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    基于虛擬樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卡鉆預(yù)警裝置

    2011-12-11 02:46:30胡永建
    石油礦場機(jī)械 2011年9期
    關(guān)鍵詞:卡鉆模式識別鉆井

    胡永建,胡 艷

    (1.中國石油西部鉆探定向井技術(shù)服務(wù)公司,新疆鄯善838202;2.中國石油華東化工銷售公司,上海200120) ①

    基于虛擬樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卡鉆預(yù)警裝置

    胡永建1,胡 艷2

    (1.中國石油西部鉆探定向井技術(shù)服務(wù)公司,新疆鄯善838202;2.中國石油華東化工銷售公司,上海200120)①

    使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來診斷可能誘發(fā)卡鉆事故的井下復(fù)雜,可提前預(yù)警卡鉆事故。設(shè)計(jì)了反映專家知識的虛擬樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),達(dá)到了較好的井下復(fù)雜識別率。采用集中式數(shù)據(jù)采集方式,使用可編程序控制器及人機(jī)界面設(shè)計(jì)了適合鉆井現(xiàn)場的卡鉆預(yù)警設(shè)備。試驗(yàn)結(jié)果表明:該卡鉆預(yù)警設(shè)備有助于消除事故隱患,在鉆井領(lǐng)域具有良好應(yīng)用前景。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);虛擬樣本;卡鉆;井下復(fù)雜;預(yù)警

    卡鉆是指鉆具既不能轉(zhuǎn)動也不能上下活動,是鉆井過程中常見的井下事故。除了干鉆及落物因素外,有多種井下復(fù)雜可以誘發(fā)卡鉆,例如井塌、粘吸、砂橋、縮徑、泥包、鍵槽等[1]。任由井下復(fù)雜發(fā)展就會引起卡鉆事故,一旦發(fā)生卡鉆事故,需要耗費(fèi)大量人力、物力和時(shí)間來處理,處理不好甚至?xí)?dǎo)致全井報(bào)廢。如果能對誘發(fā)卡鉆的井下復(fù)雜預(yù)警,就可以及時(shí)采取措施,預(yù)防卡鉆事故發(fā)生。

    石油鉆井過程是一個(gè)非線性系統(tǒng),井下復(fù)雜的產(chǎn)生因素難以明確界定,鉆井參數(shù)的變化與井下復(fù)雜的產(chǎn)生密切相關(guān)。在人工智能研究領(lǐng)域,可以把井下復(fù)雜預(yù)警作為模式識別問題來處理,其中基于專家系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法比較成熟。在石油工業(yè)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用也日益廣泛[2-4],崔鳳新[5]等人使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)對鉆井過程故障進(jìn)行診斷,得到較好的結(jié)果。在多年的鉆井過程中,已經(jīng)分析總結(jié)出許多井下復(fù)雜發(fā)生的規(guī)律,專家系統(tǒng)充分利用了這些經(jīng)驗(yàn)知識進(jìn)行診斷。由于鉆井過程的復(fù)雜性導(dǎo)致井下復(fù)雜發(fā)生的原因很多,使專家系統(tǒng)因?yàn)樵蚪M合太多而難以處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬復(fù)雜的非線性映射,適合井下復(fù)雜的診斷應(yīng)用。

    由于用于訓(xùn)練的樣本數(shù)量有限,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化(預(yù)測)能力難以提高。這里提出了虛擬訓(xùn)練樣本概念,用來反映井下復(fù)雜的發(fā)生規(guī)律。使用虛擬樣本訓(xùn)練BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不僅可以體現(xiàn)已有的經(jīng)驗(yàn)知識,也可以提高泛化及擬合(診斷)能力。采用基于虛擬樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,使用可編程序控制器及人機(jī)界面設(shè)計(jì)了卡鉆預(yù)警裝置。該裝置可根據(jù)現(xiàn)場采集的鉆井參數(shù)信息來判斷是否發(fā)生了井下復(fù)雜,有助于防止卡鉆事故發(fā)生,具有較大的安全及生產(chǎn)價(jià)值。

    1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬樣本訓(xùn)練

    1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別

    在井下復(fù)雜診斷應(yīng)用中,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成模式識別。理論上已證實(shí),3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù),可表示為

    式中,P為歸一化的輸入特征向量;A1、A2分別為輸入層與隱含層的輸出向量;W1、W2為其權(quán)重矩陣;B1、B2為其偏差向量;f1、f2分別為限制輸入層與隱含層輸出的激勵(lì)函數(shù),在井下復(fù)雜診斷應(yīng)用中,一般f1使用Sigmoid函數(shù),f2使用線性函數(shù);隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6~8。

    A2經(jīng)過歸一化后,作為輸出層的輸出向量用于模式識別處理。對于正常狀態(tài)的模式輸出,使用全零的目標(biāo)向量,而對異常狀態(tài)的模式輸出,使用獨(dú)熱碼(one-h(huán)ot)編碼的目標(biāo)向量。為了避免輸出不確定的識別結(jié)果,本文設(shè)計(jì)了一種新的模式識別判斷準(zhǔn)則,表達(dá)式為

    式中,A3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出向量,也就是經(jīng)過[0,1]歸一化后的A2向量;t為A3最大的元素;m為元素t的序號;g為判斷閾值,對于井下復(fù)雜診斷應(yīng)用,一般可選0.5~0.6;Y為用于模式識別的輸出向量。該模式識別判斷準(zhǔn)則簡單易用,有利于泛化、擬合效果評估及計(jì)算機(jī)程序化應(yīng)用。

    1.2 井下復(fù)雜虛擬樣本

    選擇可能誘發(fā)卡鉆的井塌、粘吸、砂橋、縮徑、泥包、鍵槽等井下復(fù)雜作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別模式。當(dāng)卡鉆預(yù)警裝置診斷出發(fā)生井下復(fù)雜時(shí),可以根據(jù)發(fā)生的不同復(fù)雜情況對癥下藥處理,避免繼續(xù)發(fā)展為卡鉆事故。

    在鉆井過程中,可以采集大鉤載荷、鉆壓、泵壓、轉(zhuǎn)盤扭矩、轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)速、機(jī)械轉(zhuǎn)速等實(shí)時(shí)鉆井參數(shù)。由于鉆井過程的復(fù)雜性,這些鉆井參數(shù)信息會與井下復(fù)雜相關(guān)聯(lián),大都可以選擇作為特征參數(shù)。

    在各類卡鉆中,坍塌卡鉆是由于井壁失穩(wěn)發(fā)生井塌引起的,是性質(zhì)最惡劣的一種卡鉆,處理不好可能會導(dǎo)致全井或部分井報(bào)廢。導(dǎo)致井壁失穩(wěn)的原因很多,既有地質(zhì)上的原因,也有物理化學(xué)及工藝上的原因,很難量化分析。發(fā)生井塌時(shí),坍塌碎屑堵住環(huán)空,影響循環(huán),發(fā)生泵壓上升、泥漿出口流量下降現(xiàn)象;碎屑產(chǎn)生對鉆具的摩擦阻力,橫向阻力導(dǎo)致轉(zhuǎn)盤扭矩增大、轉(zhuǎn)速下降現(xiàn)象,縱向阻力導(dǎo)致大鉤載荷下降。分析了這些現(xiàn)象,同時(shí)參照已發(fā)生的典型復(fù)雜樣本,可以對井塌識別模式設(shè)計(jì)虛擬樣本,如表1所示。

    其中,為了體現(xiàn)普遍性及提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的有效性,使用歸一化后的數(shù)據(jù)(無量綱)。可以看到,與正常模式相比,井塌的虛擬樣本反映了發(fā)生井塌的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律。以該虛擬樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即可體現(xiàn)發(fā)生井塌的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律。

    表1 正常及井塌虛擬樣本設(shè)計(jì)樣例

    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練

    本文使用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的虛擬樣本訓(xùn)練,其M語言子程序如下:

    需要嘗試不同的神經(jīng)元數(shù)目,多次重復(fù)訓(xùn)練得到最佳的泛化及擬合效果。可以通過設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的showWindow參數(shù)確定是否顯示訓(xùn)練窗口,訓(xùn)練窗口有訓(xùn)練過程的相關(guān)信息,用于查看訓(xùn)練效果。根據(jù)式(2)的判斷準(zhǔn)則,用Matlab編程實(shí)現(xiàn)井下復(fù)雜診斷。訓(xùn)練完成后得到各層權(quán)重矩陣及偏差向量的文本文件,用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)診斷參數(shù)設(shè)定。

    2 卡鉆預(yù)警裝置設(shè)計(jì)

    2.1 工作原理

    可編程序控制器(PLC)具有組合靈活、功能完善、使用簡便等特點(diǎn),特別適合工業(yè)數(shù)據(jù)采集及控制領(lǐng)域,鄭蕓哲[6]等人使用PLC實(shí)現(xiàn)了司鉆控制系統(tǒng),與人機(jī)界面(HMI)配合,可以提供方便操作的友好用戶界面。使用PLC及HMI設(shè)計(jì)了卡鉆預(yù)警裝置,其工作原理如圖1所示。

    裝置選用了西門子公司的S7-200系列PLC及配套模塊[7],使用集中式數(shù)據(jù)采集方式。用于鉆井參數(shù)測量的變送器輸出電壓或電流信號,經(jīng)隔離柵由模擬量輸入擴(kuò)展模塊EM231采集,數(shù)據(jù)送往中央處理單元CPU 222CN。HMI操作面板TP277經(jīng)過組態(tài)建立與中央處理單元外部變量的數(shù)據(jù)映射,經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法輸出診斷結(jié)果并顯示。如果需要發(fā)出報(bào)警信號,HMI設(shè)置中央處理單元的數(shù)字I/O輸出,控制報(bào)警指示繼電器。隔離柵用于防爆,TP277操作面板符合IP65防護(hù)等級,所有其他電子線路均安裝在防爆機(jī)箱中以滿足防爆要求。

    圖1 工作原理

    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)

    如前所述,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后得到各層的權(quán)重矩陣及偏差向量,使用式(1)即可根據(jù)輸入的鉆井參數(shù)得到擬合結(jié)果向量,經(jīng)過判斷準(zhǔn)則式(2)處理后得到最終診斷結(jié)果。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷過程牽涉到指數(shù)、矩陣等運(yùn)算,是較復(fù)雜的算法。對于PLC的梯形圖編程,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜浮點(diǎn)運(yùn)算是一件麻煩的事情,而且PLC的低運(yùn)算速度也影響及時(shí)診斷。

    西門子OP 270/TP 270及以上級別的HMI設(shè)備具有VB腳本(Visual Basic Script)功能,可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)學(xué)及邏輯算法,同時(shí)HMI計(jì)算速度也能達(dá)到設(shè)計(jì)要求。這里選擇西門子TP277操作面板,該面板配備5.7英寸TFT 256色觸摸液晶屏,有VB腳本編程功能[8]。VB腳本語言支持多維數(shù)組變量,可用于矩陣運(yùn)算,有豐富的VBS標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)及系統(tǒng)函數(shù)可供調(diào)用,例如LinearScaling函數(shù)可直接用于歸一化處理。如下Sigmoid函數(shù)實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層激勵(lì)函數(shù)的功能:

    2.3 HMI組態(tài)

    西門子TP277操作面板有豐富的功能可用于卡鉆預(yù)警裝置。在使用WinCC flexible中國標(biāo)準(zhǔn)版組態(tài)工具時(shí),不僅可以實(shí)現(xiàn)VB腳本功能,也可以容易地實(shí)現(xiàn)報(bào)警及數(shù)據(jù)記錄功能。圖2是卡鉆預(yù)警裝置的功能模塊圖,說明了每個(gè)硬件模塊實(shí)現(xiàn)的功能,其中頻率測量由CPU 222CN模塊處理。

    圖2 卡鉆預(yù)警裝置功能模塊

    TP277操作面板的運(yùn)行界面如圖3。

    運(yùn)行界面直觀顯示了各個(gè)鉆井參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)值,在出現(xiàn)井下復(fù)雜跡象時(shí),顯示預(yù)警信息,同時(shí)報(bào)警指示繼電器閉合,發(fā)出聲光提示。每個(gè)鉆井參數(shù)均可設(shè)定報(bào)警門限,也可以在系統(tǒng)設(shè)置中設(shè)定數(shù)據(jù)記錄參數(shù)。

    圖3 TP277操作面板運(yùn)行界面

    3 結(jié)語

    為了驗(yàn)證虛擬樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型的準(zhǔn)確性,收集了吐哈油田柯柯亞地區(qū)的井下復(fù)雜樣本共計(jì)12組,用該算法模型診斷,識別率為100%。說明不使用實(shí)際發(fā)生的井下復(fù)雜樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),僅使用虛擬樣本即可達(dá)到較好的診斷效果。

    用反映井下復(fù)雜發(fā)生規(guī)律的虛擬樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,可以結(jié)合專家系統(tǒng)及常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),綜合已有的經(jīng)驗(yàn)知識,提高泛化及診斷能力。通過預(yù)報(bào)可能誘發(fā)卡鉆的井下復(fù)雜,能夠有的放矢、及時(shí)處理,避免卡鉆事故發(fā)生,因而具有較大的安全及生產(chǎn)價(jià)值。

    [1] 蔣希文.鉆井事故與復(fù)雜問題[M].2版.北京:石油工業(yè)出版社,2006.

    [2] 鄒龍慶,方 剛,郭 鳳,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的石油井架損傷定位識別[J].石油礦場機(jī)械,2008,37(10):23-26.

    [3] 杜美華,程國建,李中亞.基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油氣層識別模型[J].石油礦場機(jī)械,2007,36(11):1-4.

    [4] 竇春紅,林近山,寇興磊.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋平臺振動載荷識別[J].石油礦場機(jī)械,2007,36(7):11-15.

    [5] 崔鳳新,廖明燕.基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的鉆井過程故障診斷[J].石油礦場機(jī)械,2008,37(12):7-11.

    [6] 鄭蕓哲,齊明俠,沈 蓉,等.基于西門子PLC的司鉆控制系統(tǒng)[J].石油礦場機(jī)械,2008,37(5):53-56.

    [7] 西門子(中國)有限公司.S7-200CN可編程序控制器產(chǎn)品樣本[Z].2008.

    [8] 西門子(中國)有限公司.SIMATIC Panel產(chǎn)品樣本[Z].2008.

    Pipe-sticking Warning Device Based on Neural Network Trained with Virtual Examples

    HU Yong-jian1,HU Yan2
    (1.XDEC Directional Well Company of CNPC,Shanshan838202,China;2.PetroChina East China Chemicals Marketing Company,Shanghai 200120,China)

    In order to give an early warning for pipe-sticking accident,a neural network algorithm is used to diagnose downhole problems which can cause pipe-sticking accident.This neural network algorithm that trained with virtual examples designed to represent specialist knowledge achieves a better recognition rate of downhole problems.A pipe-sticking warning device beingfit for rig-site utilization was designed with PLC and HMI using centralized data acquisition technology.The experiments showed that this pipe-sticking warning device could eliminate accident potential and was very promising in drilling field application.

    neural network;virtual example;pipe-sticking;downhole problem;early warning

    1001-3482(2011)09-0080-04

    TE927

    B

    2011-03-07

    胡永建(1970-),男,河南商水人,高級工程師,碩士,主要從事鉆井工藝技術(shù)研究。

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