含硫气井完整性风险等级预测研究

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1、含硫气井完整性风险等级预测研究张智何雨黄茜何汉平鲍洪志西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室中国石化石油工程技术研究院摘要：为保证含硫气井在开发过程屮安全高效生产，提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的含硫气井完整性风险等级预测模型。首先，采用Bow-tie方法得到含硫气井完整性失效风险因素，通过模糊评价法对风险因素进行量化处理；然后，利用PCA提取综合指标，并结合BP神经网络得到预测模型，进而得到风险等级。研究结果表明：通过PCA能使BP神经网络的输入数据由28个减少至4个，所建模型的风险等级预测精

2、度高于未经PCA的BP神经网络;通过PCA与BP神经网络结合的预测模型可识别含硫气井开发过程中完整性失效的风险因素，完善了含硫气井风险等级预测技术。关键词：含硫气井;井筒完整性;主成分分析(PCA);风险评价;BP神经网络;模糊评价；作者简介：张智(1976—),男，四川南充人，博士，教授，主要从事油气井工程方面的教学和科研工作。:wisezh@126.com。收稿日期:2017-06-19基金：国家科技重大专项资助(2016ZX05017-003)Researchonpredictionofintegrityrisk

3、gradeofsourgaswellZHANGZhiHEYuHUANGXiHEHonpingBAOHongzhiStateKeyLaborstoryofOilandGasReservoirGeologyandExploitation(SouthwestPetroleumUniversity);SINOPECResearchInstituteofPetroleumEngineering;Abstract：Inordertoensurethesafeandefficientproductionofsourgaswells,

4、amodelwasbuiltforpredictingsourgaswellsintegrityrisklevelonthebasisofPCAandBPneuralnetworkmethod.Beforebuildingthemodel,abowtiemodelwasbuiltforidentifyingintegrityfailureriskfactors.Thefactorswerequantificdbyfuzzycvaluationmethod.Comprchcnsivcindexeswereextracte

5、dbyPCA.Anapplicationofthepredictionmodelwasmadeto5sourgaswells.TheresultsshowthattheinputdataofBPneuralnetworkcanbereducedfrom28to4byPCA,andthepredictionaccuracyofriskgradeishigherthanthatofBPneuralnetworkwithoutPCA,andthatthemodelbuiltonthebasisofcombinationofP

6、CAandBPncuralnetworkcanbeusedtoidentifytheriskfactorsofintegrityfailureinsourgaswelldevelopmentandimprovetheriskgradepredictiontechnologyofsourgaswel1s.Keyword：sourgaswell;wellboreintegrity;principalcomporientanalysis(PCA);riskassessment;BPneuralnetwork;fuzzyeva

7、luation;Received：2017-06-190引言含硫气井广泛分布在我国四川盆地，随着含硫气井的开发力度逐年増大，含硫带来的井筒完整性问题也逐渐引起学者重视。针对含硫气井完整性特点，如何有效地识别风险，早预防早治理，避免井筒完整性失效。建立风险等级预测模型保证含硫气井在开发过程中井筒完整性，对气井的开发意义重大［1］。国内外学者已针对井筒完整性风险评估开展大量研究，如金业权等采用层次分析法分析了地层因素诱发的井控风险;李京圉采用AIIP法针对川东高含硫气井的生产作业进行了安全评价;马英敏凹使用风险矩阵法对伊朗

8、某区块气井进行了完整性评价；ASHHAB£51等建立井筒完整性管理系统，针对特定类型的井型进行了定量风险评估；LEGUENM等分析长时间关井后注入井的井筒完整性风险，以保证注入井的安全生产;DETHLEFS等口1建立了井筒完整性风险等级量化模型,并成功用于数千口井的风险评估。然而，含硫气井完整性风险评估的复杂性、风险因素间的相关性