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人工智能信念体系 提效降本新概念
信念体系这一术语在油气领域或许还有些陌生，其与人工智能的结合在钻井监测中已经显现 出了强大的优势。
近年来，检测和报警系统已经应用于多种钻井故障中，包括卡钻、井液流入/流失和钻井状 态异常等。但是，人工智能信念体系 提效降本新概念
信念体系这一术语在油气领域或许还有些陌生，其与人工智能的结合在钻井监测中已经显现 出了强大的优势。
近年来，检测和报警系统已经应用于多种钻井故障中，包括卡钻、井液流入/流失和钻井状 态异常等。但是，钻柱刺漏和泥浆泵故障的检测还主要依赖于常规方法，即通过判断立管压 力、泵入速率或MWD数据变化等。
作业人员通常使用简单的液压系数，将立管压力与泵送速率关联以检测钻柱刺漏。MWD压 力和泥浆马达数据在一定程度上可以改善检测效果，但是由于传感器数据质量差，同时有存 在诸多影响流量和压力数据的各种因素，该方法极不稳定。因此，钻井人员通常不会发现钻 柱裂缝，直至发生刺漏，随后便需要设备更换和打捞作业，损失达数十万美元。
作业人员还可以根据立管压力变化，检测泥浆泵故障及泵部件的损耗状况。高频泵压力数据 可以增强泵磨损检测，此外，加速计数据可以用于阀泄漏的判断,但受限于作业现场的条件， 这些方法大多无法完成。
为了解决以上问题，油气行业已经引入了全新的监测方案。通过使用基本的钻机传感器数据 和相关信息，建立了检测各种钻井失效模式的方法。截至目前，该方法已经用于钻柱刺漏和 泵故障的检测、警报。
该方法的检测和警报系统以Bayesian （贝叶斯）网络为基础，Bayesian整合了关键传感器输 入、输出数据以及水力模型预测。随后将这些输入概率信念系统，其结果是输出0到1之间 的信念值，预示着特定的钻井作业、设备或传感器故障发生几率。
就像人类大脑利用经验智能的根据环境变化采取行动时产生的信息一样，概率模型利用过去
和现在的数据趋势以及人工智能（AI）方法，产生关于钻井问题和设备故障的预测。此外， 该模型还会评估这些趋势，通过自我学习和自校准提高其预测准确性，能够针对失真传感器 数据、井况信息和模型的不确定性进行调整。因此，当信念值上升到指定的水平，并且系统 触发警报时，司钻可以更加确定地采取行动，而不用担心误报。
Bayesian网络由离散或连续数值的节点组成，节点通过条件概率表（CPT）连接，并通过箭 头指向的方式表示因果关系。根据每个CPT对特定结果的相对影响，每个CPT都分配得到 了一个权重值。其中关键节点是作业中的“突发事件”，Bayesian网络涵盖多种事件类型及其 相关概率。网络布置可用于检测与井控、液压相关的各种事故，例如钻柱刺漏、泵故障、液 体漏失、封隔器故障等。
当然，Bayesian网络还包括“计划内事件”节点，以解决诸如泵启动、泵入速率调节之类的事 件。这种节点设计消除了可能发生的错误警报，例如，在泵启动期间,立管压力和流速数据 变化可能被网络错误地理解为刺漏。
此外，其他节点由处理后的实时输入数据组成，例如当前和之前的泵压力、冲程数据及周期 性对比。还采用了统计和曲线拟合技术，用于确定趋势是否恒定或存在增加、减少、不稳定 等问题。自校准网络汇总了数据变化趋势，并推断出诸如刺漏和泵故障等问题的个人信念（即 数值）。随后信念值被编入警报和报告模块，为操