摘要
本申请涉及钻井智能防碰领域,提供了一种用于定向井钻井的防碰风险控制系统及方法,其通过有线钻井测量系统获取钻头的位置数据的时间序列和状态参数的时间序列,并基于所述位置数据来确定钻头与井眼之间的实时距离,并采用基于深度学习神经网络的数据处理和分析算法来对所述实时距离和钻头的状态参数进行时序特征捕捉和关联,以此根据所述实时距离和各个状态参数在时序上的关联融合特征来自动地判断碰撞几率是否超过预设阈值。通过这样的方式,可以利用有线钻井测量系统进行实时采集数据,并结合深度学习来精准评估钻头与井眼之间的碰撞风险,从而避免事故的发生。
技术关键词
定向井钻井
风险控制系统
序列
时序特征
融合特征
钻头
预警模块
深度学习神经网络
风险控制方法
卷积神经网络模型
编码模块
转换器结构
分类器
门控循环单元
方位角