摘要：随着油气勘探开发向复杂油气资源领域拓展，地层压力层系变化更为复杂。溢流作为钻井高危风险之一，对其进行及时准确预警愈发重要。本文首先分析了正常工况与溢流下的表征参数，以逻辑规则构建工况识别模型，实现钻进、起下钻等8种工况的实时分析，从而减少钻井工况对溢流分析的影响。然后通过特征工程构建数据库，分析数据有效性，利用神经网络形成溢流智能预警模型。利用小波分析诊断溢流波动，结合传统溢流诊断规则，实现压力信号与规则双约束下的溢流智能预警方法，进一步提高模型准确率与泛化能力。通过南海溢流数据与四川盆地实时钻井数据对模型验证，结果表明，受约束后溢流预警模型相较于传统方法可有效提前警报，相较于单一智能模型可有效降低虚警，模型最终准确率为95.28%。本模型有望辅助实现安全高效钻井作业，为智能化钻井提供基础。

关键字：溢流预警;智能模型;压力信号;规则约束;工况识别

ISSN号：1001-4578

卷、期、页：网络发表

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊,地学领域高质量科技期刊分级目录（国内T3）

发表期刊名称：石油机械

参与作者：许争鸣

通讯作者：段世明,姚学喆

第一作者：宋先知,祝兆鹏

论文类型：期刊论文

论文概要：段世明,宋先知,姚学喆,祝兆鹏,许争鸣，压力与规则双约束下的溢流智能预警模型，石油机械，，网络发表

论文题目：压力与规则双约束下的溢流智能预警模型