【摘 要】
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及时准确地掌握油井的工况,对于油田安全高效生产和提高采收率具有重要意义.随着油田信息化建设的不断深入,示功图等油井生产动态监测数据实现了实时采集,并积累了海量数据,亟待进一步挖掘利用.基于“大数据+深度学习”的新一代人工智能技术,有望突破现有技术的局限,引领油井工况诊断技术升级.为此,依托4000余万组涵盖不同油藏类型油井的历史动态监测数据,制备了涵盖5大类37种工况类型的油井工况诊断样本集,在此基础上,选择卷积神经网络算法,个性化设计了面向油井工况诊断问题的卷积神经网络(OWDNet),包含26层590
【机 构】
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常州大学石油工程学院,江苏常州213164;中国石化胜利油田分公司信息化管理中心,山东东营257000;胜利油田鲁明油气勘探开发有限公司,山东东营257000
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及时准确地掌握油井的工况,对于油田安全高效生产和提高采收率具有重要意义.随着油田信息化建设的不断深入,示功图等油井生产动态监测数据实现了实时采集,并积累了海量数据,亟待进一步挖掘利用.基于“大数据+深度学习”的新一代人工智能技术,有望突破现有技术的局限,引领油井工况诊断技术升级.为此,依托4000余万组涵盖不同油藏类型油井的历史动态监测数据,制备了涵盖5大类37种工况类型的油井工况诊断样本集,在此基础上,选择卷积神经网络算法,个性化设计了面向油井工况诊断问题的卷积神经网络(OWDNet),包含26层5900余万个可学习参数.使用油井工况诊断样本集对OWDNet进行训练,10轮次后,训练准确率达99.7%,验证准确率达98.9%.利用开发的油井工况智能诊断系统,在现场完成500余万次工况诊断,准确率达90%,报警推送及时,借助该系统开展油井生产管控更加合理高效,油井工况持续改善,连续稳定生产井比例由68%上升到88%,为油田大数据的高价值应用提供了有益示范.
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为解决沿空留巷工作面超前段围岩变形严重及支护困难问题,以车集煤矿2901工作面运输巷为工程实例,采用理论分析、数值模拟及现场实测等手段,探究采用锚索强化技术实现切顶卸压沿空留巷工作面超前段围岩稳定性控制.构建未切顶卸压与切顶卸压沿空留巷顶板力学结构模型,推导2种留巷方式顶板支护强度方程及顶板下沉量方程.研究表明:相比未切顶,切顶卸压沿空留巷顶板下沉量减少了46.4%,支护强度降低了40.4%,切顶卸压可有效控制沿空留巷顶板围岩变形.采用FLAC3D软件对比了不同锚索强化方案作用下工作面超前段围岩损伤破坏特
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