【摘 要】
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随着全球经济的发展,对能源的需求不断提高,石油与天然气的消费量也随之增加,促进了其勘探开发的大发展。海洋油气储量巨大,世界各国都增加了对海洋石油的开采投入力度,但是海洋环境和地层条件的特殊性增加了海洋钻井的难度。气侵是钻井过程中易发生的事故,如果不能提早发现,及时采取措施,会造成严重的井喷事故。因此本文针对钻井中的气侵问题进行研究,在传统方法的基础上引入数据驱动的方法,从钻井过程中产生的数据出发,
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随着全球经济的发展,对能源的需求不断提高,石油与天然气的消费量也随之增加,促进了其勘探开发的大发展。海洋油气储量巨大,世界各国都增加了对海洋石油的开采投入力度,但是海洋环境和地层条件的特殊性增加了海洋钻井的难度。气侵是钻井过程中易发生的事故,如果不能提早发现,及时采取措施,会造成严重的井喷事故。因此本文针对钻井中的气侵问题进行研究,在传统方法的基础上引入数据驱动的方法,从钻井过程中产生的数据出发,找到一个能够更及时更有效的解决气侵问题的方法。本文主要包括以下研究内容:（1）深入分析气侵发生的原因及其征兆,对气侵发生时井内压力的变化进行研究。（2）对录井数据在气侵前、中、后期不同阶段的变化情况进行研究,并对数据进行预处理。（3）找出适用于本问题的机器学习算法,对深水气侵进行早期预警。（4）对气侵的严重程度进行等级划分,找出不同程度下录井参数的变化特征。（5）研究国内外气侵事故的应对措施,找出不同等级气侵事故对应的应对策略。本研究有利于在钻井过程中,更快速更准确地对气侵采取有效措施,防止更加严重事故的发生,保障了钻井作业的安全,提高了钻井速度,具有重大意义。
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