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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明提供一种控压钻井工况下的地层压力监测方法，包括：步骤1.控压钻井工况下，井内达到正常循环状态时，测量气测值；步骤2.通过PWD直测抽吸压力与井底压力；步骤3.建立基于蜂群优化算法的RNN神经网络模型，将气测值与抽吸压力的大小用于训练基于蜂群优化算法的RNN神经网络模型；步骤4.通过训练好的神经网络获得井筒内压差；根据压差公式，进而获得地层压力。本发明提供的种控压钻井工况下的地层压力监测方法，通过气测值拟合井筒压差，井底压力、抽吸压力提出了一种新的地层压力监测方法，实现了控压钻井条件下对碳酸盐岩地层孔隙压力随钻测量，提高了地层压力计算准确性。可以对井下地层压力做定性评价，具有实时监测，直观评价的特点。
主权项：1.一种控压钻井工况下的地层压力监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.控压钻井工况下，井内达到正常循环状态时，测量气测值;步骤2.通过PWD直测抽吸压力与井底压力；步骤3.建立基于蜂群优化算法的RNN神经网络模型，将气测值与抽吸压力的大小用于训练基于蜂群优化算法的RNN神经网络模型；步骤4.通过训练好的神经网络获得井筒内压差；根据压差公式，进而获得地层压；所述方法包括：井内达到正常循环状态时，停止钻进，将钻头放至井底循环，分离地层气与上提所产生的抽吸气；停泵，以稳定速度上提一个单根，然后下放至井底，开泵循环将抽吸气分隔开；以不同上提速度重复上述步骤两次，继续钻进，直至抽吸气反出地面，期间禁止停泵；测量气测全烃峰值，减去气测基值，得到气体抽吸量；将不同上提速度下气体抽吸量与抽吸压力的大小投入基于蜂群优化算法的RNN神经网络模型训练；通过所述RNN神经网络模型得到气测值与抽吸压力的关系，当气体抽吸量为零时，抽吸压力即为井筒内压差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种控压钻井工况下的地层压力监测方法
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