数据驱动的海洋石油控压钻井过程故障诊断

来源 :中国石油大学(华东) | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong495
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海洋石油开采具有高风险、高投入的特征,且由于海洋石油钻井作业环境恶劣、海底地质条件多变以及钻井控制系统庞大而复杂,及时准确的故障诊断对于降低海洋石油控压钻井的风险意义重大。本文首先针对目前海洋石油开采过程中普遍应用的控压钻井技术,基于商业化仿真软件实现了对钻井过程及其典型故障的模拟;针对控压钻井存在的操作点频繁切换以及不确定的问题,引入慢特征分析方法进行故障检测;为提高故障诊断结果的准确性,提出基于RIMER(Belief Rule-base Inference Methodology using the Evidential Reasoning Approach)实现多故障诊断决策融合的诊断方法。论文的主要工作归纳如下:针对现有控压钻井的水力学模型过于简单而不能准确模拟真实钻井过程的问题,使用Drillbench钻井仿真软件搭建控压钻井仿真平台。模拟由于钻井深度增加所引起的控制系统稳态操作点变化、井涌以及控制器控制性能恶化等在实际钻井过程中普遍存在的现象,为基于数据驱动的故障诊断方法研究提供数据基础。控压钻井过程具有稳态操作点频繁切换以及切换值不确定的特点,给故障检测带来挑战,针对此问题,将过程工业中的慢特征分析方法引入控压钻井的故障检测。综合慢特征分析方法给出的四个统计量指标,钻井操作人员可以正确的区分可控的过程变化(如井底压力设定值的改变)与真正不可控的钻井故障。与此同时,操作人员还能得到关于控制器控制性能的定性评价。仿真研究表明,该故障检测方法能够正确识别钻井故障,减少了误报警率,有望大幅度降低因误判而造成的非生产时间。海洋石油的控压钻井系统是一类大型安全苛求系统,为了提高故障诊断结果的准确率,考虑同时使用多种方法进行故障诊断。在对多种故障诊断结果进行决策融合时,针对现有融合方法不能处理各种不确定性以及无法更新融合算法的先验知识等问题,提出使用RIMER理论进行决策融合的方法,并利用混淆矩阵结合贝叶斯公式给出置信规则库中置信度以及证据推理过程中个体匹配度的设置方法。仿真研究表明,基于RIMER的故障诊断决策融合方法具有更高的故障诊断准确率。
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