CN117404072A - 一种基于人工智能的钻场管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于钻场管理领域，涉及数据分析技术，现有技术中的钻场管理系统无法在钻孔之前对煤岩表面的钻孔安全性进行分析评估的问题，具体是一种基于人工智能的钻场管理系统，包括钻场管理平台，钻场管理平台通信连接有煤岩监测模块、设备监测模块、检修管理模块以及存储模块；煤岩监测模块用于对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ；通过对裂缝数据LF与平整数据PZ进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ；本发明可以对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析，通过布置系数对监测区域的煤岩表面钻孔安全性进行评估，提高钻场工作安全性。
Description
技术领域
本发明属于钻场管理领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于人工智能的钻场管理系统。
背景技术
井下钻场在石油工业的地位钻井是勘探、开发地下油气资源的基本手段，是探明油气储量和提高油气田产量的重要环节，直接影响着勘探开发的安全与进程，具有技术密集高投资和高风险的特点；钻场是布置一些钻孔来进行瓦斯抽放的场所，钻场中钻孔的数量和间距根据需要抽放的范围和每个钻孔的抽放半径计算而定。
现有技术中的钻场管理系统无法在钻孔之前对煤岩表面的钻孔安全性进行分析评估，也无法根据钻场设备的运行参数对设备运行状态进行分析，导致钻场设备在出现运行异常时无法及时得到处理，存在一定的安全隐患。
针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的钻场管理系统，现有技术中的钻场管理系统无法在钻孔之前对煤岩表面的钻孔安全性进行分析评估的问题；
本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以在钻孔之前对煤岩表面的钻孔安全性进行分析评估的基于人工智能的钻场管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于人工智能的钻场管理系统，包括钻场管理平台，所述钻场管理平台通信连接有煤岩监测模块、设备监测模块、检修管理模块以及存储模块；
所述煤岩监测模块用于对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ；通过对裂缝数据LF与平整数据PZ进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ；通过布置系数BZ对监测区域是否满足钻场布置要求进行判定；
所述设备监测模块用于对钻场设备进行运行状态监测分析：将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，通过流量数据与压力数据对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求进行判定；
所述检修管理模块用于对钻场设备的检修必要性进行管理分析。
作为本发明的一种优选实施方式，裂缝数据LF的获取过程包括：对监测区域进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为监测图像，将监测图像放大为像素格图像并进行灰度变换，通过存储模块获取到灰度范围，将灰度值位于灰度范围之内的像素格标记为煤岩格，将灰度值位于灰度范围之外的像素格标记为裂缝格；将裂缝格的数量与像素格的数量的比值标记为监测图像的裂缝数据LF；平整数据PZ的获取过程包括：在监测区域内随机选取若干个监测点，将监测点向地面作垂线并将垂点标记为监测点的投影点，将最外侧的两个投影点进行连线得到基准线，沿剩余投影点作一条与基准线相平行的直线并标记为投影点的测量线，将测量线与基准线的直线距离标记为投影点的测量值，对所有投影点的测量值进行方差计算得到平整数据PZ。
作为本发明的一种优选实施方式，对监测区域是否满足钻场布置要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到布置阈值BZmax，将监测区域的布置系数BZ与布置阈值BZmax进行比较：若布置系数BZ小于布置阈值BZmax，则判定监测区域的煤岩表面满足钻场布置要求；若布置系数BZ大于等于布置阈值BZmax，则判定监测区域的煤岩表面不满足钻场布置要求，生成重新布置信号并将重新布置信号发送至钻场管理平台，钻场管理平台接收到重新布置信号后将重新布置信号发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式，流量数据为监测对象在监测时段内的瓦斯抽放流量值，压力数据的获取过程包括：获取监测对象两端的压力值，将两端压力值在监测时段内的最小值标记为压力数据。
作为本发明的一种优选实施方式，对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到流量阈值与压力阈值，将流量数据、压力数据分别与流量阈值、压力阈值进行比较：若流量值大于等于流量阈值且压力值大于等于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的运行状态满足要求，将对应监测时段标记为正常时段；若流量数据大于等于流量阈值且压力数据小于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的密封状态不满足要求，将对应监测时段标记为泄漏时段；若流量数据小于流量阈值且压力数据大于等于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的管道疏通状态不满足要求，将对应监测时段标记为堵塞时段；若流量数据小于流量阈值且压力数据小于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的驱动状态不满足要求，将对应监测时段标记为驱动时段。
作为本发明的一种优选实施方式，检修管理模块对钻场设备的检修必要性进行管理分析的具体过程包括：在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD，泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD分别为监测周期内监测时段被标记为泄漏时段、堵塞时段以及驱动时段的次数；通过对泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD进行数值计算得到监测周期的检修系数JX；通过存储模块获取到检修阈值JXmax，将监测周期的检修系数JX与检修阈值JXmax进行比较：若检修系数JX小于检修阈值JXmax，则判定监测对象不具有检修必要性；若检修系数JX大于等于检修阈值JXmax，则判定监测对象具有检修必要性，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至钻场管理平台，钻场管理平台接收到设备检修信号后将设备检修信号发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式，该基于人工智能的钻场管理系统的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ并进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ，通过布置系数BZ对监测区域的煤岩表面是否满足钻场布置要求进行判定；
步骤二：对钻场设备进行运行状态监测分析：将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，通过流量数据与压力数据对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求；
步骤三：对钻场设备的检修必要性进行管理分析：在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD并进行数值计算得到监测周期的检修系数JX，通过检修系数JX对监测对象是否具有检修必要性进行判定。
本发明具备下述有益效果：
1、通过煤岩监测模块可以对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析，根据钻场布置区域的煤岩表面参数进行分析与计算得到布置系数，通过布置系数对监测区域的煤岩表面钻孔安全性进行评估，提高钻场工作安全性；
2、通过设备监测模块可以对钻场设备进行运行状态监测分析，结合监测对象在监测时段内的各项运行参数对监测对象的运行状态进行反馈，并在运行异常时对设备的异常环节进行排查分析，根据运行参数特征对监测时段进行运行差异化标记；
3、通过检修管理模块可以对钻场设备的检修必要性进行管理分析，对监测时段的结束时刻对监测周期内的前置监测周期的运行差异化标记结果进行综合分析得到检修系数，通过检修系数对监测对象的检修必要性进行反馈，为钻场设备提供检修时机分析，保障瓦斯抽取效率的同时提高设备运行安全性。
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为本发明实施例一的系统框图；
图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种基于人工智能的钻场管理系统，包括钻场管理平台，钻场管理平台通信连接有煤岩监测模块、设备监测模块、检修管理模块以及存储模块。
煤岩监测模块用于对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ，裂缝数据LF的获取过程包括：对监测区域进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为监测图像，将监测图像放大为像素格图像并进行灰度变换，通过存储模块获取到灰度范围，将灰度值位于灰度范围之内的像素格标记为煤岩格，将灰度值位于灰度范围之外的像素格标记为裂缝格；将裂缝格的数量与像素格的数量的比值标记为监测图像的裂缝数据LF；平整数据PZ的获取过程包括：在监测区域内随机选取若干个监测点，将监测点向地面作垂线并将垂点标记为监测点的投影点，将最外侧的两个投影点进行连线得到基准线，沿剩余投影点作一条与基准线相平行的直线并标记为投影点的测量线，将测量线与基准线的直线距离标记为投影点的测量值，对所有投影点的测量值进行方差计算得到平整数据PZ；通过公式BZ=α1*LF+α2*PZ得到监测区域的布置系数BZ，其中α1与α2均为比例系数，且α1＞α2＞1；通过存储模块获取到布置阈值BZmax，将监测区域的布置系数BZ与布置阈值BZmax进行比较：若布置系数BZ小于布置阈值BZmax，则判定监测区域的煤岩表面满足钻场布置要求；若布置系数BZ大于等于布置阈值BZmax，则判定监测区域的煤岩表面不满足钻场布置要求，生成重新布置信号并将重新布置信号发送至钻场管理平台，钻场管理平台接收到重新布置信号后将重新布置信号发送至管理人员的手机终端；对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析，根据钻场布置区域的煤岩表面参数进行分析与计算得到布置系数，通过布置系数对监测区域的煤岩表面钻孔安全性进行评估，提高钻场工作安全性。
设备监测模块用于对钻场设备进行运行状态监测分析：将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，流量数据为监测对象在监测时段内的瓦斯抽放流量值，压力数据的获取过程包括：获取监测对象两端的压力值，将两端压力值在监测时段内的最小值标记为压力数据；通过存储模块获取到流量阈值与压力阈值，将流量数据、压力数据分别与流量阈值、压力阈值进行比较：若流量值大于等于流量阈值且压力值大于等于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的运行状态满足要求，将对应监测时段标记为正常时段；若流量数据大于等于流量阈值且压力数据小于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的密封状态不满足要求，将对应监测时段标记为泄漏时段；若流量数据小于流量阈值且压力数据大于等于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的管道疏通状态不满足要求，将对应监测时段标记为堵塞时段；若流量数据小于流量阈值且压力数据小于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的驱动状态不满足要求，将对应监测时段标记为驱动时段；对钻场设备进行运行状态监测分析，结合监测对象在监测时段内的各项运行参数对监测对象的运行状态进行反馈，并在运行异常时对设备的异常环节进行排查分析，根据运行参数特征对监测时段进行运行差异化标记。
检修管理模块用于对钻场设备的检修必要性进行管理分析：在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD，泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD分别为监测周期内监测时段被标记为泄漏时段、堵塞时段以及驱动时段的次数；通过公式JX=β1*XL+β2*DS+β3*QD得到监测周期的检修系数JX，其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1；通过存储模块获取到检修阈值JXmax，将监测周期的检修系数JX与检修阈值JXmax进行比较：若检修系数JX小于检修阈值JXmax，则判定监测对象不具有检修必要性；若检修系数JX大于等于检修阈值JXmax，则判定监测对象具有检修必要性，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至钻场管理平台，钻场管理平台接收到设备检修信号后将设备检修信号发送至管理人员的手机终端；对钻场设备的检修必要性进行管理分析，对监测时段的结束时刻对监测周期内的前置监测周期的运行差异化标记结果进行综合分析得到检修系数，通过检修系数对监测对象的检修必要性进行反馈，为钻场设备提供检修时机分析，保障瓦斯抽取效率的同时提高设备运行安全性。
实施例二
如图2所示，一种基于人工智能的钻场管理方法，包括以下步骤：
步骤一：对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ并进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ，通过布置系数BZ对监测区域的煤岩表面是否满足钻场布置要求进行判定；
步骤二：对钻场设备进行运行状态监测分析：将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，通过流量数据与压力数据对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求；
步骤三：对钻场设备的检修必要性进行管理分析：在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD并进行数值计算得到监测周期的检修系数JX，通过检修系数JX对监测对象是否具有检修必要性进行判定。
一种基于人工智能的钻场管理系统，工作时，将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ并进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ，通过布置系数BZ对监测区域的煤岩表面是否满足钻场布置要求进行判定；将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，通过流量数据与压力数据对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求；在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD并进行数值计算得到监测周期的检修系数JX，通过检修系数JX对监测对象是否具有检修必要性进行判定。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式BZ=α1*LF+α2*PZ；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的布置系数；将设定的布置系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1以及α2的取值分别为4.25和2.12；
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的布置系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如布置系数与裂缝数据的数值成正比。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，包括钻场管理平台，所述钻场管理平台通信连接有煤岩监测模块、设备监测模块、检修管理模块以及存储模块；
所述煤岩监测模块用于对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ；通过对裂缝数据LF与平整数据PZ进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ；通过布置系数BZ对监测区域是否满足钻场布置要求进行判定；
所述设备监测模块用于对钻场设备进行运行状态监测分析：将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，通过流量数据与压力数据对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求进行判定；
所述检修管理模块用于对钻场设备的检修必要性进行管理分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，裂缝数据LF的获取过程包括：对监测区域进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为监测图像，将监测图像放大为像素格图像并进行灰度变换，通过存储模块获取到灰度范围，将灰度值位于灰度范围之内的像素格标记为煤岩格，将灰度值位于灰度范围之外的像素格标记为裂缝格；将裂缝格的数量与像素格的数量的比值标记为监测图像的裂缝数据LF；平整数据PZ的获取过程包括：在监测区域内随机选取若干个监测点，将监测点向地面作垂线并将垂点标记为监测点的投影点，将最外侧的两个投影点进行连线得到基准线，沿剩余投影点作一条与基准线相平行的直线并标记为投影点的测量线，将测量线与基准线的直线距离标记为投影点的测量值，对所有投影点的测量值进行方差计算得到平整数据PZ。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，对监测区域是否满足钻场布置要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到布置阈值BZmax，将监测区域的布置系数BZ与布置阈值BZmax进行比较：若布置系数BZ小于布置阈值BZmax，则判定监测区域的煤岩表面满足钻场布置要求；若布置系数BZ大于等于布置阈值BZmax，则判定监测区域的煤岩表面不满足钻场布置要求，生成重新布置信号并将重新布置信号发送至钻场管理平台，钻场管理平台接收到重新布置信号后将重新布置信号发送至管理人员的手机终端。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，流量数据为监测对象在监测时段内的瓦斯抽放流量值，压力数据的获取过程包括：获取监测对象两端的压力值，将两端压力值在监测时段内的最小值标记为压力数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到流量阈值与压力阈值，将流量数据、压力数据分别与流量阈值、压力阈值进行比较：若流量值大于等于流量阈值且压力值大于等于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的运行状态满足要求，将对应监测时段标记为正常时段；若流量数据大于等于流量阈值且压力数据小于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的密封状态不满足要求，将对应监测时段标记为泄漏时段；若流量数据小于流量阈值且压力数据大于等于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的管道疏通状态不满足要求，将对应监测时段标记为堵塞时段；若流量数据小于流量阈值且压力数据小于压力阈值，则判定监测对象在监测时段内的驱动状态不满足要求，将对应监测时段标记为驱动时段。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，检修管理模块对钻场设备的检修必要性进行管理分析的具体过程包括：在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD，泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD分别为监测周期内监测时段被标记为泄漏时段、堵塞时段以及驱动时段的次数；通过对泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD进行数值计算得到监测周期的检修系数JX；通过存储模块获取到检修阈值JXmax，将监测周期的检修系数JX与检修阈值JXmax进行比较：若检修系数JX小于检修阈值JXmax，则判定监测对象不具有检修必要性；若检修系数JX大于等于检修阈值JXmax，则判定监测对象具有检修必要性，生成设备检修信号并将设备检修信号发送至钻场管理平台，钻场管理平台接收到设备检修信号后将设备检修信号发送至管理人员的手机终端。
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于人工智能的钻场管理系统，其特征在于，该基于人工智能的钻场管理系统的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对钻场布置区域的煤岩表面进行监测分析：将钻场布置区域的煤岩表面标记为监测区域，获取监测区域的裂缝数据LF与平整数据PZ并进行数值计算得到监测区域的布置系数BZ，通过布置系数BZ对监测区域的煤岩表面是否满足钻场布置要求进行判定；
步骤二：对钻场设备进行运行状态监测分析：将瓦斯抽放泵标记为监测对象，生成监测周期并将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测对象在监测时段内的流量数据与压力数据，通过流量数据与压力数据对监测对象在监测时段内的运行状态是否满足要求；
步骤三：对钻场设备的检修必要性进行管理分析：在监测时段的结束时刻获取监测周期的泄漏数据XL、堵塞数据DS以及驱动数据QD并进行数值计算得到监测周期的检修系数JX，通过检修系数JX对监测对象是否具有检修必要性进行判定。
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