基于粗糙集和神经网络的油气钻井作业安全评价模型研究.pdf

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1、图书分类号：：学校代码—论文题基于粗糙集和神经网络的油气钻井作业安全评价模型研究研究生姓名马海纬导师姓名李建（教授）学科专业石油工程计算技术研究方向石油工程信息分析与处理二一五年六月西南石油大学研究生学位论文知识产权声明书及学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西南石油大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时，本人保证，

2、毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律注明作者单位为西南石油大学。本学位论文属于、保密（），在年解密后适用本授权书。、不保密（请在以上相应括号内打“”）年（月夕日厂年谷月西南石油大学研究生学位论文独创性声明本人声明：所呈交的研究生学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含其他人为获得西南石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名年月彳日摘要钻井作

3、业是石油和天然气勘探幵发活动中最主要的事故频发区之一。钻井作业现场的隐患数量和人员违章数量常常居高不下，大量的隐患和人员违章极易诱使安全事故的发生。安全事故一旦发生，便会造成人员损失、设备损坏和坏境污染，也会对经济效益和社会效益产生巨大影响。如何保证钻井作业的安全进行，预防事故的发生始终是钻井作业行业需要重点关注的问题。因而，全面辨识和分析油气钻井作业系统中的危险源，了解钻井作业现场的安全状态是必要的。建立一套适合油气钻井作业安全评价模型是当前油气钻井作业所急需解决的问题。本文的研究旨在为钻井作业的安全评价提供有效的评价方法，为钻井作业的安全监管人员提供实时、客观

4、的决策依据。本文的研究是钻井作业安全管理走向科学化、信息化的一种全新探索，对提升钻井公司的安全管理水平有重大的意义。油气钻井作业是一个复杂的系统工程，该系统的最大特点是动态性、随机性和模糊性。影响钻井作业安全的因素众多，各因素之间相互制约。钻井作业进行安全评价是一种非线性问题。考虑到神经网络具有很好的非线性映射能力，粗糙集对不完备和不确定信息的强大分析能力，本文采用粗糙集和神经网络来构建钻井作业安全评价模型。本文主要开展一些几个方面的研究：（了解安全评价和钻井作业安全评价的国内外研究现状；（综合辨识钻井作业过程中的危险源，从人的不安全行为和物的不安全状态两个方面出

5、发对其进行分析，建立钻井作业安全评价指标体系；（使用粗糙集和神经网络的松耦合模型做钻井作业安全的定性评价和使用神经网络做钻井作业安全的定量评价。在做定性安全评价时，本文首先使用粗糙集对样本数据做属性约简。然后，基于最小条件属性集选取神经网络的训练样本和测试样本。最后，构建神经网络模型，使用训练样本对其训练，使用测试样本进行预测。之后，本文使用神经网络做了钻井作业安全的定量评价，分别使用训练样本和测试样本对网络进行了训练和测试；（钻井作业安全评价模型的设计，主要包括：系统的总体设计，粗糙集模块的程序设计和神经网络模块的程序设计。关键词：钻井作业；安全评价；粗糙集；属

6、性约简；神经网络AbstractDrillingoperationisoneofareaswhereaccidentsoftenoccurinoilandnaturalgasexplorationanddevelopmentactivities.Thenumberofdrillingsitehazardsandpersonnelviolationsisoftenveryhighwhichcaneasilyinducesafetyincidents.Oncethesafetyaccidentoccurred,itwillcausecasualties,equipme

7、ntdamageandenvironmentalpollution,andhaveahugeimpactontheeconomiceficiencyandthesocialeficiency.Howtoensurethesafetyofdrillingoperationandpreventtheoccurrenceofaccidentsarealwaystheproblemwhichdrillingindustryneedstofocuson.Thus,itisnecessarytohaveacomprehensiveidentificationandanalys

8、isoft