“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)

戴永壽，岳煒杰，2，孫偉峰，李立剛，張亞南，程佳成

（1.中國石油大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，山東青島266580；2.中國航空油料有限責(zé)任公司北京分公司，北京100088；3.青島鼎信通訊股份有限公司，山東青島266073；4.中國石油北京銷售公司，北京100107）

“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)

戴永壽1，岳煒杰1，2，孫偉峰1，李立剛1，張亞南3，程佳成4

（1.中國石油大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，山東青島266580；2.中國航空油料有限責(zé)任公司北京分公司，北京100088；3.青島鼎信通訊股份有限公司，山東青島266073；4.中國石油北京銷售公司，北京100107）

為解決鉆井過程中傳統(tǒng)溢流監(jiān)測實(shí)時性和可靠性差的問題，設(shè)計開發(fā)出一套“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)針對常規(guī)單一參數(shù)、單一手段溢流監(jiān)測實(shí)時性低、可靠性差的問題，綜合應(yīng)用微流量、隨鉆壓力（pressure while drilling，PWD）以及綜合錄井3類參數(shù)，通過多參數(shù)、多手段相互印證的方式提高溢流監(jiān)測的實(shí)時性與可靠性。提出基于專家系統(tǒng)和改進(jìn)的貝葉斯判別相融合的溢流等鉆井事故判別方法：當(dāng)缺少訓(xùn)練數(shù)據(jù)時，應(yīng)用專家系統(tǒng)判別溢流等鉆井事故；當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)充足時，應(yīng)用專家系統(tǒng)和改進(jìn)的貝葉斯判別相結(jié)合識別溢流等鉆井事故。改進(jìn)的貝葉斯判別模型對于因?qū)傩宰兞块g不獨(dú)立而引起的誤判具有一定的抑制作用，能夠提高判別準(zhǔn)確度，且訓(xùn)練簡單，應(yīng)用靈活。通過兩種算法的有機(jī)結(jié)合，優(yōu)勢互補(bǔ)，可以提高井控安全的智能化水平與現(xiàn)場適用性。測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r、有效地監(jiān)測溢流等鉆井事故。

井噴；溢流監(jiān)測；專家系統(tǒng)；改進(jìn)的貝葉斯判別；“三高”油氣井

井噴是鉆井過程中最為嚴(yán)重的鉆井事故［1-2］，溢流是井噴的先兆，實(shí)時準(zhǔn)確地監(jiān)測溢流、防止井噴是安全鉆井的前提和保證。及時發(fā)現(xiàn)溢流，可避免井噴發(fā)生，減輕井噴和壓井作業(yè)對地下油氣層的傷害［3］。優(yōu)化溢流監(jiān)測方法，提高監(jiān)測的實(shí)時性和可靠性，對實(shí)現(xiàn)安全、高效、經(jīng)濟(jì)鉆井具有重要意義［4］。然而，現(xiàn)有的溢流監(jiān)測方法實(shí)時性與可靠性較差，無法滿足安全鉆井的需要。根據(jù)應(yīng)用的監(jiān)測技術(shù)及參數(shù)不同，將溢流監(jiān)測方法總結(jié)為6類：利用鉆井液相關(guān)參數(shù)監(jiān)測溢流［5］；通過綜合錄井儀采集的相關(guān)參數(shù)監(jiān)測溢流［6］；聲波氣侵監(jiān)測法；基于控壓鉆井技術(shù)監(jiān)測溢流［7］；基于隨鉆井底測量技術(shù)監(jiān)測溢流［8］；分析地層巖性和孔隙度預(yù)警溢流［9］。其中，基于控壓鉆井技術(shù)監(jiān)測溢流的效果最好，但其實(shí)現(xiàn)難度較大，難以廣泛應(yīng)用。其他監(jiān)測方法的實(shí)時性和可靠性難以同時達(dá)到監(jiān)測要求，或?qū)崟r性較低，或可靠性較差。為提高溢流監(jiān)測的時效性，滿足鉆井安全的需要，亟需一套實(shí)現(xiàn)簡單，且實(shí)時性與可靠性較高的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)溢流監(jiān)測。筆者設(shè)計開發(fā)出一套“三高”（高溫、高壓、高含硫）油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)在溢流監(jiān)測方法與溢流等鉆井事故判別方法兩個方面做出改進(jìn)，以提高溢流監(jiān)測的實(shí)時性和可靠性，并基于鉆井現(xiàn)場的溢流等異常事故數(shù)據(jù)完成系統(tǒng)有效性測試實(shí)驗(yàn)。

1　系統(tǒng)總體方案設(shè)計

“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)結(jié)合3類溢流監(jiān)測方法（利用鉆井液相關(guān)參數(shù)監(jiān)測溢流、通過綜合錄井儀采集的相關(guān)參數(shù)監(jiān)測溢流、基于隨鉆井底測量技術(shù)監(jiān)測溢流）的優(yōu)勢，綜合微流量（鉆井液進(jìn)出口流量）、隨鉆壓力（pressure while drilling，PWD）以及綜合錄井（立管壓力、大鉤負(fù)荷）3類參數(shù)應(yīng)用于溢流監(jiān)測。從井底和地面兩個方位同時進(jìn)行，以監(jiān)測井底環(huán)空壓力變化為基礎(chǔ)，并結(jié)合鉆井液進(jìn)出口流量和相關(guān)綜合錄井參數(shù)的變化，在地層流體還沒有返到地面時，提前發(fā)現(xiàn)溢流，提高井噴預(yù)警的時效性。微流量數(shù)據(jù)較常規(guī)的流量數(shù)據(jù)實(shí)時性好、準(zhǔn)確度高，能及時發(fā)現(xiàn)鉆井液流量的微小變化，可提高溢流監(jiān)測的實(shí)時性與可靠性。其中，微流量數(shù)據(jù)是以RS485串口通信的方式從高準(zhǔn)科里奧利質(zhì)量流量計獲取，PWD以及綜合錄井?dāng)?shù)據(jù)是以網(wǎng)絡(luò)通信的形式分別從PWD服務(wù)器以及綜合錄井服務(wù)器獲取。在判別方法方面，通過專家系統(tǒng)和改進(jìn)貝葉斯判別兩種智能算法相融合實(shí)現(xiàn)溢流等鉆井事故的判別，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure figure of online monitoring and warning system for kick foreboding on“three high”wells

通過上述監(jiān)測參數(shù)的變化，不僅能夠監(jiān)測溢流，還能夠?qū)崿F(xiàn)井漏、放空、卡鉆、鉆具刺、斷鉆具、掉水眼以及堵水眼7種溢流相關(guān)事故的監(jiān)測。

利用VC++6.0完成該系統(tǒng)軟件的開發(fā)。

2　溢流等鉆井事故判別方法

現(xiàn)有的溢流等鉆井事故判別方法可總結(jié)為如下5種：閾值法、數(shù)學(xué)建模法、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及貝葉斯判別。閾值法和數(shù)學(xué)建模法實(shí)現(xiàn)簡單，應(yīng)用廣泛，但其準(zhǔn)確性較低。專家系統(tǒng)的判別準(zhǔn)確性有所改善，但由于溢流的模糊性，專家系統(tǒng)仍不能完全準(zhǔn)確地判別溢流。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與貝葉斯判別均通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到判別模型，由判別模型給出判別結(jié)果，其判別結(jié)果相對理想。但是，貝葉斯判別比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更能充分利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并具有堅實(shí)的理論基礎(chǔ)［10］。

在監(jiān)測過程中微流量參數(shù)、綜合錄井參數(shù)以及PWD參數(shù)的變化并非一定是由溢流引起的，如何從變化了的參數(shù)中推斷出何種異常事故所致，即變?yōu)橐粋€求后驗(yàn)概率的問題，貝葉斯判別可以很好地解決這一問題。該判別方法準(zhǔn)確性與靈敏度高，能夠?qū)Ω蓴_進(jìn)行自動判斷，并給出溢流等事故發(fā)生的概率，即選取貝葉斯判別識別溢流等鉆井事故最為合適。

貝葉斯判別的應(yīng)用存在如下不足：

（1）貝葉斯判別模型需大量現(xiàn)場數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到。

（2）貝葉斯判別模型的準(zhǔn)確性與實(shí)時性完全取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，忽略了先驗(yàn)知識的使用。

（3）當(dāng)?shù)刭|(zhì)等條件改變時，訓(xùn)練的貝葉斯判別模型可能產(chǎn)生一定的判別誤差，降低判別準(zhǔn)確度。

專家系統(tǒng)能夠充分利用專家和現(xiàn)場技術(shù)人員的先驗(yàn)知識且判別過程無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)，當(dāng)?shù)刭|(zhì)等條件改變時可以通過完善專家知識庫來提高溢流等鉆井事故的判別準(zhǔn)確度。當(dāng)前的專家系統(tǒng)雖然不能完全準(zhǔn)確地判別溢流，但是通過專家系統(tǒng)和貝葉斯判別的有機(jī)結(jié)合，兩種方法優(yōu)勢互補(bǔ)，提高井控安全的智能化水平和現(xiàn)場適用性，從而能夠不斷豐富積累知識，完善系統(tǒng)性能，提高監(jiān)測的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。

2.1專家系統(tǒng)判別

不同工況下，溢流等鉆井事故的表現(xiàn)形式及可用的溢流監(jiān)測參數(shù)各異，所以不同工況下用于溢流等鉆井事故判別的專家知識庫和貝葉斯判別模型不同。從溢流監(jiān)測的角度出發(fā)，將鉆井工況劃分為鉆進(jìn)、劃眼、坐卡、起鉆、下鉆5種狀態(tài)。

應(yīng)用專家系統(tǒng)判別溢流等鉆井事故，首先根據(jù)相關(guān)知識經(jīng)驗(yàn)建立知識庫，知識庫建立完成之后，通過高效、合理的推理機(jī)實(shí)現(xiàn)對溢流等鉆井事故的判別。

2.1.1知識庫的建立

針對溢流等鉆井事故的判別需要，將總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)知識通過一定的表示方式存放在知識庫中，以供推理機(jī)使用。知識庫的建立是一個重要且繁瑣的過程，其完善與否直接影響專家系統(tǒng)判別溢流等鉆井事故的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。

鉆進(jìn)工況下，監(jiān)測參數(shù)均能夠正常獲取。劃眼工況下，井底環(huán)空壓力無法準(zhǔn)確測量，其他監(jiān)測參數(shù)均能正常獲取。起下鉆工況下，可用參數(shù)只有鉆井液進(jìn)出口流量及大鉤負(fù)荷。坐卡工況下，只能通過出口鉆井液是否溢出判別溢流。上述工況用于溢流等鉆井事故判別的知識庫可根據(jù)表1建立，其中，卡鉆是指廣義的卡鉆事故，包括縮頸卡鉆、砂橋卡鉆、坍塌卡鉆、鍵槽卡鉆、粘吸卡鉆、起鉆與卡、下鉆遇阻等。

表1　專家知識庫Table 1 Knowledge base

2.1.2推理機(jī)的設(shè)計

推理是指依據(jù)一定的規(guī)則從已有的事實(shí)推導(dǎo)出結(jié)論的過程。一種鉆井事故可能對應(yīng)多個監(jiān)測參數(shù)的異常變化，且一個監(jiān)測參數(shù)的異常變化可能對應(yīng)多種鉆井事故的發(fā)生。為消除上述不確定性，在推理過程中采用多條規(guī)則相互印證的方式得到專家系統(tǒng)的判別結(jié)果，即取被驗(yàn)證為真的規(guī)則結(jié)論的交集作為專家系統(tǒng)的判別結(jié)果。應(yīng)用專家系統(tǒng)判別溢流等鉆井事故的流程如圖2所示。

2.2改進(jìn)的貝葉斯判別

首先分析應(yīng)用傳統(tǒng)貝葉斯判別識別溢流等鉆井事故存在的問題，然后針對存在的問題對貝葉斯判別做出改進(jìn)，說明改進(jìn)貝葉斯判別識別溢流等鉆井事故的判別流程及判別結(jié)果的求取過程。

2.2.1傳統(tǒng)貝葉斯判別識別

應(yīng)用于溢流等鉆井事故判別的貝葉斯判別模型即貝葉斯公式：

式中，ci為某種鉆井事故；X為用于溢流監(jiān)測的屬性變量集；p（ci）為某種鉆井事故發(fā)生的概率；p（X）為屬性變量集為X的概率；p（X|ci）為某種鉆井事故發(fā)生的條件下屬性變量集為X的概率，由訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計求得；p（ci|X）為某種鉆井事故發(fā)生概率。

圖2　專家系統(tǒng)判別溢流等鉆井事故的流程圖Fig.2 Flowchart of applying expert system to identify kick and other accidents

傳統(tǒng)的貝葉斯判別應(yīng)用于溢流等鉆井事故判別的過程中仍存在如下問題：

（1）由于當(dāng)溢流等事故發(fā)生時，會引起多個參數(shù)的變化，即選取的屬性變量間不獨(dú)立，這使得貝葉斯判別模型的訓(xùn)練非常復(fù)雜，難以在實(shí)際工程中應(yīng)用。

（2）不同鉆井事故所需監(jiān)測參數(shù)不同，且不同參數(shù)監(jiān)測異常事故的實(shí)時性和可靠性不同，應(yīng)用傳統(tǒng)貝葉斯判別會產(chǎn)生冗余的屬性變量，降低判別精度。

2.2.2分級貝葉斯判別

為解決上述問題，在樸素貝葉斯判別的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的貝葉斯判別——分級貝葉斯判別。分級貝葉斯判別原理與傳統(tǒng)貝葉斯判別相同，但根據(jù)不同鉆井事故的監(jiān)測需要以及監(jiān)測參數(shù)的實(shí)時性和可靠性不同，分級應(yīng)用貝葉斯判別識別溢流等鉆井事故。貝葉斯判別級別由選取的屬性變量決定，且每級貝葉斯判別所識別的鉆井事故類型不同。在判別過程中，逐級確認(rèn)異常，給出判別結(jié)果。

分級貝葉斯判別應(yīng)用靈活，訓(xùn)練簡單，對于因?qū)傩宰兞块g不完全獨(dú)立而引起的誤判具有一定的抑制作用，提高了判別準(zhǔn)確度?；诜旨壺惾~斯判別的溢流等鉆井事故判別流程如圖3所示。

根據(jù)所選取的監(jiān)測參數(shù)，可通過四級貝葉斯判別識別溢流等鉆井事故，第一級到第四級貝葉斯判別的屬性變量分別為：鉆井液出口與入口流量之差、井底環(huán)空壓力變化率、立管壓力變化率、大鉤負(fù)荷變化率。

應(yīng)用分級貝葉斯判別模型識別溢流等鉆井事故的實(shí)現(xiàn)流程如圖4所示。

圖3　基于分級貝葉斯判別的溢流等鉆井事故判別流程圖Fig.3 Identifying flowchart of kick and other accidents based on hierarchical Bayes discriminant

圖4　應(yīng)用分級貝葉斯判別模型識別溢流等鉆井事故流程圖Fig.4 Flowchart of applying hierarchical Bayes discriminant model to identify kick and other accidents

第一級貝葉斯判別反映的事故有溢流、井漏、堵水眼、卡鉆，且能夠唯一確定溢流事故，但由于井漏、堵水眼以及卡鉆事故的嚴(yán)重程度不同，會導(dǎo)致鉆井液出口與入口流量之差的取值各異，且變化范圍較大，所以該級貝葉斯判別難以準(zhǔn)確地唯一確定井漏、堵水眼和卡鉆事故。

第二級貝葉斯判別反映的事故有溢流、卡鉆、鉆具刺、井漏、堵水眼、斷鉆具。同樣由于各事故的嚴(yán)重程度不同，會導(dǎo)致井底環(huán)空壓力的異常增加或減小值不同，所以該級貝葉斯判別難以準(zhǔn)確地唯一確定某種異常事故，只能將可能發(fā)生的異常進(jìn)行分類。

第三級貝葉斯判別能夠反映的事故有堵水眼、卡鉆、溢流、鉆具刺、井漏、掉水眼以及斷鉆具。該級貝葉斯判別與第二級類似，不能準(zhǔn)確地唯一確定某種異常事故，只能將可能發(fā)生的異常進(jìn)行分類。第四級貝葉斯判別反映的事故有斷鉆具、溢流、放空、卡鉆，能夠唯一確定放空、斷鉆具以及卡鉆事故。

根據(jù)各工況下可用的監(jiān)測參數(shù)，將對應(yīng)級別的貝葉斯判別組合應(yīng)用，得到各工況下的分級貝葉斯判別模型。以鉆進(jìn)工況為例，鉆進(jìn)工況的分級貝葉斯判別模型如圖5所示。其中，F(xiàn)為鉆井液出口與入口流量之差；P、S、H分別為井底環(huán)空壓力、立管壓力、大鉤負(fù)荷變化率。其他工況（如劃眼、起下鉆、坐卡等）的分級貝葉斯判別模型與鉆進(jìn)工況相類似，不再贅述。

圖5　鉆進(jìn)工況下的分級貝葉斯判別模型Fig.5 Hierarchical Bayes discriminant model on drilling

2.2.3溢流等鉆井事故發(fā)生的概率

分級貝葉斯判別的結(jié)果是給出鉆井事故發(fā)生的概率，求取過程如下。

首先由下式求得各級貝葉斯判別的結(jié)果：

式中，x為屬性變量。

對于相同的屬性變量，p（x）是相同的，即每種鉆井事故的發(fā)生概率只需求取p（ci）p（x/ci）。對所有的p（ci）p（x/ci）做歸一化處理便可得到各級貝葉斯判別所求得的鉆井事故發(fā)生概率。

最終概率可以通過各級貝葉斯判別得到的概率相乘并做歸一化處理得到。

式中，p（cni/x）為第n級貝葉斯判別求得的某種鉆井事故發(fā)生的概率。

式中，p（ci/x）為鉆井事故發(fā)生的概率；s為可能發(fā)生的鉆井事故種類之和。

2.3專家系統(tǒng)和改進(jìn)貝葉斯判別相融合的判別流程

通過專家系統(tǒng)和分級貝葉斯判別相融合識別溢流等鉆井事故的流程如圖6所示。

圖6　專家系統(tǒng)和分級貝葉斯判別識別溢流等鉆井事故流程圖Fig.6 Flowchart of applying expert system combining with hierarchical Bayes discriminant to identify kick and other accidents

專家系統(tǒng)和分級貝葉斯判別的融合主要體現(xiàn)在兩個方面：

（1）當(dāng)缺少現(xiàn)場數(shù)據(jù)時，應(yīng)用專家系統(tǒng)判別溢流等鉆井事故，并且在監(jiān)測過程中實(shí)時存儲、完善現(xiàn)場數(shù)據(jù)，為貝葉斯模型提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

（2）當(dāng)現(xiàn)場數(shù)據(jù)充足時，通過兩種方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)溢流等鉆井事故的判別。

3　測試實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果分析

為驗(yàn)證系統(tǒng)能夠?qū)崟r、有效地發(fā)現(xiàn)溢流等鉆井事故，基于鉆井現(xiàn)場的溢流及斷鉆具事故數(shù)據(jù)進(jìn)行了測試實(shí)驗(yàn)。

（1）基于某口井鉆進(jìn)過程中的溢流事故數(shù)據(jù)，通過“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)軟件得到該溢流事故的實(shí)驗(yàn)截圖，如圖7所示。

系統(tǒng)在10∶19監(jiān)測到出口流量增加，進(jìn)行溢流報警?？偝伢w積在10∶24發(fā)現(xiàn)上漲，預(yù)警時間比傳統(tǒng)的監(jiān)測總池體積的方法提前了5 min。

由于系統(tǒng)軟件只能以聲光報警的形式給出井漏、斷鉆具等事故的預(yù)警，為更加直觀形象地呈現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將該系統(tǒng)軟件在Matlab中實(shí)現(xiàn)。

（2）基于某口井鉆進(jìn)過程中斷鉆具事故數(shù)據(jù)，進(jìn)行系統(tǒng)有效性測試的Matlab實(shí)驗(yàn)分析，圖8為該斷鉆具事故實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵曲線。

圖7　溢流事故測試實(shí)驗(yàn)截圖Fig.7 Screenshot of test experiment on kick

圖8　斷鉆具事故測試實(shí)驗(yàn)關(guān)鍵曲線Fig.8 Curves of test experiment on string parted

由上述曲線可知，當(dāng)斷鉆具發(fā)生時，系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測到異常，給出預(yù)警。

（3）通過某口井劃眼過程中的溢流事故數(shù)據(jù)，進(jìn)行溢流等鉆井事故判別方法有效性驗(yàn)證的Matlab仿真實(shí)驗(yàn)分析，圖9為該溢流事故仿真實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵曲線截圖。

系統(tǒng)在12∶06監(jiān)測到出口流量增加，進(jìn)行溢流報警?？偝伢w積在12∶11發(fā)現(xiàn)上漲，預(yù)報時間比傳統(tǒng)的監(jiān)測總池體積的方法提前了5 min。

綜上所述，“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崟r、有效地監(jiān)測到溢流等鉆井事故。

圖9　劃眼中溢流事故測試實(shí)驗(yàn)關(guān)鍵曲線Fig.9 Curves of test experiment on kick of reaming

4　結(jié)束語

為提高溢流監(jiān)測的實(shí)時性和可靠性，本文中設(shè)計開發(fā)了“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)在溢流監(jiān)測方法和溢流等鉆井事故判別方法方面做出改進(jìn)，綜合應(yīng)用PWD、微流量以及綜合錄井3類參數(shù)，并結(jié)合專家系統(tǒng)和改進(jìn)的貝葉斯判別相融合的判別方法實(shí)現(xiàn)溢流等鉆井事故的監(jiān)測以及實(shí)驗(yàn)測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r、有效地監(jiān)測溢流等鉆井事故。

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（編輯 修榮榮）

Online monitoring and warning system for early kick foreboding on"three high"wells

DAI Yongshou1，YUE Weijie1，2，SUN Weifeng1，LI Ligang1，ZHANG Yanan3，CHENG Jiacheng4
（1.College of Information and Control Engineering in China University of Petroleum，Qingdao 266580，China；2.China Aviation Oil Company Limited Beijing Branch，Beijing 100088，China；3.Qingdao Topscomm Communication INC，Qingdao 266073，China；4.China Petroleum Beijing Sales Company，Beijing 100107，China）

In order to solve the problem about the poor instantaneity and reliability of early kick detection during drilling process by traditional methods，a realtime monitoring and warning system for kick foreboding on"three high"wells was designed and developed.Regarding the above defects of kick detection by conventional means in which only one parameter or one mode was used，the method makes use of three parameters which include micro-flux，pressure while drilling（PWD）and comprehensive logging parameters，and applies the multi-parameter and multi-means to cross-verify and improve the instantaneity and reliability of kick detection.An identification method based on expert system in combination with the improved Bayes discriminant was proposed.If lacking of training data，the method applies expert system to identify kick and other accidents；otherwise it applies expert system combining with the improved Bayes discriminant to identify kick and other accidents.The improved Bayes discriminant model can reduce the misjudgment caused by the attribute variables which are not independent completely，and thus improve the identification accuracy.The application is more flexible，and the training iseasier.The combination of the two kinds of intelligent algorithms，whose advantages are complementary can improve significantly the intelligent level and applicability.The verification tests show that the system can detect kick and other accidents instantaneously and effectively.

blowout；kick detection；expert system；improved Bayes discriminant；"three high"wells

TE 28

A

1673-5005（2015）03-0188-07

10.3969/j.issn.1673-5005.2015.03.027

2014-09-12

國家自然科學(xué)基金項目（40974072）；中石油“十二五”科技攻關(guān)項目（2014D-4601）

戴永壽，男（1963-），教授，博士生導(dǎo)師，從事鉆井安全信息技術(shù)應(yīng)用與開發(fā)領(lǐng)域的研究。E-mail：daiys@upc.edu.cn。

引用格式：戴永壽，岳煒杰，孫偉峰，等.“三高”油氣井早期溢流在線監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)［J］.中國石油大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2015，39（3）：188-194.

DAI Yongshou，YUE Weijie，SUN Weifeng，et al.Online monitoring and warning system for early kick foreboding on"three high"wells［J］.Journal of China University of Petroleum（Edition of Natural Science），2015，39（3）：188-194.