- 李庆峰
;邹光贵
;秦浩
;卢俊安
;刘啸宇
;张耀明
;王鹏程
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为了克服传统机器学习算法在早期溢流监测中,因样本数据稀缺和类别不平衡导致的分类精度低、泛化能力差等问题,通过融合代价敏感学习构建了新型智能监测模型FCE(feature transformation,cost-sensitive learning,ensemble learning)。该模型选取立管压力、总池体积、进出口流量、钻井液密度差等多个关键参数作为特征,由特征转换模块、代价信息嵌入模块和集群分类模块3个核心模块组成,其中:特征转换模块通过非线性变换增强特征与溢流事件的关联性;代价信息嵌入模块采用生成对抗网络(GAN)技术扩增溢流样本,实现代价信息与数据集的深度融合;集群分类模块通过集成学习策略融合多个弱分类器,显著提升模型性能。基于BZ区块真实溢流数据对模型进行了训练与测试,测试结果表明,当误分类代价设为2~4且特征维度为4~6时,模型误分类总代价较小,其中在特征维度为5、误分类代价设为3时,FCE模型的误分类总代价仅为2.2,同时召回率达到0.975,精确率为0.965,A_(UC)值为0.935,展现出卓越的分类性能。进一步的对比试验显示,FCE在各项指标上均显著优于传统的过采样、欠采样及SMOTE方法。将训练完备的FCE模型应用于XX井三开钻井的溢流监测,通过油田数据银行实时获取现场参数并输出监测结果,共识别出3次溢流事件,其中2次为真实溢流,1次为误报。现场应用结果表明,FCE模型具有可靠性高、分类能力强、泛化性能优异等特点,可为钻井现场的早期溢流监测提供有效的智能决策支持。
2026年03期 v.54;No.565 1-11页 [查看摘要][在线阅读][下载 1887K] [下载次数:0 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:1 ] - 路鑫;韩国庆;梁星原;路安宁;
随着节能减排要求的不断提高,油气田生产过程中日益突出的能耗问题不容忽视。电潜泵作为重要的人工举升设备,其运行能耗在油田整体能耗中占据较大比例,如何在保障生产需求和运行安全的前提下实现电潜泵系统的高效、低耗运行,已成为油田精细化管理中的关键问题。为此,针对电潜泵系统工况变化频繁以及多目标相互制约的特点,提出了一种基于非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的电潜泵系统能耗多目标动态优化方法。该方法以电潜泵系统能量流结构为基础,综合考虑电潜泵系统效率、电机效率和电缆电流等关键指标,构建多目标协同优化模型,并利用NSGA-Ⅱ的多目标搜索能力,实现不同能效目标之间的协调优化;同时,引入动态调整优化策略,通过实时数据反馈来动态调整优化策略,使优化过程能够根据生产需求和设备状态变化实时更新运行方案,实现面向生产过程的动态优化与决策支持,并以渤海油田电潜泵井为例开展实证分析。研究与应用结果表明,该方法能够有效降低能耗,提高系统的整体运行效率,并能够较好适应电潜泵系统运行状态和生产目标的动态变化。所得结果可为电潜泵系统节能运行提供有效的技术保障,并为油田人工举升系统的智能化调控提供技术支撑。
2026年03期 v.54;No.565 12-22页 [查看摘要][在线阅读][下载 1477K] [下载次数:0 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:1 ] - 王萍;林佩怡;吴杰;程伟;
随着油气田开发迈向智能化新阶段,机采井精准高效的工况诊断已成为保障油田稳产、优化维护决策与降本增效的核心关键。传统诊断方法依赖人工经验与固定规则匹配,存在诊断效率低、主观性强、可推广性差等局限。尽管以支持向量机、决策树为代表的机器学习方法在智能诊断研究中不断深入,但现有模型仍普遍存在以下问题:模型可解释性不足,难以获得领域专家信任;泛化能力有限,对数据分布变化及类别不平衡问题敏感;技术流程割裂,依赖人工特征工程与复杂调优,且难以与生产管理系统深度融合,制约了其规模化应用。为此,以极限梯度提升算法(XGBoost)为核心构建了一套机采井示功图智能诊断系统,其涵盖数据采集、特征提取、智能诊断与可视化的完整流程。该系统采用B/S架构与“1+N”分布式设计方案,实现多源异构数据的实时接入与统一管理;通过引入XGBoost作为核心分类算法,结合多维特征提取技术与SHAP(shapley additive explanations)可解释性分析框架,在提升分类精度的同时增强诊断过程的透明度与专家可信度。现场试验结果表明,系统对7类典型工况的诊断准确率达90%以上,单井诊断时间由30 min缩短至2 min以内,预警符合率达85.7%。与传统诊断方法相比,该系统在保证诊断精度的前提下,显著提升了诊断效率与结果可解释性。研究结果可为油田机采井智能诊断提供可推广的技术方案。
2026年03期 v.54;No.565 23-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1407K] [下载次数:0 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:1 ] - 吴立伟;韩亮;刘坤;王晓鹏;贾立新;祝兆鹏;张启龙;
海洋油气勘探开发正朝着深层、高压等领域迈进,复杂的地质条件和井下环境导致井漏风险频发,准确及时的井漏诊断对保障安全高效钻井至关重要。基于机器学习的井漏智能诊断技术能有效提高诊断准确性和时效性,但仍面临复杂工况下模型适应性和泛化能力不足而产生的虚警问题。为此,提出了一种融合逻辑规则的井漏智能诊断模型。融合井漏识别领域知识进行数据预处理并形成高质量井漏建模数据集,优选卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建井漏时序智能诊断模型,提取井漏风险多参数复杂时序演化特征,模型在测试数据集上准确率为93.7%,漏警率为4.4%,虚警率为7.8%。结合现场专家经验构建了一套基于关键参数变化趋势和速率分析计算的井漏逻辑识别规则,根据实际虚警情况对智能模型进行前置条件和输出结果双约束,降低正常工况误判和传感器数据波动导致的智能模型虚警,进一步提高模型的工程适用性。并通过渤海油田实钻井数据对受约束智能模型进行验证。研究结果表明:融合逻辑规则的井漏智能诊断模型与未约束模型相比,实际虚警频次可降低75%,且对井漏发生时的关键参数变化响应较快,能够先于人工发现井漏风险。所得结论可为海洋油气安全高效钻井提供坚实保障,助力实现智能化钻井。
2026年03期 v.54;No.565 32-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 1711K] [下载次数:0 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:1 ] - 宋微;孟繁明;李艳春;王素玲;董康兴;封兆辉;任传晓;
针对高含水油田开发过程中面临的含水体积分数上升与产量递减矛盾,以及传统数值模拟优化计算耗时大、单输出模型难以兼顾多变量关联性等问题,提出了一种基于多输出支持向量回归(MSVR)与多目标粒子群优化(MOPSO)的注采闭环优化技术方案。该方案利用MSVR构建包含产油量与含水体积分数的多变量同步预测代理模型,替代高耗时的数值模拟计算;构建以累计产油量最大化与综合含水体积分数最小化为双目标的优化模型,引入MOPSO算法进行全局寻优。该方法解决了复杂油藏系统快速建模与多目标协同优化的难题,克服了传统单输出模型独立建模导致的维度冗余与误差累积,实现了“增油”与“控水”冲突目标的智能决策。研究及试验结果表明:MSVR代理模型预测性能优异,经过超参数优化后,其平均绝对误差(E_(MA))从6 000左右大幅降至1 000左右,各关键指标决定系数(R~2)均大于0.96,预测精度与稳定性显著优于传统SVR模型;MOPSO算法能够有效处理多目标冲突,搜索到的帕累托(Pareto)前沿清晰揭示了不同注采方案下产油量与含水体积分数的制约关系,高效获取了非支配解集。在杏十区油藏实际井组应用中,优化后的注采方案使综合含水体积分数降低了0.582 3%,累计产油量增加了325.91 m3,验证了该方法在实际生产中的有效性。所得结论可为我国老油田二次开发提供一种可复制、高效率的智能化解决方案与技术支撑。
2026年03期 v.54;No.565 43-54页 [查看摘要][在线阅读][下载 1928K] [下载次数:0 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ]