中石化首席专家曾义金:基于自然语言处理与大数据分析的漏失分析与诊断!

中石化首席专家曾义金:基于自然语言处理与大数据分析的漏失分析与诊断!

基于自然语言处理与大数据分析的漏失分析与诊断

曾义金1, 2, 李大奇1, 2,陈曾伟1, 2,张杜杰1, 2,崔亚辉3,张菲菲3
1.页岩油气富集机理与高效开发全国重点实验室,北京 102206
2.中石化石油工程技术研究院有限公司,北京 102206
3.油气钻采工程湖北省重点实验室(长江大学),湖北武汉 430100
基金项目: 国家重点研发计划项目“井筒稳定性闭环响应机制与智能调控方法”(编号:2019YFA0708303)和中国石化科技攻关项目“井筒安全风险智能诊断与调控技术研究”(编号:P21065-5)部分研究内容。
作者简介:曾义金(1964—),男,江西吉水人,1985年毕业于江汉石油学院钻井工程专业,2003年获石油大学(北京)油气井工程专业博士学位,正高级工程师,博士生导师,中国石化集团公司首席专家,主要从事深层超深层钻完井基础理论研究及关键技术研发与应用工作。系本刊编委会副主任。E-mail:zengyj.sripe@sinopec.com
通讯作者:李大奇,lidq.sripe@sinopec.com
摘要: 塔里木盆地西部A区块以溶蚀孔洞型、裂缝性储层为主,18条断裂带发育,断裂带附近天然裂缝分布复杂,地层承压能力低,容易发生井漏。为准确规避井漏风险,优化井漏处理技术措施,利用自然语言处理技术,提取了A区块全部完钻井的钻井资料和井漏信息,基于大数据分析汇总了易漏地层实际地层压力和实际破裂压力当量密度不确定性的分布情况,计算出了易漏地层的裂缝发育程度、裂缝宽度不确定性范围和井漏风险系数,建立了钻前井漏风险诊断方法。实例分析表明,利用所建立的钻前井漏风险诊断方法,可以在钻前诊断井漏风险,为钻完井过程中规避井漏风险和制定井漏处理技术措施提供依据。
关键词:自然语言处理  /大数据/漏失诊断/当量循环密度/裂缝发育程度
引用本文: 曾义金,李大奇,陈曾伟,等. 基于自然语言处理与大数据分析的漏失分析与诊断[J]. 石油钻探技术,2023, 51(6):1-11. DOI: 10.11911/syztjs.2023108  
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中国油气人工智能科技大会
摘要截稿倒计时3天
中石化首席专家曾义金:基于自然语言处理与大数据分析的漏失分析与诊断!

因与重大事件时间冲突,组委会决定将2024第三届中国油气人工智能科技大会举办时间调整为8月1-3日。摘要征集截止时间延长至:2024年7月26日;分批发送录用通知截止时间延长至:2024年7月29日;论文全文截止时间延长至:2024年9月19日。 

本次大会以“‘人工智能+油气’——驱动油气产业绿色低碳高效新篇章”为主题,旨在搭建一个高层次、专业化的交流平台,深入探索智能化技术在油气绿色低碳中的开发利用,推动互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合,共同为油气行业的智能化进程添砖加瓦。

我们向全国油气行业的专家、学者及企业代表发出诚挚的邀请,并启动优秀论文征集活动。此次会议与《石油钻探技术》、《石油科学通报》、《钻采工艺》联合征稿,评选出的一二等优秀论文将刊发在《石油钻探技术》专题或者《石油科学通报》及《钻采工艺》专刊上。

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