【摘 要】
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随着复杂压裂工艺在油气开发中的应用,非均匀外挤成为套管损坏的主要原因,大量非API高抗挤套管被应用到非常规油气资源开采中。由于制造缺陷因素对高抗挤套管有着较强的敏感性,API公式在指导高抗挤套管的强度计算时存在较大误差。对此,提出一种基于数据驱动的石油套管非均匀抗挤强度预测方法,从套管自身非均匀制造缺陷与非均匀外挤作用两个角度出发构建数据驱动模型,实现对非API/高抗挤套管的抗挤强度预测。结合套管
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随着复杂压裂工艺在油气开发中的应用,非均匀外挤成为套管损坏的主要原因,大量非API高抗挤套管被应用到非常规油气资源开采中。由于制造缺陷因素对高抗挤套管有着较强的敏感性,API公式在指导高抗挤套管的强度计算时存在较大误差。对此,提出一种基于数据驱动的石油套管非均匀抗挤强度预测方法,从套管自身非均匀制造缺陷与非均匀外挤作用两个角度出发构建数据驱动模型,实现对非API/高抗挤套管的抗挤强度预测。结合套管抗挤强度预测需求,构建了数据驱动预测模型基本框架,包括数据获取、数据预处理、数据集建立与划分、建模与模型检验评价5部分。首先依据API/ISO规范及历史数据特征提取了套管外径、壁厚、屈服强度以及非均匀制造缺陷参数（椭圆度、壁厚不均匀、残余应力）作为主要特征参量。在历史数据的基础上,对制造缺陷参数设计外压挤毁实验与残余应力检测获取均匀外载下的抗挤强度数据;在考虑制造缺陷的前提下基于Abaqus进行套管非均匀外挤数模实验获取抗挤强度数据,经数据预处理后完成套管抗挤强度数据集的建立。在两种受力方式下分别选取2/3数据集进行模型训练,1/3数据用于模型盲测。在BP神经网络下完成网络模型设计并借助LM和BR算法分别进行模型训练与优选,结合Kolmogorov定理与增长法确定了隐层神经元测试范围,经反复调节隐层神经元节点对比模型的训练性能后确定了LMANN与BRANN的最佳拓扑结构。最后对所得模型导入盲测数据进行预测评价。对于均匀外载,依据规范设置了三个径厚比范围进行盲测,与API/KT公式计算结果进行对比后发现:数据驱动模型在预测精度及可靠性方面较传统公式计算值有显著提升,特别是径厚比＜12.53的套管,BRANN的平均预测精度可达96.42%。对于非均匀外载,在不同非均匀系数下设置了三个盲测组进行预测,对比两种算法下模型的预测表现后得出:不同非均匀加载下BRANN的平均预测精度均高于LMANN,当非均匀系数K=1.5时BRANN的预测性能最佳,最低预测精度为96.19%,平均预测精度达到了98.92%。经模型检验评价后可见建立的数据驱动预测模型满足了既定的预测需求,可用于辅助指导非均匀抗挤强度预测研究。
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