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2024年第9期勘探开发

人工智能算法在页岩气仪表监测与故障预测中的应用

许正祥

中石化重庆页岩气有限公司重庆408402

摘要：通过人工智能算法在页岩气仪表监测与故障预测中的应用，分析了页岩气开采过程中的关键

参数，结合人工智能算法，建立页岩气仪表监测与故障预测模型。研究结果表明，该模型能够有效地监

测仪表状态，预测潜在故障，提高页岩气开采的安全性和效率，为页岩气开采中的仪表监测与故障预测

提供了新的思路和方法。

关键词：页岩气 仪表监测 故障预测 人工智能算法 电仪专业

页岩气作为一种清洁、高效的能源，在全球据中蕴含的故障预测信息。因此，亟需引入先进

能源结构中占据着重要地位。然而，页岩气开采的数据分析与建模方法，克服传统仪表监测与故

过程复杂，涉及多种仪表设备，如果出现故障，障预测方法的局限性，提高页岩气开采的安全性

可能导致生产中断，甚至引发安全事故。因此，和效率。

及时准确地监测仪表状态，预测潜在故障，对于

2 基于人工智能算法的仪表监测与故障预

保障页岩气开采的安全高效具有重要意义。近年

测模型

来，人工智能算法在各个领域得到广泛应用，为

仪表监测与故障预测提供了新的途径。通过探讨2.1 数据采集与预处理

人工智能算法在页岩气仪表监测与故障预测中的仪表监测与故障预测的基础是海量的监测数

应用，旨在为页岩气开采的安全高效提供新的思据。通过在页岩气开采现场部署各种传感器和数

路和方法。据采集设备，可以实时采集压力、温度、流量、

振动等多种类型的监测数据。然而，由于现场环

1 传统仪表监测与故障预测方法的局限性

境复杂，监测设备故障等原因，采集的数据往往

页岩气开采是一个复杂的过程，主要包括钻存在噪声、异常值、缺失等质量问题，直接使用

井、压裂、排采等环节。在钻井过程中，需要实会影响后续分析的准确性。因此，需要对采集的

时监测钻井参数，如钻压、转速、扭矩等，以优数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、插值等

化钻井工艺，提高钻井效率。压裂是页岩气开采操作，以提高数据质量。同时，为了消除不同监

的关键环节，通过向地层中注入高压液体，形成测变量之间的量纲差异，还需要对数据进行标准

裂缝，释放页岩气。压裂过程中需要监测压力、化或归一化处理，使其转化为无量纲的相对值，

流量、液体浓度等参数，以控制压裂效果，防止便于后续的特征提取和模型训练。

岩层破坏。排采是页岩气开采的最后环节，需要2.2 特征提取与选择

监测气井压力、温度、流量等参数，以优化排采原始的监测数据往往具有高维度、高噪声等

工艺，提高采收率。综上所述，页岩气开采过程特点，直接用于建模会影响模型的泛化能力和预

中涉及多个关键参数，需要进行实时监测和控制，测效率。因此，需要从原始数据中提取出能够反

以保障开采过程的安全高效[1]。映设备状态和故障特征的关键变量，即特征工程。

传统的仪表监测主要依靠人工巡检和阈值报常用的特征提取方