 数 为
关键 字 ： Ｂ Ｐ神 经 网络 ； ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ； 产 液 量 预 测
为确 保 油 田开 发 过程 中油 井 的高 产 稳 产工 作 ，
对石 油产 量 的预测 是一项 重要 的科 研任 务 。长 庆油
输 入层
田水 平井 技术 为鄂 尔 多斯盆 地致 密油 藏开 发发 挥 了
重要 作 用 ， 使 油藏 中大量 薄 油 层 不可 动 用 的储 量 变 成 可采 储 量Ｉ ｌ Ｉ 。采用 水 平井 技 术 与 同 区域 直 井相 比
传播处 理 过程 ， 由输 出层 向外 界输 出信 息处理 结 果 ． 输 出层 的值取决 于 隐含层 的输 出值 及 隐含层 和输 出
层之 间 的连接权 重 。 当实 际输 出与 期望 输 出不 符 时 ． 便进 入误 差 的反 向传播 阶段 。 误差 通过 输 出层 ， 按梯
学 习过 程 ， 形象 的拓扑 结构 如 图 ｌ 所示， 该 过 程 由信 息 的正 向传 播 和误差 的反 向传 播组 成 。
基于MATLAB的BP神经网络模型在矿井涌水量预测中的应用
式（ ５ ） 。
的 。信 号从 输 入 层 进 入 网络 ， 通 过 隐 含 层 处理 后 传 输 到 输出层 ， 如果 输 出层 的 预 测 值 未 达 到 期 望 精 度 要 求 ， 则 反 方 向传 播 ， 通 过不 断 调 整 网 络 权 值 和 阈值 ， 网络 对 输
入 模 式 响 应 的 正 确 率也 不 断上 升 ｃ ３ ］ 。 Ｂ Ｐ神 经 网 络 模 型 的基 本 算 法 如 下 ： 设 三层 Ｂ Ｐ神 经 网络 ， 其包 含输 入 层 Ｘ、 隐 含 层 Ｈ、 输 出 层 Ｙ， 神 经 元
１ 引 言
矿井 涌水 量 是 指 在 矿 山 建 设 和 生 产 过 程 中单 位 时 间 内 通过 各 种’ 巷 道 和 开 采 系 统 流 人 矿 井 的水 量 ］ 。 准 确 预测 矿 井 涌水 量 不 仅 对 矿 山 的安 全 生 产 至 关 重要 ， 而 且还 关 系 到 设 计 的排 水 方 案 是 否 经 济 、 合 理 的 问题 。 矿 井 井 下 复杂 的水 文 地 质 环 境 给 煤 矿 的 生 产 过 程 中 的 涌 源自和 阈值 进 行 修 正 ：
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法，其原理是模拟人脑的神经网络运行方法，对现有已破裂
破裂，1 个样本井筒未破裂。
井筒的破裂规律进行数据学习，从而判断目标井筒的破坏情 况。
Matlab 神经网络的设计、训练与检测 神经网络的设计
井筒破裂因素选取与井筒样本 井筒破裂的因素
神经网络是一种模拟人脑神经元工作的智能学习算法， 在工程灾害预测领域被广泛应用。神经网络预测方法基于黑
①地表累计下沉值。反映地层压缩变形程度，地表累积 下沉值越大，井壁越容易破坏。
②地表下沉速率。反映地层总的压缩速率，下沉速率越
筒非采动破裂的预测方法，并通过 20 个样本数据对神经网络进行训练与 检验，结果认为本方法可以准确的对井筒破坏状态进行预测，这将对相似 地质条件下的井筒破坏预测具有借鉴意义。
散砂层的地质条件，矿井开采对第四系底部含水层的疏降容
影响，例如井塔座落在井壁上还是座落在地表，当座落在井
易对井筒形成非采动破坏，其原理就是地层疏水造成地层压
壁上必然会加大井壁载荷，井壁越容易破坏。
缩，在井壁外侧形成附加应力，随着附加应力的增加井壁破
⑦施工方法。井筒的施工方法直接影响井筒的稳定性，
裂。目前，针对立井井筒非采动破裂的预测预报方法分为两
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Sep.2018·中国科技信息 2018 年第 18 期
61 万～ 200 万◎
DOI：10.3969/j.issn.1001- 8972.2018.18.032
可实现度
可替代度
行业曲线
link
appraisement
通常认为钻井法优于冻结法。
类：第一类为监测法，即通过长期监测地层沉降、含水层水位、
井筒样本数据
井壁应力状态、井壁应变等来评测和预报井壁破裂；第二类
本文选取了井筒样本共计 20 个，其中包括学习样本 15
为应用系统科学、运筹学、非线性数学等方法的系统智能评
个（见表 1）和检验样本 4 个（见表 2）。其中表 1 中包括
industry
山西华润联盛能源投资有限公司 周霖（ 1973 － ）山西大同人，高级工程师，主要从事煤矿开采技术及矿山管理方 面的研究工作
影响力
真实度 行业关联度
周 霖 一种立井井筒非采动破裂的 Matlab
神经网络预测方法
针对井筒破坏的预测问题，选取地表累计下沉值、地表下沉速率、 土层主压缩层埋深井壁厚度、井筒净直径、井壁施工质量、施工方法因素 作为影响井筒破裂的特征因素，建立基于 Matlab 神经网络的一种立井井
载力越高，则井壁越不容易破坏。
壁破裂落块伤人毁物，形成安全隐患。为此，准确的对正常
⑤井筒净直径。井筒净直径会影响井筒的强度，井筒内
服务的立井井筒进行破裂预测预报对矿井可持续生产及安全
半径越大，井壁越容易破坏。
具有重要的现实意义。我国华北黄淮地区具有深厚第四系松
⑥井壁施工质量。井壁施工质量对井筒的稳定性有直接
51
400
190
7.5
0.77
1
0
破裂
兴隆庄矿副井 X2
51
400
190
6.6
0.83
1
0
破裂
兴隆庄矿东风井 X3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ20
300
176
5
1.42
1
0
破裂
海孜矿主井 X4
60
503
247
6.5
0.8
1
1
破裂
海孜矿副井 X5
60
503
247
7.2
0.71
1
0
破裂
童亭矿主井 X6
30
306
230
5.3
2.2
0
价方法，如距离判别法、KNN 预测模型、模糊数学判别法等。
12 个破裂样本和 3 个为破裂样本，而样本 0 为标准破裂样本，
本文采用实际样本数据与 Matlab 中的神经网络相结合，提
标准破裂样本中各个特征因素参数为井筒破裂最不利时的参
出了而一种立井井筒非采动破裂的 Matlab 神经网络预测方
数；表 2 中为 4 个检验样本，根据检验结果，3 个样本井筒
大，井壁越容易破坏。 ③土层主压缩层埋深。主压缩层埋深越大，其上部的土
层厚度越大，则土层对井壁产生附加应力作用面积越大，附
加应力增加迅速，井壁越容易破坏。
井筒是煤矿的咽喉，是煤矿井上下行人、运煤和通风的
④井壁厚度。当井壁混凝土强度一定时，井壁越厚，承
唯一通道。井筒一旦破裂，直接制约着煤矿的生产，同时井
0
破裂
童亭矿副井 X7
30
306
230
6.55
1.67
0
0
破裂
张双楼矿主井 X8
38
466
242
5.5
0.83
1
1
破裂
张双楼矿副井 X9
38
466
242
5.5
1
1
1
破裂
芦岭矿主井 X10
50
400
200
5.2
1.25
1
0
破裂
芦岭矿副井 X11
50
400
200
6.1
1.25
1
0
破裂
南屯矿风井 X12
21.5
272.5
140.5
5
1.25
1
1
破裂
东滩矿主井 X13
14.9
305
108.17
7
0.91
1
如图 1。输入层个数取 7，与特征因素个数相同；输出结果
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◎ 61 万～ 200 万
中国科技信息 2018 年第 18 期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Sep.2018
表 1 井筒标准样本与学习样本数据
井筒名
地表沉降速度 (mm/a) 地表累计下沉量 (mm) 主压缩层埋深 (m) 井筒净直径 (m) 井壁厚度因素 施工方法 井壁施工质量及井塔因素 状态
权重
0.2
0.1
0.15
0.12
0.25
0.13
0.05
-
标准值 X0
77
510
242
8
2.2
1
1
-
兴隆庄矿主井 X1
井壁自身强度时，井壁发生破裂。井筒的破坏形态可分为未
测模型具有非常便利的优势。
破裂和已经破裂两种，并且井筒破坏的影响因素是多种的，
本文依据 1.1 节中立井井筒破裂的特征因素，选择反向
且各因素之间是相互独立的，与井筒破坏是非线性相关的。
传播（BP）神经网络算法对井筒的破裂规律进行运算，模型
通过相关文献分析，选取以下 7 个影响井筒破裂的特征因素：
非采动影响下的井筒破裂机理是：井下开采并疏降含水
箱理论，是通过非线性影射对一组输入矩阵进行预测从而得
层，造成松散层第四系底部含水层水位持续下降，导致松散
到输出矩阵，该方法的特点是信号的方向误差传播和非关联
层不断压缩，从而对井壁产生附加压应力。当附加应力大于
性因素之间的归一化处理，对解决多非关联因素影响下的预