| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 创新点摘要 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 钻柱失效分析国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 井身结构失效分析国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 井壁稳定性评价国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 钻井系统风险评估技术国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 深井复杂地层不确定性信息研究 | 第20-38页 |
| 2.1 深井钻井工程中的不确定性信息及分类 | 第20-24页 |
| 2.1.1 深井钻井工程的不确定性信息 | 第20-22页 |
| 2.1.2 钻井不确定性信息的分类 | 第22-24页 |
| 2.2 不确定性信息的分析方法研究 | 第24-31页 |
| 2.2.1 粗糙集理论 | 第24-28页 |
| 2.2.2 概率论方法 | 第28-30页 |
| 2.2.3 模糊集理论 | 第30-31页 |
| 2.3 钻井不确定性信息的处理 | 第31-37页 |
| 2.3.1 钻井基本信息数据库的建立 | 第31-33页 |
| 2.3.2 地层不确定性参数处理 | 第33-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 深井钻柱系统失效风险分析 | 第38-60页 |
| 3.1 钻柱系统动力学确定性模型的建立 | 第38-45页 |
| 3.1.1 钻柱的动能和应变能计算 | 第39-41页 |
| 3.1.2 钻柱的离散运动方程 | 第41-42页 |
| 3.1.3 钻柱耦合振动的动力学模型 | 第42-43页 |
| 3.1.4 外力矢量的确定 | 第43-45页 |
| 3.2 钻柱系统随机非线性动力学模型 | 第45-49页 |
| 3.2.1 钻柱动力学模型的不确定性 | 第46-47页 |
| 3.2.2 外力作用的不确定性 | 第47-49页 |
| 3.2.3 随机动力学模型的建立 | 第49页 |
| 3.2.4 求解方法及系统仿真 | 第49页 |
| 3.3 钻柱系统风险评价模型 | 第49-52页 |
| 3.4 深井钻柱系统失效风险分析 | 第52-59页 |
| 3.4.1 钻柱系统随机动态响应 | 第52-54页 |
| 3.4.2 钻柱失效风险分析 | 第54-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 深井井身结构失效风险分析 | 第60-74页 |
| 4.1 井身结构及其失效影响因素分析 | 第60-61页 |
| 4.2 套管缺陷引起的井身结构失效风险 | 第61-66页 |
| 4.2.1 套管缺陷的表征 | 第61页 |
| 4.2.2 套管剩余强度计算 | 第61-65页 |
| 4.2.3 套管安全系数计算 | 第65页 |
| 4.2.4 套管缺陷引起的井身结构失效风险计算 | 第65-66页 |
| 4.3 水泥环缺陷引起的井身结构失效风险评价 | 第66-69页 |
| 4.3.1 水泥环缺陷对套管 Mises 应力的影响 | 第67页 |
| 4.3.2 水泥环缺陷对套管剩余抗挤强度的影响 | 第67-68页 |
| 4.3.3 含水泥环缺陷的套管安全系数计算 | 第68-69页 |
| 4.3.4 水泥环缺陷引起的井身结构失效风险计算 | 第69页 |
| 4.4 井身结构失效风险评价模型 | 第69-70页 |
| 4.5 深井井身结构失效风险分析 | 第70-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 深井复杂地层井壁稳定性评价研究 | 第74-89页 |
| 5.1 深井井壁稳定性围岩应变能突变模型建立 | 第74-82页 |
| 5.1.1 井壁围岩应变能势函数的计算 | 第74-77页 |
| 5.1.2 基于广义 Hoek-Brown 准则的有限元强度折减法 | 第77-79页 |
| 5.1.3 井壁稳定性尖点突变模型的建立 | 第79-82页 |
| 5.2 深井井壁稳定性分析 | 第82-87页 |
| 5.2.1 井壁稳定性安全系数计算 | 第82-83页 |
| 5.2.2 影响井壁稳定因素敏感性分析 | 第83-87页 |
| 5.3 本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 深井钻井系统整体风险实时评估 | 第89-103页 |
| 6.1 软计算基本理论 | 第89-93页 |
| 6.1.1 人工神经网络 | 第89-92页 |
| 6.1.2 遗传算法 | 第92-93页 |
| 6.2 深井钻井风险评估模型的建立 | 第93-96页 |
| 6.2.1 数据预处理 | 第93页 |
| 6.2.2 粗神经网络模型的建立 | 第93-95页 |
| 6.2.3 神经网络的遗传学习算法 | 第95页 |
| 6.2.4 深井钻井风险评估模型的建立 | 第95-96页 |
| 6.3 深井钻井过程中钻井系统风险实时评估 | 第96-102页 |
| 6.3.1 粗神经网络结构的确定 | 第96-98页 |
| 6.3.2 粗神经网络学习训练及优化 | 第98-101页 |
| 6.3.3 钻井风险判断 | 第101-102页 |
| 6.4 本章小结 | 第102-103页 |
| 第七章 深井钻井系统风险评估软件开发 | 第103-115页 |
| 7.1 软件开发的主要技术概要 | 第103-104页 |
| 7.2 软件应用 | 第104-105页 |
| 7.2.1 软件特点 | 第104页 |
| 7.2.2 软件的安装及运行环境 | 第104-105页 |
| 7.3 软件的基本功能模块 | 第105-113页 |
| 7.3.1 数据库模块 | 第106-107页 |
| 7.3.2 深井钻柱风险评价模块 | 第107-108页 |
| 7.3.3 井壁稳定性分析模块 | 第108-111页 |
| 7.3.4 钻井风险实时评估模块 | 第111-113页 |
| 7.4 本章小结 | 第113-115页 |
| 第八章 结论 | 第115-118页 |
| 参考文献 | 第118-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 作者简介 | 第128页 |