CN117404079B - 闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统 - Google Patents

闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117404079B
CN117404079B CN202311709861.2A CN202311709861A CN117404079B CN 117404079 B CN117404079 B CN 117404079B CN 202311709861 A CN202311709861 A CN 202311709861A CN 117404079 B CN117404079 B CN 117404079B
Authority
CN
China
Prior art keywords
flashboard
hydraulic control
shearing
signals
blowout preventer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311709861.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117404079A (zh
Inventor
王仕强
张志东
何莎
邓勇刚
李淼
俞嘉敏
郭萌梦
王小梅
宋鑫
徐强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China National Petroleum Corp
CNPC Chuanqing Drilling Engineering Co Ltd
Original Assignee
China National Petroleum Corp
CNPC Chuanqing Drilling Engineering Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China National Petroleum Corp, CNPC Chuanqing Drilling Engineering Co Ltd filed Critical China National Petroleum Corp
Priority to CN202311709861.2A priority Critical patent/CN117404079B/zh
Publication of CN117404079A publication Critical patent/CN117404079A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117404079B publication Critical patent/CN117404079B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B47/00—Survey of boreholes or wells
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B33/00—Sealing or packing boreholes or wells
    • E21B33/02—Surface sealing or packing
    • E21B33/03—Well heads; Setting-up thereof
    • E21B33/06—Blow-out preventers, i.e. apparatus closing around a drill pipe, e.g. annular blow-out preventers
    • E21B33/061—Ram-type blow-out preventers, e.g. with pivoting rams
    • E21B33/062—Ram-type blow-out preventers, e.g. with pivoting rams with sliding rams
    • E21B33/063—Ram-type blow-out preventers, e.g. with pivoting rams with sliding rams for shearing drill pipes

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统，涉及石油装备检测评价技术领域，在线诊断评价方法包括：根据液控压力在线监测诊断方法、液控流量在线监测诊断方法、闸板轴行程在线监测诊断方法、闸板剪切过程振动在线监测诊断方法，采集相应传感设备感知的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号，并根据各种不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度；再根据不同类型的单一信号的可信度，采用多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法，综合判断并输出闸板剪切状态。本发明采用多参数融合式算法判断剪切闸板的状态，动态掌握闸板防喷器剪切钻杆的过程，根据闸板防喷器剪切的结果，可为现场提供应急处置的数据支持。

Description

闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统
技术领域
本发明涉及石油装备检测评价技术领域，更具体地说涉及一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统。
背景技术
随着油气开采向非常规油气、难动用储量油田发展，超深井、高压油气井及平衡钻井工艺得到广泛使用，井控设备是及时发现和控制溢流、防止井喷、避免油气资源浪费、保护设备及人身安全的关键设备。闸板防喷器作为井控设备中最重要的组成部分，在深水作业中与隔水管线连接组成一道安全屏障，一旦工作失效，便有可能导致井喷事故的发生，同时也会在人力和财力等方面造成极大的损失。剪切闸板作为闸板防喷器的重要部件之一，在紧急情况下通过液压系统使高压油进入两侧的油缸关闭腔，推动上下剪切闸板向井口中心靠近，从而在闸板剪切刃的双向剪切作用下使钻杆截面节理扩展，及时断裂，实现井口密封功能。然而，在实际极端工况下，钻杆剪切失效情况时有发生，失效概率可达50%。例如，在重庆开县发生的井喷事故以及美国墨西哥湾的钻井平台井喷爆炸事件，主要是由于剪切闸板未安装或者没有及时发挥作用而导致的，从而造成了严重的生态环境污染和巨大的经济损失。
为了确保井控作业安全高效进行，国内外学者提出了诸多评价剪切闸板剪切能力的方法和理论，通常可归为数值模拟求解、试验研究及数据经验公式三种，主要是针对剪切闸板的可靠性、失效预测评估模型及剪切机理几个方面展开了研究，由于剪切试验投入比较大，国内外通常采用剪切试验用来验证预测模型的有效性和可靠性，这些研究运用不同理论和方法评估剪切闸板防喷器及其控制系统工作的可靠性，并对剪切闸板的剪切能力做出预测，对保证井控安全有着一定指导意义。国内外对于不同类型剪切闸板对不同类型钻杆的适用性，以及油压等工艺参数配套设计等方面的研究，尚不能实现闸板剪切过程的动态评价。因此，通过对闸板防喷器剪切钻杆的过程及剪断状态进行分析评价，开发闸板防喷器剪切过程在线诊断系统，能够及时了解到闸板防喷器剪切的结果并采取相应措施，从而达到井控应急决策部署的目的。
目前，在闸板防喷器剪切过程在线诊断及评价方面，国内未开展相关研究。现有技术中，没有将闸板防喷器剪切过程的数据储存下来，当发生井控险情时，由于没有历史数据，将会造成远程专家和技术人员对现场的支持和服务优势受到极大的限制。另一方面，如果现场防喷器无法进行有效的剪切作业，未能采取有效和及时的预防措施，就很难控制井喷事故的发生，无法保证井控安全。因此，闸板防喷器剪切过程在线诊断及评价尤为重要。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明公开了一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统。本发明根据现场监测的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号等多参数融合式算法判断剪切闸板的实际剪切情况；本发明通过对闸板防喷器剪切钻杆的过程及剪断状态进行分析评价，开发闸板防喷器剪切过程在线诊断系统；本发明能够及时了解到闸板防喷器剪切的结果并采取相应措施，从而达到井控应急决策部署的目的。
为了实现以上目的，本发明采用的技术方案：
第一方面，本发明提供了一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，包括：根据液控压力在线监测诊断方法、液控流量在线监测诊断方法、闸板轴行程在线监测诊断方法、闸板剪切过程振动在线监测诊断方法，采集相应传感设备感知的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号，并根据各种不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度；再根据不同类型的单一信号的可信度，采用多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法，综合判断并输出闸板剪切状态。具体如下：
1、液控压力在线监测诊断
优选的，所述液控压力在线监测诊断方法包括：利用压力传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的液控压力P，并判断液控压力P与P0的大小，当液控压力P≥P0，则判断闸板剪断钻杆的可信度为H1；当液控压力P＜P0，则判断闸板剪断钻杆的可信度为0；其中P0为液控压力的临界值。
本发明中，闸板防喷器运动过程中实时在线监测的液控压力P，A0为液缸的面积，P井为井筒压力，A1为液缸的另一侧的有效接触面积，F1为活塞杆所受的力。当液控压力P≥P0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为H1。当液控压力P＜P0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为0。所需的液控压力P的表示如下所示：
。
2、液控流量在线监测诊断
优选的，所述液控流量在线监测诊断方法包括：利用流量传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的液控流量Q，当液控流量Q≥Q0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H2；当液控流量Q＜Q0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；其中，Q0为液控流量临界值。
3、闸板轴行程在线监测诊断
优选的，所述闸板轴行程在线监测诊断方法包括：利用位移传感器实时在线监测闸板防喷器闸板轴运动过程的实时数据，并利用实时数据判断闸板剪断钻杆的可信度H3。
优选的，左侧闸板行程为S1，右侧侧闸板行程为S2，当S1=S0＋L0，且S2=S0＋L0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H3；当S1＜S0或S2＜S0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；
其中，位移传感器为拉线式传感器，S0为拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点与闸板轴端部的起点之间的距离，L0为拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点与闸板轴端部的终点之间的距离。
本发明中，闸板防喷器的闸板轴行程运动过程计算方式示意图如图2所示，图2中，G点表示闸板轴端部的起点，M点表示拉线式传感器左侧闸板轴端部的任意位置点，R点表示拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点，N点表示拉线式传感器右侧闸板轴端部的任意位置点，C点表示闸板轴端部的终点，B点表示拉线式传感器的位置。本发明的位移传感器具体可采用拉线式传感器。
根据图2可知，通过尺寸测量方法，可知GR=S0，BR=d，RC=L0。设拉线式传感器测的距离为ki，i=1，2，……N。闸板行程中GR上动态变化的GM距离，即Sx的长度表示如下：
其中，k为拉线式传感器测的距离，i为时间，秒，ki为拉线式传感器第i秒测的距离。
闸板行程中RC上动态变化的GN距离，即Sy的长度表示如下：
设左侧闸板行程S1，右侧侧闸板行程S2，其中某一侧的拉线式传感器，当M在GR之间时，当S1＝Sｘ或S２＝Sｘ；当N在RC之间时，当S1＝Sｙ或S２＝Sｙ。
当S1=S0＋L0，且S2=S0＋L0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为H3。当S1＜S0或S2＜S0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为0。
4、闸板剪切过程振动在线监测诊断
优选的，所述闸板剪切过程振动在线监测诊断方法包括：利用振动传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的振动数据，并利用振动数据判断闸板剪断钻杆的可信度H4，具体如下：
根据实测振动测试信号进行波形时域分析，观察冲击信号的变化状态，设第1个峰值点V1=（t1,F1），第2峰值点V2=（t2,F2），第3峰值点V3=（t3,F3），……，第n峰值点Vn=（tn,Fn）；
当Fn≥F0时，△t=tn-t1，闸板的运动时间为t0,△t≤t0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H4，F0为临界峰值幅值；
当Fn≥F0时，△t=tn-t1，闸板的运动时间为t0,△t＞t0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0。
5、多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断
优选的，所述多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法包括：对比液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号的可信度结果：
若对比结果为仅能满足一类单区域的条件，则通过一类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；
若对比结果为能满足二类信号的条件，则通过二类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；
若对比结果为能满足三类信号的条件，则通过三类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；
若对比结果为能满足四类信号的条件，则通过四类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。
具体的，当其为一类信号诊断时，若一类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态（例如剪断的可能为85%）。若一类信号不在可信度范围内，需要进行二类信号的诊断钻杆是否剪断。
当其为二类信号诊断时，若二类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态（例如剪断的可能为90%）。若二类信号不在可信度范围内，需要进行三类信号的诊断钻杆是否剪断。
当其为三类信号诊断时，若三类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态（例如剪断的可能为95%）。若三类信号不在可信度范围内，需要进行四类信号的诊断钻杆是否剪断。
当其为四类信号诊断时，若四类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态（例如剪断的可能为100%）。若四类信号不在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为非剪断钻柱状态。
本发明中，利用液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号判断闸板剪切状态，若仅仅采用其中一种信号，可能或不可能判断出闸板剪断了钻柱。这个不是非常的确定，所以需要多参数的判断。本发明采用逐步增加信号的可信度，当其为四类信号且在可信度范围内时，可以很确定闸板防喷器剪断钻柱。
本发明中，闸板防喷器剪切过程采用液控压力P、液控流量Q、闸板行程S、振动信号V等四种参数多数据融合方式表征钻杆剪切的过程。设定剪断的目标可信度为。闸板防喷器剪切过程在线监测诊断流程如图1所示。首先将采集的四类信号与临界值进行对比分析，根据对比分析的结果可以确定每类信号的可信度的值。若对比结果为仅能满足一类单区域的条件，则通过一类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。若对比结果为能满足二类信号的条件，则通过二类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。若对比结果为能满足三类信号的条件，则通过三类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。若对比结果为能满足四类信号的条件，则通过四类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。每类信号的评价方法如下所示。
（1）一类信号诊断
优选的，所述一类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有一类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该一类信号为有效信号；一类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>。
（2）二类信号诊断
优选的，所述二类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有两类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该两类信号均为有效信号；二类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>。
具体的：
H12：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H12，为修正系数；
；
H13：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H13，为修正系数；
；
H14：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H14，为修正系数；
；
H23：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H23，为修正系数；
；
H24：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H24，为修正系数；
；
H34：当液控压力P＜P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H34，为修正系数；
。
（3）三类信号诊断
优选的，所述三类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有三类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该三类信号均为有效信号；三类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>。
具体的：
H123：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H123，为修正系数：
；
H124：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H124，为修正系数：
；
H134：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H134，为修正系数；
；
H234：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H234，为修正系数；
。
（4）四类信号诊断
优选的，所述四类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有四类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该四类信号均为有效信号；四类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：
。
H1234：若液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则有效的表征出闸板剪断的状态，可信度为H1234，为修正系数；
。
第二方面，基于上述闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，本发明还提供了一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价系统，包括：在线监测智能感知模块、数据传输模块和诊断评价模块；
所述在线监测智能感知模块安装在闸板防喷器上，并与所述数据传输模块通讯连接，在线监测智能感知模块采集闸板防喷器剪切过程中的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，并将采集的数据传输至数据传输模块；
所述数据传输模块与所述诊断评价模块通讯连接，接收在线监测智能感知模块传输的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，并将其发送至诊断评价模块；
所述诊断评价模块接收所述液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，根据各种不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度，并采用多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法，综合判断并输出闸板剪切状态。
优选的，所述在线监测智能感知模块包括液控压力智能感知传感设备、液控流量智能感知传感设备、闸板行程智能感知传感设备、振动信号智能感知传感设备；
所述液控压力智能感知传感设备包括两个压力传感器，所述两个压力传感器中，一个压力传感器部署在闸板防喷器液控管线的进口管线上，另外一个压力传感器部署在闸板防喷器液控管线的出口管线上；
所述液控流量智能感知传感设备包括两个流量传感器，所述两个流量传感器中，一个流量传感器部署在闸板防喷器液控管线的进口管线上，另外一个流量传感器部署在闸板防喷器液控管线的出口管线上；
所述闸板行程智能感知传感设备包括两个拉线式传感器，所述两个拉线式传感器分别部署在闸板防喷器的闸板轴观察窗外侧，且拉线式传感器与闸板轴端部中心位置连接；
所述振动信号智能感知传感设备包括两个振动传感器，所述两个振动传感器分别部署在闸板防喷器的活塞缸上部。
本发明的有益效果：
本发明分别采用液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号等多参数融合式算法判断剪切闸板的状态，动态掌握闸板防喷器剪切钻杆的过程，根据闸板防喷器剪切的结果，可为现场提供应急处置的数据支持，提高井控应急决策快速响应能力，预防井控险情的发生。
本发明提出的闸板防喷器剪切过程在线诊断系统由在线监测智能感知模块、数据传输模块及诊断评价模块三大部分组成，实现了数据远程传输，能够远程监测和动态评价闸板防喷器的动态运行状态，降低了现场人员作业的风险。
本发明提出的闸板剪切过程诊断评价模块通过实测现场多参数监测数据判断闸板的剪切状态，该方法优于仅凭现有的理论推算来判断闸板防喷器的剪切油压，解决了现场实时动态评估闸板的剪切能力问题。
附图说明
图1为本发明闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法示意图；
图2为本发明拉线式传感器闸板轴行程在线监测方法示意图；
图3为本发明闸板防喷器剪切过程在线诊断系统示意图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。
实施例1
一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，包括：根据液控压力在线监测诊断方法、液控流量在线监测诊断方法、闸板轴行程在线监测诊断方法、闸板剪切过程振动在线监测诊断方法，采集相应传感设备感知的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号，并根据各种不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度；再根据不同类型的单一信号的可信度，采用多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法，综合判断并输出闸板剪切状态。
实施例2
本实施例在实施例1的基础上作进一步的阐述，所述液控压力在线监测诊断方法包括：利用压力传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的液控压力P，并判断液控压力P与P0的大小，当液控压力P≥P0，则判断闸板剪断钻杆的可信度为H1；当液控压力P＜P0，则判断闸板剪断钻杆的可信度为0；其中P0为液控压力的临界值。
本发明中，闸板防喷器运动过程中实时在线监测的液控压力P，A0为液缸的面积，P井为井筒压力，A1为液缸的另一侧的有效接触面积，F1为活塞杆所受的力。当液控压力P≥P0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为H1。当液控压力P＜P0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为0。所需的液控压力P的表示如下所示：
。
实施例3
本实施例在实施例2的基础上作进一步的阐述，所述液控流量在线监测诊断方法包括：利用流量传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的液控流量Q，当液控流量Q≥Q0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H2；当液控流量Q＜Q0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；其中，Q0为液控流量临界值。
实施例4
本实施例在实施例3的基础上作进一步的阐述，所述闸板轴行程在线监测诊断方法包括：利用位移传感器实时在线监测闸板防喷器闸板轴运动过程的实时数据，并利用实时数据判断闸板剪断钻杆的可信度H3。
左侧闸板行程为S1，右侧侧闸板行程为S2，当S1=S0＋L0，且S2=S0＋L0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H3；当S1＜S0或S2＜S0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；
其中，位移传感器为拉线式传感器，S0为拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点与闸板轴端部的起点之间的距离，L0为拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点与闸板轴端部的终点之间的距离。
本发明中，闸板防喷器的闸板轴行程运动过程计算方式示意图如图2所示，图2中，G点表示闸板轴端部的起点，M点表示拉线式传感器左侧闸板轴端部的任意位置点，R点表示拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点，N点表示拉线式传感器右侧闸板轴端部的任意位置点，C点表示闸板轴端部的终点，B点表示拉线式传感器的位置。本发明的位移传感器具体可采用拉线式传感器。
根据图2可知，通过尺寸测量方法，可知GR=S0，BR=d，RC=L0。设拉线式传感器测的距离为ki，i=1，2，……N。闸板行程中GR上动态变化的GM距离，即Sx的长度表示如下：
其中，k为拉线式传感器测的距离，i为时间，秒，ki为拉线式传感器第i秒测的距离。
闸板行程中RC上动态变化的GN距离，即Sy的长度表示如下：
设左侧闸板行程S1，右侧侧闸板行程S2，其中某一侧的拉线式传感器，当M在GR之间时，当S1＝Sｘ或S２＝Sｘ；当N在RC之间时，当S1＝Sｙ或S２＝Sｙ。
当S1=S0＋L0，且S2=S0＋L0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为H3。当S1＜S0或S2＜S0，可判断闸板剪断钻杆的可信度为0。
实施例5
本实施例在实施例4的基础上作进一步的阐述，所述闸板剪切过程振动在线监测诊断方法包括：利用振动传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的振动数据，并利用振动数据判断闸板剪断钻杆的可信度H4，具体如下：
根据实测振动测试信号进行波形时域分析，观察冲击信号的变化状态，设第1个峰值点V1=（t1,F1），第2峰值点V2=（t2,F2），第3峰值点V3=（t3,F3），……，第n峰值点Vn=（tn,Fn）；
当Fn≥F0时，△t=tn-t1，闸板的运动时间为t0,△t≤t0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H4，F0为临界峰值幅值；
当Fn≥F0时，△t=tn-t1，闸板的运动时间为t0,△t＞t0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0。
实施例6
本实施例在实施例5的基础上作进一步的阐述，所述多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法包括：对比液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号的可信度结果：
若对比结果为仅能满足一类单区域的条件，则通过一类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；
若对比结果为能满足二类信号的条件，则通过二类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；
若对比结果为能满足三类信号的条件，则通过三类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；
若对比结果为能满足四类信号的条件，则通过四类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。
本发明中，闸板防喷器剪切过程采用液控压力P、液控流量Q、闸板行程S、振动信号V等四种参数多数据融合方式表征钻杆剪切的过程。设定剪断的目标可信度为。闸板防喷器剪切过程在线监测诊断流程如图1所示。首先将采集的四类信号与临界值进行对比分析，根据对比分析的结果可以确定每类信号的可信度的值。若对比结果为仅能满足一类单区域的条件，则通过一类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。若对比结果为能满足二类信号的条件，则通过二类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。若对比结果为能满足三类信号的条件，则通过三类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。若对比结果为能满足四类信号的条件，则通过四类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态。每类信号的评价方法如下所示。
（1）一类信号诊断
所述一类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有一类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该一类信号为有效信号；一类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>。
（2）二类信号诊断
所述二类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有两类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该两类信号均为有效信号；二类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>。
具体的：
H12：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H12，为修正系数；
；
H13：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H13，为修正系数；
；
H14：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H14，为修正系数；
；
H23：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H23，为修正系数；
；
H24：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H24，为修正系数；
；
H34：当液控压力P＜P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H34，为修正系数；
。
（3）三类信号诊断
所述三类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有三类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该三类信号均为有效信号；三类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>。
具体的：
H123：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H123，为修正系数：
；
H124：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H124，为修正系数：
；
H134：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H134，为修正系数；
；
H234：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则可判断钻杆剪断的可信度为H234，为修正系数；
。
（4）四类信号诊断
所述四类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有四类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该四类信号均为有效信号；四类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：
。
H1234：若液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则有效的表征出闸板剪断的状态，可信度为H1234，为修正系数；
。
实施例7
一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价系统，包括：在线监测智能感知模块、数据传输模块和诊断评价模块；
所述在线监测智能感知模块安装在闸板防喷器上，并与所述数据传输模块通讯连接，在线监测智能感知模块采集闸板防喷器剪切过程中的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，并将采集的数据传输至数据传输模块；
所述数据传输模块与所述诊断评价模块通讯连接，接收在线监测智能感知模块传输的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，并将其发送至诊断评价模块；
所述诊断评价模块接收所述液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，根据各种不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度，并采用多参数融合的闸板防喷器剪切过程在线监测诊断方法，综合判断并输出闸板剪切状态。
所述在线监测智能感知模块包括液控压力智能感知传感设备、液控流量智能感知传感设备、闸板行程智能感知传感设备、振动信号智能感知传感设备，具体的，如图3所示：
所述液控压力智能感知传感设备包括两个压力传感器，所述两个压力传感器中，一个压力传感器部署在闸板防喷器液控管线的进口管线上，另外一个压力传感器部署在闸板防喷器液控管线的出口管线上；
所述液控流量智能感知传感设备包括两个流量传感器，所述两个流量传感器中，一个流量传感器部署在闸板防喷器液控管线的进口管线上，另外一个流量传感器部署在闸板防喷器液控管线的出口管线上；
所述闸板行程智能感知传感设备包括两个拉线式传感器，所述两个拉线式传感器分别部署在闸板防喷器的闸板轴观察窗外侧，且拉线式传感器与闸板轴端部中心位置连接；
所述振动信号智能感知传感设备包括两个振动传感器，所述两个振动传感器分别部署在闸板防喷器的活塞缸上部。
以上对本发明的实施方式进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种等同变型或替换，这些等同或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。

Claims (6)

1.一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，其特征在于，包括：根据液控压力在线监测诊断方法、液控流量在线监测诊断方法、闸板轴行程在线监测诊断方法、闸板剪切过程振动在线监测诊断方法，采集相应传感设备感知的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号，并根据液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度；再根据不同类型的单一信号的可信度，对比液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号的可信度结果，综合判断并输出闸板剪切状态；
所述液控压力在线监测诊断方法包括：利用压力传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的液控压力P，并判断液控压力P与P0的大小，当液控压力P≥P0，则判断闸板剪断钻杆的可信度为H1；当液控压力P＜P0，则判断闸板剪断钻杆的可信度为0；其中P0为液控压力的临界值；
所述液控流量在线监测诊断方法包括：利用流量传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的液控流量Q，当液控流量Q≥Q0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H2；当液控流量Q＜Q0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；其中，Q0为液控流量临界值；
所述闸板轴行程在线监测诊断方法包括：利用位移传感器实时在线监测闸板防喷器闸板轴运动过程的实时数据，并利用实时数据判断闸板剪断钻杆的可信度H3；
左侧闸板行程为S1，右侧侧闸板行程为S2，当S1=S0＋L0，且S2 =S0＋L0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H3；当S1＜S0或S2＜S0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；
其中，位移传感器为拉线式传感器，S0为拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点与闸板轴端部的起点之间的距离，L0为拉线式传感器正对着闸板轴端部的位置点与闸板轴端部的终点之间的距离；
所述闸板剪切过程振动在线监测诊断方法包括：利用振动传感器实时在线监测闸板防喷器运动过程中的振动数据，并利用振动数据判断闸板剪断钻杆的可信度H4，具体如下：
根据实测振动测试信号进行波形时域分析，观察冲击信号的变化状态，设第1个峰值点V1=（t1,F1），第2峰值点V2=（t2,F2），第3峰值点V3=（t3,F3），……，第n峰值点Vn=（tn,Fn）；
当Fn≥F0时，△t=tn-t1，闸板的运动时间为t0,△t≤t0，判断闸板剪断钻杆的可信度为H4，F0为临界峰值幅值；
当Fn≥F0时，△t=tn-t1，闸板的运动时间为t0,△t＞t0，判断闸板剪断钻杆的可信度为0；
所述对比液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号的可信度结果，综合判断并输出闸板剪切状态包括：
若对比结果为仅能满足一类单区域的条件，则通过一类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；所述一类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有一类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该一类信号为有效信号；一类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>；
若对比结果为能满足二类信号的条件，则通过二类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；所述二类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有两类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该两类信号均为有效信号；二类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>，其中，，/>，/>，/>，，/>，/>、/>、/>、/>、/>、/>为修正系数；
若对比结果为能满足三类信号的条件，则通过三类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；所述三类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有且仅有三类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该三类信号均为有效信号；三类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：/>，其中，/>，，/>，/>，/>、/>、/>、/>为修正系数；
若对比结果为能满足四类信号的条件，则通过四类信号诊断判断闸板防喷器的剪切状态；所述四类信号诊断包括：采集的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中，有四类信号在闸板剪切钻杆的可信度范围内且该四类信号均为有效信号；四类信号诊断表征出闸板剪切钻杆的可信度为：
；
具体的，当其为一类信号诊断时，若一类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态；若一类信号不在可信度范围内，则进行二类信号诊断钻杆是否剪断；
当其为二类信号诊断时，若二类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态；若二类信号不在可信度范围内，则进行三类信号诊断钻杆是否剪断；
当其为三类信号诊断时，若三类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态；若三类信号不在可信度范围内，则进行四类信号诊断钻杆是否剪断；
当其为四类信号诊断时，若四类信号在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为剪断钻柱状态；若四类信号不在可信度范围内，闸板防喷器的剪切状态为非剪断钻柱状态。
2.如权利要求1所述的一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，其特征在于，所述二类信号诊断包括：
H12：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H12，为修正系数；
；
H13：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H13，为修正系数；
；
H14：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H14，为修正系数；
；
H23：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H23，为修正系数；
；
H24：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H24，为修正系数；
；
H34：当液控压力P＜P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H34，为修正系数；
。
3.如权利要求1所述的一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，其特征在于，所述三类信号诊断包括：
H123：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1＞△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H123，为修正系数：
；
H124：当液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1＜S0或S2＜S0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H124，为修正系数：
；
H134：当液控压力P≥P0，液控流量Q＜Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H134，为修正系数；
；
H234：当液控压力P＜P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则判断钻杆剪断的可信度为H234，为修正系数；
。
4.如权利要求1所述的一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法，其特征在于，所述四类信号诊断包括：
H1234：若液控压力P≥P0，液控流量Q≥Q0，闸板行程S1=S0+L0且S2=S0+L0，振动信号的△t=t3-t1≤△t0时，则有效的表征出闸板剪断的状态，可信度为H1234，为修正系数；
。
5.一种根据权利要求1-4任意一项所述的闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法的闸板防喷器剪切过程在线诊断评价系统，其特征在于，包括：在线监测智能感知模块、数据传输模块和诊断评价模块；
所述在线监测智能感知模块安装在闸板防喷器上，并与所述数据传输模块通讯连接，在线监测智能感知模块采集闸板防喷器剪切过程中的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，并将采集的数据传输至数据传输模块；
所述数据传输模块与所述诊断评价模块通讯连接，接收在线监测智能感知模块传输的液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，并将其发送至诊断评价模块；
所述诊断评价模块接收所述液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号数据，根据液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号中不同类型的单一信号判断出闸板剪切状态的可信度，对比液控压力、液控流量、闸板行程、振动信号的可信度结果，综合判断并输出闸板剪切状态。
6.如权利要求5所述的一种闸板防喷器剪切过程在线诊断评价系统，其特征在于，所述在线监测智能感知模块包括液控压力智能感知传感设备、液控流量智能感知传感设备、闸板行程智能感知传感设备、振动信号智能感知传感设备；
所述液控压力智能感知传感设备包括两个压力传感器，所述两个压力传感器中，一个压力传感器部署在闸板防喷器液控管线的进口管线上，另外一个压力传感器部署在闸板防喷器液控管线的出口管线上；
所述液控流量智能感知传感设备包括两个流量传感器，所述两个流量传感器中，一个流量传感器部署在闸板防喷器液控管线的进口管线上，另外一个流量传感器部署在闸板防喷器液控管线的出口管线上；
所述闸板行程智能感知传感设备包括两个拉线式传感器，所述两个拉线式传感器分别部署在闸板防喷器的闸板轴观察窗外侧，且拉线式传感器与闸板轴端部中心位置连接；
所述振动信号智能感知传感设备包括两个振动传感器，所述两个振动传感器分别部署在闸板防喷器的活塞缸上部。
CN202311709861.2A 2023-12-13 2023-12-13 闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统 Active CN117404079B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311709861.2A CN117404079B (zh) 2023-12-13 2023-12-13 闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311709861.2A CN117404079B (zh) 2023-12-13 2023-12-13 闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117404079A CN117404079A (zh) 2024-01-16
CN117404079B true CN117404079B (zh) 2024-03-08

Family

ID=89496599

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311709861.2A Active CN117404079B (zh) 2023-12-13 2023-12-13 闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117404079B (zh)

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5400857A (en) * 1993-12-08 1995-03-28 Varco Shaffer, Inc. Oilfield tubular shear ram and method for blowout prevention
WO2008101005A1 (en) * 2007-02-16 2008-08-21 Hydril Usa Manufacturing Llc Ram bop position sensor
CN202003481U (zh) * 2011-01-30 2011-10-05 中国石油天然气集团公司 防喷器控制装置三位四通转阀剪切报警装置
CA2927910A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-23 Stylianos Papadimitriou Autonomous blowout preventer
CN205677576U (zh) * 2016-06-13 2016-11-09 上海神开石油化工装备股份有限公司 剪切闸板结构及闸板防喷器
CN106644767A (zh) * 2017-01-23 2017-05-10 山东科瑞井控系统制造有限公司 闸板防喷器带压剪切试验装置
CN108064321A (zh) * 2015-05-20 2018-05-22 海德里尔美国配送有限责任公司 用于降低安全分级液压部件的要求时失效概率的验证测试设备及方法
CN207848327U (zh) * 2017-12-15 2018-09-11 西安东嘉贸易有限公司 一种便于调控的多档变速器
CN108625822A (zh) * 2018-05-08 2018-10-09 海峰深水（天津）技术服务有限公司 一种多级顺序触发的能够自动剪切管柱并密封井眼的应急系统
CN109214567A (zh) * 2018-09-03 2019-01-15 中国石油天然气集团有限公司 海洋钻井中管柱系统的结构优化方法及装置
CN210264619U (zh) * 2019-07-10 2020-04-07 湖南纳菲尔新材料科技股份有限公司 剪切闸板结构及闸板防喷器
CN112180204A (zh) * 2020-07-10 2021-01-05 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 一种基于电气量信息的电网线路故障诊断方法
CN112989655A (zh) * 2021-03-01 2021-06-18 中国石油大学(北京) 闸板防喷器剪切性能预测方法、装置、设备及存储介质
CN213684062U (zh) * 2020-11-27 2021-07-13 中石化石油工程技术服务有限公司 一种防喷器剪切操作系统联动装置
US11555372B1 (en) * 2021-09-22 2023-01-17 Saudi Arabian Oil Company Smart blow off preventer shear ram system and methods
CN115875323A (zh) * 2022-12-05 2023-03-31 河北新铁虎石油机械有限公司 高低压双回路地面防喷器剪切控制方法
CN115906551A (zh) * 2022-09-20 2023-04-04 中国石油大学(北京) 一种闸板防喷器动态剪切能力评估方法及装置
CN116578807A (zh) * 2023-04-03 2023-08-11 河南理工大学 一种面向多信息融合的采煤机定位置信度评价方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7836973B2 (en) * 2005-10-20 2010-11-23 Weatherford/Lamb, Inc. Annulus pressure control drilling systems and methods
US10968731B2 (en) * 2016-11-21 2021-04-06 Schlumberger Technology Corporation System and method for monitoring a blowout preventer

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5400857A (en) * 1993-12-08 1995-03-28 Varco Shaffer, Inc. Oilfield tubular shear ram and method for blowout prevention
WO2008101005A1 (en) * 2007-02-16 2008-08-21 Hydril Usa Manufacturing Llc Ram bop position sensor
CN101675213A (zh) * 2007-02-16 2010-03-17 海德里尔美国制造业有限责任公司 闸板防喷器位置感测器
CN202003481U (zh) * 2011-01-30 2011-10-05 中国石油天然气集团公司 防喷器控制装置三位四通转阀剪切报警装置
CA2927910A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-23 Stylianos Papadimitriou Autonomous blowout preventer
CN108064321A (zh) * 2015-05-20 2018-05-22 海德里尔美国配送有限责任公司 用于降低安全分级液压部件的要求时失效概率的验证测试设备及方法
CN205677576U (zh) * 2016-06-13 2016-11-09 上海神开石油化工装备股份有限公司 剪切闸板结构及闸板防喷器
CN106644767A (zh) * 2017-01-23 2017-05-10 山东科瑞井控系统制造有限公司 闸板防喷器带压剪切试验装置
CN207848327U (zh) * 2017-12-15 2018-09-11 西安东嘉贸易有限公司 一种便于调控的多档变速器
CN108625822A (zh) * 2018-05-08 2018-10-09 海峰深水（天津）技术服务有限公司 一种多级顺序触发的能够自动剪切管柱并密封井眼的应急系统
CN109214567A (zh) * 2018-09-03 2019-01-15 中国石油天然气集团有限公司 海洋钻井中管柱系统的结构优化方法及装置
CN210264619U (zh) * 2019-07-10 2020-04-07 湖南纳菲尔新材料科技股份有限公司 剪切闸板结构及闸板防喷器
CN112180204A (zh) * 2020-07-10 2021-01-05 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 一种基于电气量信息的电网线路故障诊断方法
CN213684062U (zh) * 2020-11-27 2021-07-13 中石化石油工程技术服务有限公司 一种防喷器剪切操作系统联动装置
CN112989655A (zh) * 2021-03-01 2021-06-18 中国石油大学(北京) 闸板防喷器剪切性能预测方法、装置、设备及存储介质
US11555372B1 (en) * 2021-09-22 2023-01-17 Saudi Arabian Oil Company Smart blow off preventer shear ram system and methods
CN115906551A (zh) * 2022-09-20 2023-04-04 中国石油大学(北京) 一种闸板防喷器动态剪切能力评估方法及装置
CN115875323A (zh) * 2022-12-05 2023-03-31 河北新铁虎石油机械有限公司 高低压双回路地面防喷器剪切控制方法
CN116578807A (zh) * 2023-04-03 2023-08-11 河南理工大学 一种面向多信息融合的采煤机定位置信度评价方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
剪切闸板防喷器剪切性能评价;陈浩等;《科学技术与工程》;20220731;第2682-2688页 *
连续油管防喷器闸板剪切性能研究;李涛等;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》;20210515;第1-73页 *
闸板防喷器-窜动钻杆动态剪切机理研究;陈永胜等;《石油机械》;20220930;第19-27页 *
马孝江等.《现代生产过程的动态控制》.大连：大连理工大学出版社,1995,第209-213页. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117404079A (zh) 2024-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11346200B2 (en) Method and system for guaranteeing safety of offshore oil well control equipment
Chang et al. Failure probability analysis for emergency disconnect of deepwater drilling riser using Bayesian network
Bhandari et al. Risk analysis of deepwater drilling operations using Bayesian network
EP2604786B1 (en) Blow out preventer (bop) corroborator
US10968731B2 (en) System and method for monitoring a blowout preventer
EP2867443B1 (en) Methods and systems for testing the integrity of components of a hydrocarbon well system
KR20190095442A (ko) 웰 킥 조기 검출을 위한 시스템 및 방법
Salminen et al. Stuck-pipe prediction by use of automated real-time modeling and data analysis
Tamim et al. Developing leading indicators-based decision support algorithms and probabilistic models using Bayesian network to predict kicks while drilling
CN104777831A (zh) 一种液压式潜液泵系统的故障诊断方法
Rocha-Valadez et al. Inherently safer sustained casing pressure testing for well integrity evaluation
Wu et al. Real-time risk analysis method for diagnosis and warning of offshore downhole drilling incident
Zhang et al. Comprehensive risk assessment of high sulfur-containing gas well
Martins et al. Applying CBM and PHM concepts with reliability approach for Blowout Preventer (BOP): a literature review
CN117404079B (zh) 闸板防喷器剪切过程在线诊断评价方法及系统
CN109902265B (zh) 一种基于隐马尔可夫模型的井下预警方法
Xu et al. Numerical simulation method and structural optimization for shearing capacity of ram blowout preventers
US8727037B1 (en) Well control operational and training aid
CN202117572U (zh) 一种安装有井下防喷器的钻柱
CN208968844U (zh) 一种深水防喷器完整性诊断与评估设备
Zhen et al. Risk Control for Innovative Deepwater Artificial Seabed System Through Barrier Management
Zhao et al. Early detection of drillstring washout based on hydraulics model and pattern recognition method
US20240183243A1 (en) Controlling a subsea blowout preventer stack
CN109406185A (zh) 一种深水防喷器完整性诊断与评估系统
JP7489043B2 (ja) 抑留予測方法及びシステム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant