申请/专利权人：江苏卫东机械有限公司

申请日：2024-03-15

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117888841B

主分类号：E21B21/08

分类号：E21B21/08;E21B21/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了智能反馈控制电动钻井阀，涉及钻井技术领域，包括电动钻井阀体，电动钻井阀体的内部设有控制模块、传感器模块、执行器、通信模块、报警模块和PID控制器；控制模块预先收集电动钻井阀体的历史数据集合，基于历史数据集合训练出预测电动钻井阀体内部压力峰值的机器学习模型；传感器模块实时采集电动钻井阀体内部的监测数据，基于监测数据使用机器学习模型预测电动钻井阀体内部的压力峰值，报警模块根据压力峰值和预设的压力阈值的差来预测电动钻井阀体的工作状态；及时采取相应的措施，启用备用的电动钻井阀体，然后及时下放维护该电动钻井阀体的指令，保证该电动钻井阀体得到妥善的处理，也能提前预防事故的发生。

主权项：1.智能反馈控制电动钻井阀，包括电动钻井阀体（1），其特征在于：所述电动钻井阀体（1）的内部设有控制模块、传感器模块、执行器、通信模块、报警模块和PID控制器；所述控制模块预先收集电动钻井阀体（1）的历史数据集合，基于历史数据集合训练出预测电动钻井阀体（1）内部压力峰值的机器学习模型；所述传感器模块实时采集电动钻井阀体（1）内部的监测数据，基于监测数据使用机器学习模型预测电动钻井阀体（1）内部的压力峰值，报警模块根据压力峰值和预设的压力阈值的差来预测电动钻井阀体（1）的工作状态，工作状态包括正常状态和异常状态；所述控制模块基于电动钻井阀体（1）内部的压力峰值使用执行器调节电动钻井阀体（1）内部的流量数据；所述历史数据集合在电动钻井阀体（1）测试的过程中收集，通过主动控制电动钻井阀体（1）内部的监测数据，以获得不同数据组合下的训练数据，每一次数据组合作为一组训练数据；所述历史数据集合包括N组训练数据，N为正整数，每组训练数据包括特征数据和标签数据，特征数据包括温度数据、压力数据和流量数据；所述温度数据为收集每组训练数据时，电动钻井阀体（1）内部温度值和温度变化率；所述压力数据为收集每组训练数据时，电动钻井阀体（1）内部压力值和压力变化率；所述流量数据为收集每组训练数据时，电动钻井阀体（1）内部流体的流量值；所述标签数据为收集每组训练数据时，电动钻井阀体（1）内部的压力峰值；所述控制模块训练预测电动钻井阀体（1）内部压力峰值的机器学习模型的方式为：将每组训练数据中的特征数作为机器学习模型的输入，所述机器学习模型对每组特征数据预测的压力峰值作为输出，以每组特征数据对应标签数据中的压力峰值作为预测目标，以最小化所有特征数据的预测准确度之和作为训练目标；预测准确度的计算公式为ai=bi-ci2，其中ai为预测准确度，bi为第i组特征数据对应的预测的压力峰值，ci第i组标签数据中的压力峰值；对机器学习模型进行训练，直至预测准确度之和达到收敛时停止训练；若机器学习模型预测的压力峰值P预大于预设的压力阈值P阈，报警模块输出电动钻井阀体（1）处于异常状态，并通过通信模块将异常状态传输至控制后台（2）；若机器学习模型预测的压力峰值P预小于或等于预设的压力阈值P阈，报警模块输出电动钻井阀体（1）处于正常状态。

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