石油钻井过程井漏异常的预警技术研究
摘要 | 第4-6页 |
英文摘要 | 第6-7页 |
1 绪论 | 第11-18页 |
1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 系统故障诊断技术发展概述 | 第12-15页 |
1.2.1 定性分析方法 | 第12-13页 |
1.2.2 定量分析方法 | 第13-15页 |
1.3 石油钻井工程预警系统研究现状 | 第15-16页 |
1.4 论文的内容安排 | 第16-18页 |
2 石油钻井工程预警系统基本问题探讨 | 第18-24页 |
2.1 主要钻井设备简介 | 第18-19页 |
2.2 钻井过程中各个工况的介绍 | 第19-20页 |
2.3 钻井过程中主要参数的介绍 | 第20-21页 |
2.4 钻井过程中故障类型的分析 | 第21-23页 |
2.5 小结 | 第23-24页 |
3 基于数据的故障检测与诊断方法 | 第24-39页 |
3.1 数据的预处理 | 第24页 |
3.2 野值点剔除算法 | 第24-26页 |
3.3 滑动窗.长度的自适应确定方法 | 第26-34页 |
3.3.1 平均剔除误差方法 | 第26页 |
3.3.2 实验分析 | 第26-34页 |
3.4 确定训练样本点数量 | 第34-35页 |
3.5 主元分析方法的局限性 | 第35页 |
3.6 核函数方法 | 第35-37页 |
3.7 多块核主元分析方法 | 第37-38页 |
3.8 小结 | 第38-39页 |
4 基于传统KPCA的钻井过程预警方法研究 | 第39-56页 |
4.1 引言 | 第39页 |
4.2 核主元分析(KPCA)基本原理 | 第39-42页 |
4.3 KPCA故障检测统计量 | 第42-44页 |
4.4 钻井过程中的特征量提取 | 第44-50页 |
4.5 钻井过程中井漏异常的故障检测 | 第50-55页 |
4.5.1 井漏事故分析 | 第50-51页 |
4.5.2 KPCA故障检测实施步骤 | 第51页 |
4.5.3 实例仿真 | 第51-55页 |
4.6 小结 | 第55-56页 |
5 石油钻井过程的多模KPCA故障检测方法研究 | 第56-64页 |
5.1 引言 | 第56页 |
5.2 多个核主元分析模型的建立 | 第56-60页 |
5.2.1 门限值分类算法 | 第56-59页 |
5.2.2 故障检测流程 | 第59-60页 |
5.3 实例仿真 | 第60-62页 |
5.4 石油钻井过程预警方法对比 | 第62-63页 |
5.5 小结 | 第63-64页 |
6 结论与展望 | 第64-66页 |
6.1 本文创新性 | 第64-65页 |
6.2 研究方向展望 | 第65-66页 |
个人简历与研究成果 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-72页 |
致谢 | 第72页 |