机器学习在防漏堵漏中研究进展与展望

随着大数据和人工智能技术在油气勘探开发领域应用不断拓展,数字化、智能化防漏堵漏技术已成为必然发展趋势,基于机器学习的算法模型及配套软件是核心内容.通过系统归纳分析了人工神经网络、支持向量机、随机森林、案例推理等机器算法在井漏特征预测、井漏实时监测和应用决策模型的应用现状,对比了各类机器学习算法的输入参数、输出参数、测试准确率及应用效果.机器学习算法在漏失层位预测、井漏监测预警及防漏堵漏措施推荐等方面体现了良好的应用前景,相比人工统计分析,其时效性、准确性和规模化应用优势明显,但还无法科学预测计算漏失压力、孔缝尺寸等井漏特征关键参数以及优化施工工艺.国外油气公司数字化钻完井技术布局早,现已整合多种机器学习算法开发了防漏堵漏相关软件,并在现场取得了一定应用成效.中国井漏相关数据治理、机器学习算法开发及配套软件攻关研究起步较晚,尚未建立成熟可靠的防漏堵漏数字化平台和智能化专家系统.为加快中国防漏堵漏技术数字化、智能化转型发展,需重点开展3方面研究:①推进井漏相关的多维度数据整合,搭建包括地震、测井、录井、钻井、防漏堵漏室内评价、防漏堵漏现场施工等方面的数据湖,补齐数据短板;②加强机器学习算法模型的解释性研究,结合井漏相关机理,提升算法模型的科学性和准确性;③集成井漏数据湖和算法模块,分区域建立井漏智能预测预警及防漏堵漏辅助决策专家系统,制定精细的防漏堵漏作业标准,全面提高一次防漏堵漏成功率.