基于 Crossformer 的卡钻早期征兆检测

卡钻事故是钻井工程中的主要挑战之一，会导致大量时间损失和额外成本。针对现有方法在长序列建模能力不足、难以准确建立预警阈值以及模型缺乏可解释性等方面的局限性，我们利用 Crossformer 对指示潜在卡钻事件的早期征兆进行检测，以期为现场钻井工程师提供指导并预防卡钻事故。我们将滑动窗口技术集成到 Crossformer 中，使其能够输出并显示更长的结果，并使用正常钻井时间序列数据训练改进后的 Crossformer 模型，以在每个时间步生成各参数的预测值。将模型的相对重构误差视为卡钻风险，从而将模型无法预测的数据视为异常，即卡钻事故的早期征兆。结合 Crossformer 的多步预测能力与相对重构误差，我们提前评估每个时间步的卡钻风险。我们将重构误差分解为建模误差和异常数据波动导致的误差，此外，利用正常钻井数据的重构误差概率密度函数确定了卡钻事故的动态预警阈值和预警时间。结果表明，我们的方法能够有效检测钻井过程中卡钻事故的早期征兆。与其他深度学习模型相比，Crossformer展现出更优的建模和预测能力。与当前的单步预测模型相比，具有多步预测能力的基于 Transformer 的模型更适合用于卡钻预测。