CN109707368B - 在钻井起/下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及钻井技术领域，公开了一种在钻井起/下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法。通过本发明创造，提供了一种根据泥浆变化量来分析溢流漏失趋势的新方法，即一方面通过全面审视钻井施工过程的相关影响因素，另一方面应用先进的计算机技术和智能算法，并运用独创的模糊数学处理方法和趋势分析算法，可以在新近获取每柱钻杆的灌浆量或排液量后，对钻井起下钻时的泥浆溢流漏失趋势进行快速识别，打破原有认知局限性，解决了当前溢流监测预警所存在的计算复杂、慢和不及时等问题，从而可以填补行业空白，并对现有的钻井施工安全提供一个全新的监测方法和手段，达到国际领先水平。
Description
技术领域
本发明属于钻井技术领域，具体涉及一种在钻井起/下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法。
背景技术
在钻井过程中，发生溢流在所难免，溢流是井涌和井喷的前兆，及早地发现溢流，就可以及时采取措施，就会避免井涌或井喷造成的严重危害，保障人员和设备安全。在钻井过程中，特别是起钻过程中容易发生溢流，据统计，溢流发生的几率为：钻进过程占40％；起下钻过程占55％；其它作业占5％。溢流处理不当，将会引发井涌或者井喷。
为了平衡地层压力，井筒内必须保持足够的钻井液液柱压力，目前通常的做法是：起多少柱以后，井筒内液面下降一定高度后才灌注钻井液。这种方法存在以下几个缺点：一是要记住起出的钻杆数，人为因素大，有时会忘记灌浆；二是无法实时监测灌浆量，无法对井下情况进行实时的准确的判断，只有灌浆后才能发现是否发生了溢流或井漏；三是井筒液柱压力会降低，在近平衡(平衡)钻井过程中，容易引发溢流。及时发现溢流是井控技术的最关键环节，就目前的技术环节来讲，从打开油气层到完井，要落实专人坐岗观察井口和循环池液面变化，发现溢流，及时报告。但人工坐岗方式间断性人工测量和记录方式很难直观反映出泥浆的变化情况，等到达到一定量反应过来往往已经有些滞后了。
目前钻井施工中的泥浆监测方式：(1)人工坐岗、定时测量记录泥浆量；(2)使用浮球等机械式报警器，人工设定报警限；(3)录井对入口流量的计量是通过泵冲计算，出口使用靶式出口流量计(百分比)来反映相对流速(冲击力)；(4)录井值班人员需时刻观察出口流量、立管压力、扭矩、钻时、全烃、泥浆密度、电导等参数的异常变化来判断是否发生溢流。
目前泥浆监测方式存在的主要问题：(1)入口流量是通过泵参数及泵冲算出来的理论值(仅可作为参考)，而泥浆实际泵入量会受泵本身性能状态及泥浆密度粘度等性能参数的影响而不同；(2)出口流量采用的靶式出口流量计是根据出口泥浆的冲击力导致流量计靶形成的倾斜度得出的百分比，在实际使用中，会由于工作人员的维护频率及流量计自身状态的不同导致可靠性下降(泥浆会干结在靶上影响灵敏度及可靠性)；(3)钻时、立压、扭矩、泥浆密度等参数变化的判断方式，是由于以上因素导致不能准确根据泥浆量变化来判断溢流情况下，用别的参数来推断溢流的模式，但是：一是用结果和现象来推断原因往往是滞后的；二是溢流可以造成以上相关参数的异常变化，但可能性不是必然性；(4)录井技术人员监测也需要人为频繁设置以上相关参数，且需要随时高度注意各参数的变化，导致需要高度依赖值班人员的责任心和丰富经验。
长期以来，行业内大量的公司和研究人员针对以上问题做了大量的研究工作，也发表了大量的文章和研制了一些试验性设备，但基本都陷入了追求仪器精度的物理的处理方式的误区，而没有认识到以上问题是由于钻井施工的特殊性和复杂性造成，故始终无法解决溢流监测预警的问题。实际施工时，还基本是依赖24小时人工坐岗、人工测量记录为主的方式。
发明内容
为了解决现有钻井起/下钻时溢流监测预警所存在的计算复杂、慢和不及时等问题，本发明目的在于提供一种在钻井起/下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法。
本发明所采用的技术方案为：
一种在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，包括如下步骤：
S101.获取每柱钻杆起钻后的实际灌浆量，并按照如下公式计算每柱钻杆起钻的灌浆差值：灌浆差值Δ＝实际灌浆量-理论灌浆量；
S102.根据在历史起钻作业中获取的灌浆差值，得到第一被分类对象全体U，其中，所述第一被分类对象全体U＝(up,up+1,up+2,…,uk,…,un)，uk为对应第k柱钻杆起钻的第一被分类对象且由一组数据(Δk,Δk-1,…,Δk-p+1)组成，Δk为对应第k柱钻杆起钻的灌浆差值，Δk-p+1为对应第k-p+1柱钻杆起钻的灌浆差值，p≤k≤n，k,n,p分别为自然数；
S103.通过模糊聚类分析，将所述第一被分类对象全体U分成三类；
S104.根据分类结果对所述第一被分类对象全体U进行模糊综合评价,得到从所述第一被分类对象全体U到第一溢流漏失趋势标准类型集合V的第一模糊线性变换函数，其中，所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V＝(v1,v2,v3)，v1,v2,v3分别表示第一溢流漏失趋势标准类型为正常、发生溢流或发生漏失；
S105.在按照所述步骤S101得到最新灌浆差值后，根据该最新灌浆差值生成最新第一被分类对象,然后将最新第一被分类对象代入所述第一模糊线性变换函数进行模糊模式识别，最后将得到的第一溢流漏失趋势标准类型作为当前溢流漏失趋势。
优化的，在所述步骤S101中，按照如下步骤获取每柱钻杆起钻后的实际灌浆量：
S201.在钻杆起钻初始时刻，将对应该柱钻杆的灌浆计量结果初始为零；
S202.在钻杆起钻过程中，若发现坐卡，则启动灌浆泵进行灌浆，直到发现灌满返浆，并根据来自第一液位计的液位变化数据进行灌浆计量，其中，所述灌浆泵的进口端连通灌浆罐，所述灌浆泵的出口端连通井筒，所述第一液位计布置在所述灌浆罐中；
S203.在钻杆起钻结束时刻，将对应该柱钻杆的灌浆计量结果作为实际灌浆量。
进一步优化的，在所述步骤S202中，按照如下方式判断是否坐卡：
S301.在检测到来自大钩的重载上提信号后，根据来自悬重传感器的传感器数据获取悬重变化，根据来自绞车传感器的传感器数据获取绞车速率，若发现悬重由重载转为轻载但绞车速率为零，则判定大钩位置未变化，发生坐卡，而若发现悬重由轻载转为重载且判定大钩位置有变化，为解卡状态，其中，所述悬重传感器布置在大钩上，所述绞车传感器布置在绞车上，所述绞车通过游车传动连接所述大钩。
优化的，在所述步骤S103中，按照如下方式进行模糊聚类分析：
S401.基于所述第一被分类对象全体U建立第一模糊相似矩阵R，其中，R＝(rij)n*n，rij为第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象的相似度，0≤rij≤1，rij＝0表示第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象在同一相似度算法下截然不同，rij＝1表示第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象在同一相似度算法下完全相似；
S402.计算所述第一模糊相似矩阵R的传递闭包，得到第一模糊等价矩阵R′；
S403.选取适合的λ水平截集，使所述第一模糊等价矩阵R′分成三类，然后根据相同下标将所述第一被分类对象全体U分成三类。
优化的，在所述步骤S104中，按照如下方式进行模糊综合评价：
S501.针对每个第一被分类对象uk单独做出一个溢流漏失趋势标准类型评断f(uk)，其中，f( )表示从所述第一被分类对象全体U到所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V的一个模糊映射；
S502.根据所有溢流漏失趋势标准类型评断结果，诱导得到一个从所述第一被分类对象全体U到所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V的第一模糊关系F；
S503.将所述第一模糊关系F与第一权向量相结合，诱导得到所述第一模糊线性变换函数。
优化的，在所述步骤S105之后还包括如下步骤：
S106.在获取当前溢流漏失趋势为发生溢流或发生漏失时，触发生成相应的报警信号。
本发明所采用的另一种技术方案为：
一种在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，包括如下步骤：
S601.获取每柱钻杆下钻后的实际排液量，并按照如下公式计算每柱钻杆下钻的排液差值：排液差值▽＝实际排液量-理论排液量；
S602.根据在历史下钻作业中获取的排液差值，得到第二被分类对象全体其中，所述第二被分类对象全体 为对应第k柱钻杆下钻的第二被分类对象且由一组数据组成，为对应第k柱钻杆下钻的排液差值，为对应第k-q+1柱钻杆起钻的排液差值，q≤k≤m，k,m,q分别为自然数；
S603.通过模糊聚类分析，将所述第二被分类对象全体分成三类；
S604.根据分类结果对所述第二被分类对象全体进行模糊综合评价,得到从所述第二被分类对象全体到第二溢流漏失趋势标准类型集合的第二模糊线性变换函数，其中，所述第二溢流漏失趋势标准类型集合 分别表示第二溢流漏失趋势标准类型为正常、发生溢流或发生漏失；
S605.在按照所述步骤S601得到最新排液差值后，根据该最新排液差值生成最新第二被分类对象,然后将最新第二被分类对象代入所述第二模糊线性变换函数进行模糊模式识别，最后将得到的第二溢流漏失趋势标准类型作为当前溢流漏失趋势。
优化的，在所述步骤S601中，按照如下步骤获取每柱钻杆下钻后的实际排液量：
S701.在钻杆下钻初始时刻，将对应该柱钻杆的排液计量结果初始为零；
S702.在钻杆下钻过程中，根据来自第三液位计的液位变化数据进行排液计量，其中，所述第三液位计布置在循环罐上；
S703.在钻杆下钻结束时刻，将对应该柱钻杆的排液计量结果作为实际排液量。
优化的，在所述步骤S603中，按照如下方式进行模糊聚类分析：
S801.基于所述第二被分类对象全体建立第二模糊相似矩阵其中， 为第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象的相似度， 表示第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象在同一相似度算法下截然不同，表示第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象在同一相似度算法下完全相似；
S802.计算所述第二模糊相似矩阵的传递闭包，得到第二模糊等价矩阵
S803.选取适合的λ水平截集，使所述第二模糊等价矩阵分成三类，然后根据相同下标将所述第二被分类对象全体分成三类。
优化的，在所述步骤S604中，按照如下方式进行模糊综合评价：
S901.针对每个第二被分类对象单独做出一个溢流漏失趋势标准类型评断其中，f( )表示从所述第二被分类对象全体到所述第二溢流漏失趋势标准类型集合的一个模糊映射；
S902.根据所有溢流漏失趋势标准类型评断结果，诱导得到一个从所述第二被分类对象全体到所述第二溢流漏失趋势标准类型集合的第二模糊关系
S903.将所述第二模糊关系与第二权向量相结合，诱导得到所述第二模糊线性变换函数。
本发明的有益效果为：
(1)本发明创造提供了一种根据泥浆变化量来分析溢流漏失趋势的新方法，即一方面通过全面审视钻井施工过程的相关影响因素，另一方面应用先进的计算机技术和智能算法，并运用独创的模糊数学处理方法和趋势分析算法，可以在新近获取每柱钻杆的灌浆量或排液量后，对钻井起下钻时的泥浆溢流漏失趋势进行快速识别，打破原有认知局限性，解决了当前溢流监测预警所存在的计算复杂、慢和不及时等问题，从而可以填补行业空白，并对现有的钻井施工安全提供一个全新的监测方法和手段，达到国际领先水平；
(2)通过对灌浆泵控制电路的改造以及对相关参数的智能分析和自动化控制，可以实现自动灌浆、自动计量在起下钻时每柱钻杆的灌浆量或排液量以及自动计算起下钻柱数的功能，可对现有泥浆监测方式进行有益的补充。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的钻井起/下钻的现场作业示意图。
图2是本发明提供的在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法示意图。
图3是本发明提供的钻井起钻作业流程示意图。
图4是本发明提供的在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法示意图。
图5是本发明提供的钻井下钻作业流程示意图。
上述附图中：1-井筒；2-钻柱；3-水龙头；4-钻井大泵；401-泵冲传感器；5-绞车；501-绞车传感器；6-悬重传感器；7-信号采集控制器；8-人机交互界面；9-灌浆泵；10-灌浆罐；101-第一液位计；11-泥浆过流槽；102-第二液位计；12-泥浆缓冲箱；13-振动筛；14-循环罐；103-第三液位计。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，尽管本文可以使用术语第一、第二等等来描述各种单元，这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，单独存在B，同时存在A和B三种情况，本文中术语“/和”是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A，单独存在A和B两种情况，另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
应当理解，当将单元称作与另一个单元“连接”、“相连”或“耦合”时，它可以与另一个单元直相连接或耦合，或中间单元可以存在。相対地，当将单元称作与另一个单元“直接相连”或“直接耦合”时，不存在中间单元。应当以类似方式来解释用于描述单元之间的关系的其他单词(例如，“在……之间”对“直接在……之间”,“相邻”对“直接相邻”等等)。
本文使用的术语仅用于描述特定实施例，并且不意在限制本发明的示例实施例。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式，除非上下文明确指示相反意思。还应当理解术语“包括”、“包括了”、“包含”、和/或“包含了”当在本文中使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性,并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。
还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如,取决于于所涉及的功能/动作,实际上可以实质上并发地执行,或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。
在下面的描述中提供了特定的细节,以便于对示例实施例的完全理解。然而,本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实例中，可以不以不必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得示例实施例不清楚。
实施例一
如图1～3所示，本实施例提供的所述在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，可以但不限于包括如下步骤。
S101.获取每柱钻杆起钻后的实际灌浆量，并按照如下公式计算每柱钻杆起钻的灌浆差值：灌浆差值Δ＝实际灌浆量-理论灌浆量。
在所述步骤S101中，如图1所示，在钻井起钻时，可以根据图3所示的工作流程，使信号采集控制器7自动识别及判断起钻解卡状态、上提高度、上提到位、坐卡等一系列起钻动作，从而可以在上提到位时自动数钻杆柱数。优化的，在所述步骤S101中，可以但不限于按照如下步骤获取每柱钻杆起钻后的实际灌浆量：S201.在钻杆起钻初始时刻，将对应该柱钻杆的灌浆计量结果初始为零；S202.在钻杆起钻过程中，若发现坐卡，则启动灌浆泵9进行灌浆，直到发现灌满返浆，并根据来自第一液位计101的液位变化数据进行灌浆计量，其中，所述灌浆泵9的进口端连通灌浆罐10，所述灌浆泵9的出口端连通井筒1，所述第一液位计101布置在所述灌浆罐10中；S203.在钻杆起钻结束时刻，将对应该柱钻杆的灌浆计量结果作为实际灌浆量。
在所述步骤S202中，优化的，可以但不限于按照如下方式判断是否坐卡：S301.在检测到来自大钩的重载上提信号后，根据来自悬重传感器6的传感器数据获取悬重变化，根据来自绞车传感器501的传感器数据获取绞车速率，若发现悬重由重载转为轻载但绞车速率为零，则判定大钩位置未变化，发生坐卡，而若发现悬重由轻载转为重载且判定大钩位置有变化，为解卡状态，其中，所述悬重传感器6布置在大钩上，所述绞车传感器501布置在绞车5上，所述绞车5通过游车传动连接所述大钩。此外，在所述步骤S202中，可以根据来自第二液位计102的液位变化数据来判断是否灌满返浆，所述第二液位计102布置在泥浆过流槽11中，所述泥浆过流槽11连通井筒1；所述悬重传感器6、所述绞车传感器501和液位计均为在钻井起下钻的现场作业中所采用的常用设备，其中，还可以根据来自所述绞车传感器501的传感器数据获取上提行程，以便判断是否上提到位。
S102.根据在历史起钻作业中获取的灌浆差值，得到第一被分类对象全体U，其中，所述第一被分类对象全体U＝(up,up+1,up+2,…,uk,…,un)，uk为对应第k柱钻杆起钻的第一被分类对象且由一组数据(Δk,Δk-1,…,Δk-p+1)组成，Δk为对应第k柱钻杆起钻的灌浆差值，Δk-p+1为对应第k-p+1柱钻杆起钻的灌浆差值，p≤k≤n，k,n,p分别为自然数。
在所述步骤S102中，由于泥浆的溢流或漏失是一个不稳定的过程，起钻过程中每一柱的灌浆量也是一个不稳定的过程，它会受到起钻施工时每一次起钻的施工操作人员(司钻)控制绞车的速度快慢的影响，也会受到该段地下井壁质量的影响、该段地层渗透情况的影响等，既无法预知，也无法控制每一次的稳定性；即使完全没有溢流或漏失，也不可能保持灌浆量的稳定；就算是真的发生了溢流或漏失，灌浆量也不会直线增加或减少。但是同时泥浆的溢流或漏失又是一个持续性的过程，它既不会突然发生，也不会突然消失，即也是一个发生发展、由慢到快的一个过程。只是由于技术手段的缺失，很难进行分析和判断。另外，多/少、快/慢这种描述本质上是一个模糊判断的方式，以往是依赖于个人和经验积累的，但是现在可以采用后续步骤S103～S105所描述的模糊数学处理方法和趋势分析算法来进行定性的溢流漏失预警趋势分析。
S103.通过模糊聚类分析，将所述第一被分类对象全体U分成三类。
在所述步骤S103中，模糊聚类分析的原理为现有模糊数学处理方法之一，具体可以但不限于按照如下方式进行模糊聚类分析：S401.基于所述第一被分类对象全体U建立第一模糊相似矩阵R，其中，R＝(rij)n*n，rij为第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象的相似度，0≤rij≤1，rij＝0表示第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象在同一相似度算法下截然不同，rij＝1表示第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象在同一相似度算法下完全相似；S402.计算所述第一模糊相似矩阵R的传递闭包，得到第一模糊等价矩阵R′；S403.选取适合的λ水平截集，使所述第一模糊等价矩阵R′分成三类，然后根据相同下标将所述第一被分类对象全体U分成三类。
S104.根据分类结果对所述第一被分类对象全体U进行模糊综合评价,得到从所述第一被分类对象全体U到第一溢流漏失趋势标准类型集合V的第一模糊线性变换函数，其中，所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V＝(v1,v2,v3)，v1,v2,v3分别表示第一溢流漏失趋势标准类型为正常(即对应曲线的灌浆差值在零点附近波动，曲线上下变化幅度很小)、发生溢流(即对应曲线的灌浆差值逐渐变小)或发生漏失(即对应曲线的灌浆差值逐渐变大)。
在所述步骤S104中，模糊综合评价的原理也为现有模糊数学处理方法之一，具体可以但不限于按照如下方式进行模糊综合评价：S501.针对每个第一被分类对象uk单独做出一个溢流漏失趋势标准类型评断f(uk)，其中，f( )表示从所述第一被分类对象全体U到所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V的一个模糊映射；S502.根据所有溢流漏失趋势标准类型评断结果，诱导得到一个从所述第一被分类对象全体U到所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V的第一模糊关系F；S503.将所述第一模糊关系F与第一权向量相结合，诱导得到所述第一模糊线性变换函数。
S105.在按照所述步骤S101得到最新灌浆差值后，根据该最新灌浆差值生成最新第一被分类对象,然后将最新第一被分类对象代入所述第一模糊线性变换函数进行模糊模式识别，最后将得到的第一溢流漏失趋势标准类型作为当前溢流漏失趋势。
在所述步骤S105中，由于对溢流或漏失的自动判断，需要对泥浆变化差值进行趋势变化的自动识别，而趋势也是一个波动的过程，而不是单一的向上或向下的变现形式，故需要进行模糊模式识别，以判定最新第一被分类对象属于哪一个第一溢流漏失趋势标准类型：正常、发生溢流还是发生漏失。
在所述步骤S105之后，优化的，还包括如下步骤：S106.在获取当前溢流漏失趋势为发生溢流或发生漏失时，触发生成相应的报警信号。即可以将前述报警信号发送至人机交互界面8进行报警提示，以便实现及时触发溢流漏失预警目的。
综上，采用本实施例所提供的在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，具有如下技术效果：
(1)本实施例提供了一种根据泥浆变化量来分析溢流漏失趋势的新方法，即一方面通过全面审视钻井施工过程的相关影响因素，另一方面应用先进的计算机技术和智能算法，并运用独创的模糊数学处理方法和趋势分析算法，可以在新近获取每柱钻杆的灌浆量后，对钻井起钻时的泥浆溢流漏失趋势进行快速识别，打破原有认知局限性，解决了当前溢流监测预警所存在的计算复杂、慢和不及时等问题，从而可以填补行业空白，并对现有的钻井施工安全提供一个全新的监测方法和手段，达到国际领先水平；
(2)通过对灌浆泵控制电路的改造以及对相关参数的智能分析和自动化控制，可以实现自动灌浆、自动计量在起钻时每柱钻杆的灌浆量以及自动计算起钻柱数的功能，可对现有泥浆监测方式进行有益的补充。
实施例二
如图1和4～5所示，本实施例提供了一种与实施例一技术方案具有相同发明构思的且在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，可以但不限于包括如下步骤。
S601.获取每柱钻杆下钻后的实际排液量，并按照如下公式计算每柱钻杆下钻的排液差值：排液差值▽＝实际排液量-理论排液量。
在所述步骤S601中，如图1所示，在钻井下钻时，可以根据图5所示的工作流程，使信号采集控制器7自动识别及判断下钻解卡状态、下放高度、下放到位、坐卡等一系列下钻动作，从而可以在下放到位时自动数钻杆柱数。优化的，在所述步骤S601中，可以但不限于按照如下步骤获取每柱钻杆下钻后的实际排液量：S701.在钻杆下钻初始时刻，将对应该柱钻杆的排液计量结果初始为零；S702.在钻杆下钻过程中，根据来自第三液位计的液位变化数据进行排液计量，其中，所述第三液位计布置在循环罐上；S703.在钻杆下钻结束时刻，将对应该柱钻杆的排液计量结果作为实际排液量。此外，悬重传感器6、绞车传感器501和液位计均为在钻井起下钻的现场作业中所采用的常用设备，其中，可以根据来自所述悬重传感器6的传感器数据获取悬重变化，根据来自所述绞车传感器501的传感器数据获取绞车速率，并在发现悬重由重载转为轻载但绞车速率为零时，可判定大钩位置未变化，发生坐卡，否则判定大钩位置有变化，为解卡状态；还可以根据来自所述绞车传感器501的传感器数据获取下放行程，以便判断是否下放到位。
S602.根据在历史下钻作业中获取的排液差值，得到第二被分类对象全体其中，所述第二被分类对象全体 为对应第k柱钻杆下钻的第二被分类对象且由一组数据组成，为对应第k柱钻杆下钻的排液差值，为对应第k-q+1柱钻杆起钻的排液差值，q≤k≤m，k,m,q分别为自然数。
在所述步骤S602中，由于泥浆的溢流或漏失是一个不稳定的过程，下钻过程中每一柱的排液量也是一个不稳定的过程，它会受到下钻施工时每一次下钻的施工操作人员(司钻)控制绞车的速度快慢的影响，也会受到该段地下井壁质量的影响、该段地层渗透情况的影响等，既无法预知，也无法控制每一次的稳定性；即使完全没有溢流或漏失，也不可能保持排液量的稳定；就算是真的发生了溢流或漏失，排液量也不会直线增加或减少。但是同时泥浆的溢流或漏失又是一个持续性的过程，它既不会突然发生，也不会突然消失，即也是一个发生发展、由慢到快的一个过程。只是由于技术手段的缺失，很难进行分析和判断。另外，多/少、快/慢这种描述本质上是一个模糊判断的方式，以往是依赖于个人和经验积累的，但是现在可以采用后续步骤S603～S605所描述的模糊数学处理方法和趋势分析算法来进行定性的溢流漏失预警趋势分析。
S603.通过模糊聚类分析，将所述第二被分类对象全体分成三类。
在所述步骤S603中，模糊聚类分析的原理为现有模糊数学处理方法之一，具体可以但不限于按照如下方式进行模糊聚类分析：S801.基于所述第二被分类对象全体建立第二模糊相似矩阵其中， 为第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象的相似度， 表示第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象在同一相似度算法下截然不同，表示第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象在同一相似度算法下完全相似；S802.计算所述第二模糊相似矩阵的传递闭包，得到第二模糊等价矩阵S803.选取适合的λ水平截集，使所述第二模糊等价矩阵分成三类，然后根据相同下标将所述第二被分类对象全体分成三类。
S604.根据分类结果对所述第二被分类对象全体进行模糊综合评价,得到从所述第二被分类对象全体到第二溢流漏失趋势标准类型集合的第二模糊线性变换函数，其中，所述第二溢流漏失趋势标准类型集合 分别表示第二溢流漏失趋势标准类型为正常(即对应曲线的排液差值在零点附近波动，曲线上下变化幅度很小)、发生溢流(即对应曲线的排液差值逐渐变大)或发生漏失(即对应曲线的排液差值逐渐变小)。
在所述步骤S604中，模糊综合评价的原理也为现有模糊数学处理方法之一，具体可以但不限于按照如下方式进行模糊综合评价：S901.针对每个第二被分类对象单独做出一个溢流漏失趋势标准类型评断其中，f( )表示从所述第二被分类对象全体到所述第二溢流漏失趋势标准类型集合的一个模糊映射；S902.根据所有溢流漏失趋势标准类型评断结果，诱导得到一个从所述第二被分类对象全体到所述第二溢流漏失趋势标准类型集合的第二模糊关系S903.将所述第二模糊关系与第二权向量相结合，诱导得到所述第二模糊线性变换函数。
S605.在按照所述步骤S601得到最新排液差值后，根据该最新排液差值生成最新第二被分类对象,然后将最新第二被分类对象代入所述第二模糊线性变换函数进行模糊模式识别，最后将得到的第二溢流漏失趋势标准类型作为当前溢流漏失趋势。
在所述步骤S605中，由于对溢流或漏失的自动判断，需要对泥浆变化差值进行趋势变化的自动识别，而趋势也是一个波动的过程，而不是单一的向上或向下的变现形式，故需要进行模糊模式识别，以判定最新第二被分类对象属于哪一个第二溢流漏失趋势标准类型：正常、发生溢流还是发生漏失。
在所述步骤S605之后，优化的，还包括如下步骤：S606.在获取当前溢流漏失趋势为发生溢流或发生漏失时，触发生成相应的报警信号。即可以将前述报警信号发送至人机交互界面8进行报警提示，以便实现及时触发溢流漏失预警目的。
综上，采用本实施例所提供的在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，具有如下技术效果：
(1)本实施例提供了一种根据泥浆变化量来分析溢流漏失趋势的新方法，即一方面通过全面审视钻井施工过程的相关影响因素，另一方面应用先进的计算机技术和智能算法，并运用独创的模糊数学处理方法和趋势分析算法，可以在新近获取每柱钻杆的排液量后，对钻井下钻时的泥浆溢流漏失趋势进行快速识别，打破原有认知局限性，解决了当前溢流监测预警所存在的计算复杂、慢和不及时等问题，从而可以填补行业空白，并对现有的钻井施工安全提供一个全新的监测方法和手段，达到国际领先水平；
(2)通过对相关参数的智能分析和自动化控制，可以实现自动计量在下钻时每柱钻杆的排液量以及自动计算下钻柱数的功能，可对现有泥浆监测方式进行有益的补充。
本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。
Claims (8)
1.一种在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S101.获取每柱钻杆起钻后的实际灌浆量，并按照如下公式计算每柱钻杆起钻的灌浆差值：灌浆差值Δ＝实际灌浆量-理论灌浆量；
S102.根据在历史起钻作业中获取的灌浆差值，得到第一被分类对象全体U，其中，所述第一被分类对象全体U＝(up,up+1,up+2,…,uk,…,un)，uk为对应第k柱钻杆起钻的第一被分类对象且由一组数据(Δk,Δk-1,…,Δk-p+1)组成，Δk为对应第k柱钻杆起钻的灌浆差值，Δk-p+1为对应第k-p+1柱钻杆起钻的灌浆差值，p≤k≤n，k,n,p分别为自然数；
S103.通过模糊聚类分析，将所述第一被分类对象全体U分成三类；
在所述步骤S103中，按照如下方式S401～S403进行模糊聚类分析：
S401.基于所述第一被分类对象全体U建立第一模糊相似矩阵R，其中，R＝(rij)n*n，rij为第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象的相似度，0≤rij≤1，rij＝0表示第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象在同一相似度算法下截然不同，rij＝1表示第i个第一被分类对象与第j个第一被分类对象在同一相似度算法下完全相似；
S402.计算所述第一模糊相似矩阵R的传递闭包，得到第一模糊等价矩阵R′；
S403.选取适合的λ水平截集，使所述第一模糊等价矩阵R′分成三类，然后根据相同下标将所述第一被分类对象全体U分成三类；
S104.根据分类结果对所述第一被分类对象全体U进行模糊综合评价,得到从所述第一被分类对象全体U到第一溢流漏失趋势标准类型集合V的第一模糊线性变换函数，其中，所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V＝(v1,v2,v3)，v1,v2,v3分别表示第一溢流漏失趋势标准类型为正常、发生溢流或发生漏失；
S105.在按照所述步骤S101得到最新灌浆差值后，根据该最新灌浆差值生成最新第一被分类对象,然后将最新第一被分类对象代入所述第一模糊线性变换函数进行模糊模式识别，最后将得到的第一溢流漏失趋势标准类型作为当前溢流漏失趋势。
2.如权利要求1所述的在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，在所述步骤S101中，按照如下步骤获取每柱钻杆起钻后的实际灌浆量：
S201.在钻杆起钻初始时刻，将对应该柱钻杆的灌浆计量结果初始为零；
S202.在钻杆起钻过程中，若发现坐卡，则启动灌浆泵进行灌浆，直到发现灌满返浆，并根据来自第一液位计的液位变化数据进行灌浆计量，其中，所述灌浆泵的进口端连通灌浆罐，所述灌浆泵的出口端连通井筒，所述第一液位计布置在所述灌浆罐中；
S203.在钻杆起钻结束时刻，将对应该柱钻杆的灌浆计量结果作为实际灌浆量。
3.如权利要求2所述的在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，在所述步骤S202中，按照如下方式判断是否坐卡：
S301.在检测到来自大钩的重载上提信号后，根据来自悬重传感器的传感器数据获取悬重变化，根据来自绞车传感器的传感器数据获取绞车速率，若发现悬重由重载转为轻载但绞车速率为零，则判定大钩位置未变化，发生坐卡，而若发现悬重由轻载转为重载且判定大钩位置有变化，为解卡状态，其中，所述悬重传感器布置在大钩上，所述绞车传感器布置在绞车上，所述绞车通过游车传动连接所述大钩。
4.如权利要求1所述的在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，在所述步骤S104中，按照如下方式进行模糊综合评价：
S501.针对每个第一被分类对象uk单独做出一个溢流漏失趋势标准类型评断f(uk)，其中，f()表示从所述第一被分类对象全体U到所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V的一个模糊映射；
S502.根据所有溢流漏失趋势标准类型评断结果，诱导得到一个从所述第一被分类对象全体U到所述第一溢流漏失趋势标准类型集合V的第一模糊关系F；
S503.将所述第一模糊关系F与第一权向量相结合，诱导得到所述第一模糊线性变换函数。
5.如权利要求1所述的在钻井起钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，在所述步骤S105之后还包括如下步骤：
S106.在获取当前溢流漏失趋势为发生溢流或发生漏失时，触发生成相应的报警信号。
6.一种在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S601.获取每柱钻杆下钻后的实际排液量，并按照如下公式计算每柱钻杆下钻的排液差值：排液差值▽＝实际排液量-理论排液量；
S602.根据在历史下钻作业中获取的排液差值，得到第二被分类对象全体其中，所述第二被分类对象全体 为对应第k柱钻杆下钻的第二被分类对象且由一组数据(▽k,▽k-1,…,▽k-q+1)组成，▽k为对应第k柱钻杆下钻的排液差值，▽k-q+1为对应第k-q+1柱钻杆起钻的排液差值，q≤k≤m，k,m,q分别为自然数；
S603.通过模糊聚类分析，将所述第二被分类对象全体分成三类；
在所述步骤S603中，按照如下方式S801～S803进行模糊聚类分析：
S801.基于所述第二被分类对象全体建立第二模糊相似矩阵其中， 为第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象的相似度，表示第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象在同一相似度算法下截然不同，表示第i个第二被分类对象与第j个第二被分类对象在同一相似度算法下完全相似；
S802.计算所述第二模糊相似矩阵的传递闭包，得到第二模糊等价矩阵
S803.选取适合的λ水平截集，使所述第二模糊等价矩阵分成三类，然后根据相同下标将所述第二被分类对象全体分成三类；
S604.根据分类结果对所述第二被分类对象全体进行模糊综合评价,得到从所述第二被分类对象全体到第二溢流漏失趋势标准类型集合的第二模糊线性变换函数，其中，所述第二溢流漏失趋势标准类型集合 分别表示第二溢流漏失趋势标准类型为正常、发生溢流或发生漏失；
S605.在按照所述步骤S601得到最新排液差值后，根据该最新排液差值生成最新第二被分类对象,然后将最新第二被分类对象代入所述第二模糊线性变换函数进行模糊模式识别，最后将得到的第二溢流漏失趋势标准类型作为当前溢流漏失趋势。
7.如权利要求6所述的在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，在所述步骤S601中，按照如下步骤获取每柱钻杆下钻后的实际排液量：
S701.在钻杆下钻初始时刻，将对应该柱钻杆的排液计量结果初始为零；
S702.在钻杆下钻过程中，根据来自第三液位计的液位变化数据进行排液计量，其中，所述第三液位计布置在循环罐上；
S703.在钻杆下钻结束时刻，将对应该柱钻杆的排液计量结果作为实际排液量。
8.如权利要求6所述的在钻井下钻作业时进行溢流漏失预警趋势分析的方法，其特征在于，在所述步骤S604中，按照如下方式进行模糊综合评价：
S901.针对每个第二被分类对象单独做出一个溢流漏失趋势标准类型评断其中，f()表示从所述第二被分类对象全体到所述第二溢流漏失趋势标准类型集合的一个模糊映射；
S902.根据所有溢流漏失趋势标准类型评断结果，诱导得到一个从所述第二被分类对象全体到所述第二溢流漏失趋势标准类型集合的第二模糊关系
S903.将所述第二模糊关系与第二权向量相结合，诱导得到所述第二模糊线性变换函数。
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