CN111946258A - 一种基于gru的滑动定向智能控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，包括：1：获取滑动钻井中的现场初始样本数据，归类整合并存储至数据库中；2：对数据库中的初始样本数据进行数据清洗，清洗后对初始样本数据进行标准化处理，处理之后得到标准化样本数据；3：构建GRU网络模型；步骤4：采集滑动钻井的实时数据输入至GRU网络模型中，生成自动控制参数，将自动控制参数输入扭摆系统实现智能控制。本发明通过获取、融合、存储现场数据，对数据进行清洗、标准化处理，获得有效、高质量数据，并设计数据生成器，利用现场数据进行GRU模型训练，形成GRU网络模型，并基于GRU网络模型生成滑动定向作业的自动控制参数，实现扭摆系统智能决策和控制。
Description
技术领域
本发明属于油气钻井(钻探)工程技术领域，尤其涉及一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，该方法用于滑动定向智能控制，进一步提升滑动钻井定向作业智能化水平，实现滑动定向作业智能决策。
背景技术
随着大数据、人工智能等技术的兴起，近两年来定向井钻井人工智能化的概念逐渐被提出。为提高单井产量、油气采收率和开发效益，水平井、多分支井和大位移井等定向钻井作业规模不断加大，研究人员认为：采用人工智能最新理论方法，在大型服务器进行数据训练和模型优化，模拟定向专家的决策行为，使定向井钻井人工智能化，将为石油钻井技术再带来一次突破。
2017年以来，由川庆钻探自主研制的PIPE ROCK钻柱扭摆系统在川渝地区各个区块开展了密集的现场应用，应用范围涵盖昭通页岩气、威远页岩气、磨溪-高石梯、龙岗等区块，达到了预期效果。系统使用稳定，能够满足现场作业要求，具备大规模推广应用条件，能够为定向作业数据采集以及系统测试应用提供了有效支撑，但尚未实现滑动定向智能决策与自动控制。
公开号为CN110500034A的现有技术于2019年11月26日公开了一种建立滑动定向钻井神经网络模型的方法、扭摆钻柱控制参数确定方法和定向钻井方法。该方法虽然实现了通过历史作业数据确定扭摆钻柱控制参数的功能，但在实际应用过程中，该技术仍然存在着如下缺陷：滑动钻井数据量庞大，模型训练过程容易出现梯度爆炸、梯度消失等问题，其并未提出针对性解决措施。模型学习数据特征慢、效率低，甚至会出现学习不到任何数据特征的情况，难快速、高效地得到能用于指导钻井作业的神经网络模型。并且，模型的精度与泛华性能都较差，直接应用于控制扭摆系统存在安全风险。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述技术问题，提供了一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，本发明通过获取、融合、存储现场数据，然后对数据进行清洗、标准化处理，获得有效、高质量现场数据，并设计数据生成器，利用现场数据对GRU模型进行训练，形成GRU网络模型。在此基础上，将现场实时采集的实时数据导入GRU网络模型，生成滑动定向作业的自动控制参数，将参数输入扭摆系统，实现扭摆系统智能决策和控制。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：数据采集融合与存储
获取滑动钻井中扭摆系统、MWD系统和综合录井系统的现场初始样本数据，将获取到的初始样本数据进行归类整合，并将整合后的初始样本数据存储至数据库中；
步骤2：数据清洗与标准化处理
对数据库中的初始样本数据进行数据清洗，清除与滑动定向无关的数据和重复的数据，同时清除缺失值数据、异常值数据和噪音数据；清洗之后，采用Z-score方法对初始样本数据进行标准化处理，处理之后得到标准化样本数据；
步骤3：构建GRU网络模型
S1：采用Python设计数据生成器，并以标准化样本数据为基础扩增和融合作业数据，增加标准化样本数据规模；
S2：将数据生成器扩增并融合后的标准化样本数据按时间序列并以6:3:1的比例划分成训练集、验证集和测试集；
S3：基于划分后的数据集，采用GRU模型进行训练，训练完成后构建出GRU网络模型；
步骤4：输入控制
现场采集滑动钻井的实时数据并输入至GRU网络模型中，生成自动控制参数，将自动控制参数输入扭摆系统，实现扭摆系统智能控制。
所述步骤2中采用如下公式对初始样本数据进行标准化处理：
x←(x-u)/a
其中：μ为所有初始样本数据的均值，a为所有初始样本数据的标准差。
所述步骤3中采用GRU模型进行训练的具体过程如下：
S11：按时间序列将训练集、验证集和测试集中的标准化样本数据依次写入到输入层中，在输入层中进行监督学习转换，将标准化样本数据转换为0至1之间相同数量级的输入元素，转换后得到多组输入元素,再将每一组输入元素按照时间先后顺序输出到隐藏层中；
S22：由隐藏层对依次对来自输入层的输入元素进行处理，每一组输入元素的输入都会产生一个预测输出，处理后得到多个预测值；将预测值输出至输出层中与对应的真实值相比较，得出预测值与真实值之间的误差；再根据误差反向设置函数参数，使最终输出的预测值与真实值之间的误差符合设定，即完成GRU模型的训练。
本步骤中，在隐藏层中，每个时点来自输入层的输入元素都会对该时点及下时点的GRU产生影响，GRU中有相应的隐结点，该隐结点判断每一时点的输入元素是否存储己用于影响下一时点，即进行存储或“忘记”处理；最终输出的结果便有效记录了实时作业数据序列的影响，并且不会因为前期输入量太大而陷入崩溃。
所述步骤4中的自动控制参数包括转正向扭矩参数、反向扭矩参数、扭摆摇摆范围参数、转盘正向转速参数和转盘反向转速参数。
采用本发明的优点在于：
1、本发明基于数据采集融合、数据清洗与标准化、GRU模型训练等步骤，形成了一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，实现了数据自动化处理、神经网络深度学习、GRU模型智能决策、滑动定向参数自动生成等功能，为滑动定向智能化控制提供了理论基础，为安全、快速、高效定向作业提供了新的技术思路。
2、本发明基于GRU模型建立的滑动定向智能控制方法，相较于LSTM，GRU的参数量少，减少过拟合的风险，使用两个门控开关，达到了和LSTM接近的结果，有效提升了模型的训练效率。
3、本发明基于GRU模型建立的滑动定向智能控制方法，能有效的解决梯度消失以及梯度爆炸等问题，可以学习跨度相对较长的依赖关系，在数据量很大的情况下，具有较高的训练效率,为准确、及时、智能化处理大量井场实时数据提供了技术支持。
附图说明
图1为本发明的原理框图。
图2为本发明中采用GRU模型进行训练的流程图。
具体实施方式
本发明公开了一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，如图1所示，其包括如下步骤：
步骤1：数据采集融合与存储
获取滑动钻井中扭摆系统、MWD系统和综合录井系统的现场初始样本数据，将获取到的初始样本数据进行归类整合，并将整合后的初始样本数据存储至数据库中。
本步骤中，初始样本数据均来源于扭摆、MWD、综合录井这个三个系统，数据可以是当前的实时采集数据，也可以是前期的采集数据，为模型训练提供真实现场数据。
步骤2：数据清洗与标准化处理
由于现场采集的数据量庞大且类型多，部分数据对滑动定向作业无实际指导意义，因此应对数据库中的初始样本数据进行数据清洗，清除与滑动定向无关的数据和重复的数据，同时清除缺失值数据、异常值数据和噪音数据；又由于采集数据来源于多个系统，导致数据标准众多，增加管理难度、影响调用效率，因此清洗之后需要进行数据标准化处理。
其中，数据标准化处理的方法比较多，常用的方法有Min-max标准化、Z-score标准化、Atan函数转换、Softmax函数等方法。滑动钻井作业的采集数据属于多类型的有序数据，Min-max和Z-score均可实现有序数列的标准化，但由于采集数据类型多样，且无法确定数据的最大值与最小值，因此优选采用Z-score方法对初始样本数据进行标准化处理，z-score标准化方法适用于最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况，处理之后得到标准化样本数据。
本步骤中，采用如下公式对初始样本数据进行标准化处理：
x←(x-u)/a
其中：μ为所有初始样本数据的均值，a为所有初始样本数据的标准差。
步骤3：构建GRU网络模型
S1：采用Python设计数据生成器，并以标准化样本数据为基础扩增和融合作业数据，增加标准化样本数据规模。
S2：将数据生成器扩增并融合后的标准化样本数据按时间序列并以6:3:1的比例划分成训练集、验证集和测试集。
S3：基于划分后的数据集，采用GRU模型进行训练，训练完成后构建出GRU网络模型。
本步骤中，一个性能稳定、精度高的模型必须进行大量实验对比，为了实现数据的任意生成，需要进行数据生成器设计，可以选择采用Python进行数据生成器设计，Python一种面向对象的动态类型语言，具有语言结构简单、执行效率高、无需修改就可实现多系统平台上运行等优点。
本步骤中，如图2所示，采用GRU模型进行训练包括输入层处理、隐藏层处理和输出层处理，其中，输入层处理是指：读取滑动定向作业时间序列，划分训练集、标准化数据；隐藏层是指：识别并抽象化数据特征，利用数据特征进行数据类型线性划分。输出层是指：主要功能是进行网络模型预测，通过送代预测和反标准化，获取测试集对应的时间序并输出预测值。其具体训练过程如下：
S11：按时间序列将训练集、验证集和测试集中的标准化样本数据依次写入到输入层中，在输入层中进行监督学习转换，将标准化样本数据转换为0至1之间相同数量级的输入元素，转换后得到多组输入元素,再将每一组输入元素按照时间先后顺序输出到隐藏层中。
S22：由隐藏层对依次对来自输入层的输入元素进行处理，每一组输入元素的输入都会产生一个预测输出，处理后得到多个预测值；将预测值输出至输出层中与对应的真实值相比较，得出预测值与真实值之间的误差；再根据误差反向设置函数参数，使最终输出的预测值与真实值之间的误差符合设定，即完成GRU模型的训练。
其中，在隐藏层中，每个时点来自输入层的输入元素都会对该时点及下时点的GRU产生影响，GRU中有相应的隐结点，该隐结点判断每一时点的输入元素是否存储己用于影响下一时点，即进行存储或“忘记”处理；最终输出的结果便有效记录了实时作业数据序列的影响，并且不会因为前期输入量太大而陷入崩溃。
步骤4：输入控制
现场采集滑动钻井的实时数据并输入至GRU网络模型中，生成自动控制参数，将自动控制参数输入扭摆系统，实现扭摆系统智能控制。所述的自动控制参数包括转正向扭矩参数、反向扭矩参数、扭摆摇摆范围参数、转盘正向转速参数和转盘反向转速参数。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。
Claims (4)
1.一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：数据采集融合与存储
获取滑动钻井中扭摆系统、MWD系统和综合录井系统的现场初始样本数据，将获取到的初始样本数据进行归类整合，并将整合后的初始样本数据存储至数据库中；
步骤2：数据清洗与标准化处理
对数据库中的初始样本数据进行数据清洗，清除与滑动定向无关的数据和重复的数据，同时清除缺失值数据、异常值数据和噪音数据；清洗之后，采用Z-score方法对初始样本数据进行标准化处理，处理之后得到标准化样本数据；
步骤3：构建GRU网络模型
S1：采用Python设计数据生成器，并以标准化样本数据为基础扩增和融合作业数据，增加标准化样本数据规模；
S2：将数据生成器扩增并融合后的标准化样本数据按时间序列并以6:3:1的比例划分成训练集、验证集和测试集；
S3：基于划分后的数据集，采用GRU模型进行训练，训练完成后构建出GRU网络模型；
步骤4：输入控制
现场采集滑动钻井的实时数据并输入至GRU网络模型中，生成自动控制参数，将自动控制参数输入扭摆系统，实现扭摆系统智能控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，其特征在于：所述步骤2中采用如下公式对初始样本数据进行标准化处理：
x←(x-u)/a
其中：μ为所有初始样本数据的均值，a为所有初始样本数据的标准差。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，其特征在于：所述步骤3中采用GRU模型进行训练的具体过程如下：
S11：按时间序列将训练集、验证集和测试集中的标准化样本数据依次写入到输入层中，在输入层中进行监督学习转换，将标准化样本数据转换为0至1之间相同数量级的输入元素，转换后得到多组输入元素,再将每一组输入元素按照时间先后顺序输出到隐藏层中；
S22：由隐藏层对依次对来自输入层的输入元素进行处理，每一组输入元素的输入都会产生一个预测输出，处理后得到多个预测值；将预测值输出至输出层中与对应的真实值相比较，得出预测值与真实值之间的误差；再根据误差反向设置函数参数，使最终输出的预测值与真实值之间的误差符合设定，即完成GRU模型的训练。
4.根据权利要求1所述的一种基于GRU的滑动定向智能控制方法，其特征在于：所述步骤4中的自动控制参数包括转正向扭矩参数、反向扭矩参数、扭摆摇摆范围参数、转盘正向转速参数和转盘反向转速参数。
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