一种套管最小内径检测方法
阅读说明：本技术 一种套管最小内径检测方法 (Method for detecting minimum inner diameter of casing ) 是由 黄华 张�诚 刘晓敏 张文昌 朱玲玲 李宏魁 万龙 谭肖 于 2020-04-26 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种套管最小内径检测方法,属于油气田工程测井技术领域。本发明首先制作测量套管变形井,并测量套管变形井中不同变形程度的套管的最小内径；然后在套管变形井的套管内下入油管,在所述油管内设置电磁测井仪,测量套管变形井中不同井深处的脉冲涡流响应信号；再采用机器学习算法建立脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的数据模型,通过样本训练的方式,得到较为精确的脉冲涡流响应信号与套管最小井径之间的数据模型,更为精确的拟合脉冲涡流响应信号与套管最小井径之间的非线性关系；最后将待测井套管的脉冲涡流响应信号带入上述模型,从而实现在不取油管的条件下,准确得到套管最小内径值。(The invention relates to a method for detecting the minimum inner diameter of a casing, and belongs to the technical field of oil and gas field engineering logging. Firstly, manufacturing a sleeve deformation measuring well, and measuring the minimum inner diameters of sleeves with different deformation degrees in the sleeve deformation well; then, an oil pipe is put into a sleeve of the sleeve deformation well, an electromagnetic logging instrument is arranged in the oil pipe, and pulse eddy current response signals at different well depths in the sleeve deformation well are measured; establishing a data model between the impulse eddy current response signal and the minimum inner diameter of the casing by adopting a machine learning algorithm, obtaining a more accurate data model between the impulse eddy current response signal and the minimum well diameter of the casing in a sample training mode, and more accurately fitting a nonlinear relation between the impulse eddy current response signal and the minimum well diameter of the casing; and finally, substituting the pulse eddy current response signal of the well casing to be tested into the model, thereby accurately obtaining the minimum inner diameter value of the casing under the condition of not taking the oil pipe.)
技术领域
本发明涉及一种套管最小内径检测方法，属于油气田工程测井技术领域。
背景技术
现代油气井工业中，油气生产井井下管柱结构主要包含套管和油管，其中套管用于保持井壁稳定和分隔油气层，采用水泥浆与井壁胶结封固；油管作为油气传输通道位于套管内部。受地层应力、射孔、生产层压力变化、井下流体腐蚀等因素的影响，作为保护层的套管往往会出现不同程度的缺陷，如：挤压、变形等，这些缺陷会直接影响井下作业的安全、油气产量和开采效率。
套管最小内径是油气井套管变形检测中的关键参数，其数值直接反映套管的形变程度，是评价油气井井筒完整性的重要依据。国内外常用井下管柱最小内径检测方法包括超声波井下电视测井、鹰眼电视测井、多臂井径测井和涡流电磁测井。
其中超声波井下电视测井、鹰眼电视测井和多臂井径测井属于井径成像测井方法，分别采用超声波、光学和机械臂展开的测量原理，仅能实现油管或套管单层管柱的测量。在油气生产井中，油管内置于套管内，受井身结构限制，在测试套管内径变形量时，需先取出油管使仪器直接接触套管内壁才能测量。一般油气井油管下深超过3000m，取油管作业施工周期长、费用高，尤其在高压高含硫条件下，井下管柱采用了永久性封隔器，取油管时，为避免硫化氢泄漏，需要采取压井、油气层暂堵，套铣封隔器等一系列措施作业，工序复杂，施工时间长，作业风险大，甚至可能出现油管、井下工具落鱼，产层被压死，后期无法复产等情况，导致超声波井下电视测井、鹰眼电视测井和多臂井径等测井技术应用受限。
涡流电磁测井基于电磁互感原理，采用间接测量的方式，利用电磁线圈激励一组双极性的电流信号在线圈周围形成一次磁场，该磁场遇到环状介质时产生涡流环，进而形成二次磁场，通过在发射激励信号的间隙接收磁场信号，根据油管和套管中涡流电磁场分布状况及大小，可实现油管、套管单层管柱结构以及油管+套管双层管柱结构的缺陷情况测量，是目前油气井套管缺陷检测的有效方法，尤其在高含硫气井套管缺陷检测中具有明显优势。根据测量原理，涡流电磁测井仪直接采集到的测试数据，仅能表征套管缺陷的电磁场大小，不能直接得到套管最小内径，需要通过对测试数据进行特征提取及处理计算，才能实现对套管最小内径定量计算，为后期修井、作业以及封井等措施制定提供可靠依据。
例如，申请号为201811217762.1，发明名称为“一种井下管柱套管内径变形程度的检测方法”的发明专利，采用建立套管变形标准井的方式，利用最小二乘线性拟合方法，得到不同井深的套管内径尺寸值与相应井深的套管电磁响应特征之间的数学模型，实现了在不取油管条件下套管内径变形程度的定量检测。但该方法中采用的是线性拟合方式，而脉冲涡流响应信号与套管最小井径实际为非线性关系，且在拟合模型建立时，仅根据每一个套变段的最大电磁响应值和套管内径尺寸建立拟合关系，未考虑整个套变段的电磁响应特征，使得测量得到的井下管柱套管内径与是实际井下管柱套管内径不符。
发明内容
本发明的目的是提供一种套管最小内径检测方法，以解决目前采用线性拟合关系进行最小内径检测导致测量结果不准确的问题。
本发明为解决上述技术问题而提供一种套管最小内径检测方法，该检测方法包括以下步骤：
1)统计分析研究区各实测井的套管变形类型及变形程度，根据研究区各实测井的套管变形类型及变形程度，制作若干不同变形类型和不同变形程度的变形套管，形成套管变形井，并测量套管变形井中不同变形程度的套管的最小内径；
2)在套管变形井的套管内下入油管，在所述油管内设置电磁测井仪，测量套管变形井中不同井深处的脉冲涡流响应信号；
3)利用机器学习算法建立表征脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的非线性关系模型，该非线性关系模型由套管变形井中不同变形程度的套管的最小内径和对应的脉冲涡流响应信号构成的样本进行训练；
4)在待测的井下油管内下入电磁测井仪，测量不同井深处的脉冲涡流响应信号，将待测的井下油管不同井深处的脉冲涡流响应信号输入到所述非线性关系模型，以得到待测井下油管各井深处对应的套管最小内径。
本发明采用机器学习算法得到脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的数据模型，由于脉冲涡流响应信号与套管最小内径间的非线性关系，采用机器学习算法可以通过样本训练的方式，得到较为精确的脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的数据模型，更为精确的拟合脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的非线性关系，实现在不取油管的条件下，准确得到套管最小内径值。
进一步地，为更加准确描述脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的关系，所述的机器学习算法为回归随机森林算法，通过分类回归树拟合的方式得到所述非线性关系模型。
进一步地，为了避免电磁测井仪受到干扰而测量不准的问题，该方法还包括对测量出的脉冲涡流响应信号进行基线漂移校正。
进一步地，所述的基线漂移校正采用最小二乘法。
进一步地，为了获取套管变形井不同井深的完整的空间三维电磁信息，所述电磁测井仪采用三个方向探头的涡流电磁测井仪。
进一步地，为减少原始信号的维数，又保留信号的绝大多数信息，消除信号部分维度之间的互相影响，该方法还包括对每个深度处涡流电磁测井仪各个探头信号分别使用主成分分析法进行特征提取，并选择各探头第一主成分作为统计特征，对各探头的第一主成份进行组合得到组合特征，将组合特征作为该深度处对应的脉冲涡流响应信号。
进一步地，所述的套管变形井是由若干不同变形类型和不同变形程度的变形套管串接后下入实测井形成的。
附图说明
图1是本发明套管最小内径检测方法的流程图；
图2是本发明实施例中套管变形井各井深样本点的套管最小内径测量数据示意图；
图3是本发明实施例中所采用的三个方向探头的涡流电磁测井仪结构示意图；
图4是本发明实施例中待测井的最小内径检测结果与对应的多臂井径测量结果比较示意图；
其中1为纵向探头A，2为第一横向探头B，3为横第二向探头C，4为辅助结构，5为扶正器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步地说明。
本发明首先制作测量套管变形井，并测量套管变形井中不同变形程度的套管的最小内径；然后在套管变形井的套管内下入油管，在所述油管内设置电磁测井仪，测量套管变形井中不同井深处的脉冲涡流响应信号；再采用机器学习算法得到脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的数据模型，由于脉冲涡流响应信号与套管最小内径间的非线性关系，采用机器学习算法可以通过样本训练的方式，得到较为精确的脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的数据模型，更为精确的拟合脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的非线性关系，实现在不取油管的条件下，准确得到套管最小内径值。该方法的检测流程如图1所示，包括以下步骤：
1.制作若干不同变形类型和不同变形程度的变形套管，形成套管变形井。
统计分析研究区各实测井的套管变形类型及变形程度。通过对研究区各实测井的井径监测历史资料，包括历史井径数据解释结果和历史修井施工记录，以及研究区的地质资料等进行统计分析，得到研究区各实测井的套管变形类型及变形程度，形成模拟套管变形井。根据研究区各实测井的套管变形类型及变形程度，制作若干不同变形类型和不同变形程度的变形套管，形成套管变形井，并串接成模拟套管，将模拟套管下入研究区实测井(即真实井)内，形成模拟套管变形井。
作为其他实施方式，若干不同变形类型和不同变形程度的变形套管也可以单独下入研究区实测井，而不用串接。
2.测量套管变形井中不同变形程度的套管的最小内径。
本实施例利用多臂井径测井方法测量模拟套管变形井不同井深的套管内径尺寸值。其中，多臂井径测井方法所用的井径测量设备为多组从仪器中心向外展开的机械臂，利用多组机械臂测得的多臂曲线，获得不同井深的套管内径尺寸值。
本实施例采用MFC-24二十四臂井径测井仪测量套管变形井不同井深的套管内径尺寸值，并利用R＝min0≤i≤24ri(h)进一步求对应井深下管柱套管最小内径。其中，h表示井深，单位为m；R表示井深为h时的套管内径最小值，单位为mm；ri表示该多臂测量的的套管内径值，单位为mm。各样本点的套管最小内径测量数据如图2所示；由图2可知，由于套管变形井的套管最小内径只有在套管存在变形弯曲等缺陷时才会发生明显变化，因此套管最小内径数据分布不均匀。
作为其他实施方式，还可以利用其他井径成像测井方法测量模拟套管变形井不同井深的套管内径尺寸值，例如：超声波井下电视测井方法或者鹰眼电视测井方法。
3.在模拟套管变形井的模拟套管内下入油管，在油管内下入涡流电磁测井仪，测量模拟套管变形井不同井深的套管电磁响应特征，并进行预处理和特征提取。
3.1本发明在套管变形井的模拟套管内居中下入油管，为了获取套管变形井不同井深的完整的空间三维电磁信息，在油管内下入MTD-J涡流电磁测井仪，测量套管变形井不同井深的脉冲涡流响应信号，所使用的的涡流电磁测井仪有A、B、C三个方向检测探头，所使用的三个方向探头空间分布如图3所示，第一横向探头B2和第二横向探头C3的空间轴线水平且相互垂直，纵向探头A1的空间轴线水平竖直，该涡流电磁测井仪还包括辅助结构4和扶正器5。
3.2对步骤3.1得到的信号采用基于最小二乘法的去除基线漂移预处理方法，获得预处理后的脉冲涡流信号。输入为采集的原始脉冲涡流信号，本实施例的样本数据包含24维数据，其中包括深度数据为X，脉冲涡流信号数据包含23维数据，来自不同检测探头A、B、C的数据维度分别为11维、6维、6维，U＝[U1…U23]，通过对23维脉冲涡流信号不同深度下涡流信号存在的基线漂移，采用最小二乘拟合方法(a,b)＝argmina,b(‖aX+b-U‖2),计算得到a，b向量，实现去除基线漂移；
3.3获得3.2预处理后的脉冲涡流信号，脉冲涡流信号数据包含23维数据，来自不同检测探头A、B、C的数据维度分别为11维、6维、6维。其中数据表示为如下矩阵：
其中Ua、Ub、Uc分别代表A、B、C探头测得的信号分量；针对不同探头的信号分量分别使用主成分分析方法提取第一主成分分量并组合作为组合特征量D＝[D1,D2,D3]，其中，D1、D2、D3分别代表A、B、C探头涡流信号Ua、Ub、Uc分别通过主成分分析而得到的的第一主成分分量。
本发明利用各探头的不同检测能力，对各个探头信号分别使用主成分分析法进行特征提取，并选择能够充分表征套管最小内径信息的各探头第一主成分作为统计特征，并将其进行组合得到组合特征。选择各探头的第一主成分得到组合特征，既减少原始信号的维数，又保留了信号的绝大多数信息，同时消除了信号部分维度之间的互相影响，上述组合特征充分表征套管状态信息，为套管最小内径定量分析提供有效特征。
4.构建脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的定量分析数据模型。
本实施例基于回归随机森林方法构建脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的定量分析数据模型。训练集数据为3201组脉冲涡流响应信号提取得到的组合特征量和相应井深下的套管最小内径值，训练数据集E＝{(U1,R1),(U2,R2),...,(U3201,R3201)}，其中Ui代表套管变形井某深度下的组合特征量，Ri代表该井深对应的套管最小内径值，基于随机森林回归方法，通过训练构建脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的定量分析数据模型：将某深度下的样本的组合特征量Ui和对应该样本的最小内径Ri输入回归随机森林算法，算法通过建立分类回归树拟合该输入样本的组合特征量与最小内径的非线性关系；经过输入3201组样本进行训练，建立起基于回归随机森林算法的脉冲涡流响应信号U和套管最小内径R之间的非线性关系的数学模型。
本发明采用随机森林回归进行定量分析检测，得到脉冲涡流响应信号和套管最小内径之间的数据模型。由于脉冲涡流响应信号与套管最小内径间的非线性关系，采用随机森林方法可以通过训练包含多个决策树的分类器，得到较为精确的脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的数据模型，更为精确的拟合脉冲涡流响应信号与套管最小内径之间的非线性关系。
作为其他实施方式，本实施例中的随机森林算法也可以采用其他机器学习算法，例如神经网络等算法。
5.在待测的井下油管内下入电磁测井仪，测量不同井深处的脉冲涡流响应信号，将待测的井下油管不同井深处的脉冲涡流响应信号输入到所述非线性关系模型，以得到待测井下油管各井深处对应的套管最小内径。
本实施例在某气田D405-3井封井打捞油管前，在油管中测量套管变形井不同井深的套管脉冲涡流响应，共获得1067组现场实验数据，利用步骤4获得的定量分析数据模型，得到该套管变形井相应井深的套管最小内径的计算结果。
利用本发明所述方法得到该套管变形井相应井深的套管最小内径的计算结果后，在该井打捞油管后，再利用多臂井径测井方法直接测量该井打捞油管后相应井深的套管内径最小值，得到该井的最小井径计算结果与多臂井径实测数据结果对比图，如图4所示，可以看出：通过本发明所述方法得到的最小井径计算结果与多臂井径数据计算误差基本小于10mm。
本发明实施例中067个样本点平均预测误差为1.69mm，误差小于10mm的样本点共1043个，占总样本点的97.75％；对比申请号为201811217762.1，发明名称为“一种井下管柱套管内径变形程度的检测方法”，本发明能够使同一口井相同深度的套管内径最小值计算误差<5％，因此本发明所述的方法可以更为精确的拟合脉冲涡流响应信号与套管最小井径之间的非线性关系，实现了样本点最小内径平均预测误差<2％，且即使套管最小内径数据分布不均匀，本发明所述的方法仍具有较好的泛化能力，在所有个样本点中，误差小于10mm的样本点占总样本点的97.75％；本发明所述方法可以较为精确的定量计算井套管最小井径值，具有较好的应用前景。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。
- 上一篇：一种医用注射器针头装配设备
- 下一篇：早期气侵识别方法、控制装置及其钻井系统