CN109973072A - 一种摩阻预测方法及装置 - Google Patents

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CN109973072A CN201711450998.5A CN201711450998A CN109973072A CN 109973072 A CN109973072 A CN 109973072A CN 201711450998 A CN201711450998 A CN 201711450998A CN 109973072 A CN109973072 A CN 109973072A
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frictional resistance
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well
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borehole track
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李峰
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Abstract

本发明公开了一种摩阻预测方法及装置，用以解决现有技术中预测的摩阻与实际的摩阻误差较大的问题。在该方法中，确定井眼轨道的井眼轨道参数，并根据所述井眼轨道参数将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数；获取第i个井段对应的摩阻参数，并根据所述第i个井段对应的摩阻参数，以及所述第i个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第i个井段的摩阻，i取遍小于或者等于N的正整数。这样考虑到了所述井眼轨道的走向特征，并结合不同的井段的影响因素来预测摩阻，可以减少预测的摩阻与实际摩阻的误差，使得预测的摩阻的准确率较高。

Description

一种摩阻预测方法及装置
技术领域
本发明涉及钻井技术领域，尤其涉及一种摩阻预测方法及装置。
背景技术
钻井是利用机械设备和相关的技术，从地表向地下将地层钻成具有一定深度的圆柱形孔眼的工程，是勘探、开发石油、天然气资源的重要环节，也是重要的手段。在钻井过程中，钻具(即钻井工具)与井壁之间的摩擦力被称为摩阻，摩阻的大小可以影响钻井的进度，摩阻越小即钻井的工作效率高，进度快。因此，通过预测摩阻，可以针对摩阻大的情况采取降低摩阻的措施，进而提高钻井的工作效率。
目前，在预测摩阻时，通常采用基于多元非线性分析的摩阻预测方法，具体为通过获取到的工程数据，应用多元非线性分析方法建立多元非线性统计分析模型，通过建立的多元非线性统计分析模型结合采集的工程数据预测摩阻。但是上述方法中的模型建立过程中，忽略了一些重要的影响摩阻的因素，例如井眼轨道的走向特征等，导致上述方法预测的摩阻与实际的摩阻误差较大。
发明内容
本发明提供一种摩阻预测方法及装置，用以解决现有技术中预测的摩阻与实际的摩阻误差较大的问题。
本发明提供的具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种摩阻预测方法，包括：
确定井眼轨道的井眼轨道参数，所述井眼轨道参数为所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深；
根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数；
确定第j个井段对应的摩阻参数，所述摩阻参数为影响所述第j个井段的摩阻大小的参数，j取遍小于或者等于N的正整数；
根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻，其中，一个井段对应一个摩阻预测模型。
可选的，根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，包括：
根据设定的分段规则，生成决策树分类模型；
根据所述决策树分类模型，将所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深进行分类，得到所述井眼轨道划分成的所述N个井段。
可选的，所述N个井段包括以下至少一项：直井段、定向造斜井段、稳斜扭方位井段、增斜井段、水平井段。
可选的，每个井段对应的摩阻参数包括该井段的井眼曲率、沿程井眼曲率变化率、沿程井眼井斜角、沿程井眼井斜变化率、沿程井眼方位变化率、沿程井径扩大率、地层弹性系数。
可选的，在根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻之前，所述方法还包括：
生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型：
获取所述第j个井段的摩阻参数样本和摩阻样本；并基于支持向量机
SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练，生成所述摩阻预
测模型。
第二方面，本发明实施例提供了一种摩阻预测装置，包括：
确定单元，用于确定井眼轨道的井眼轨道参数，所述井眼轨道参数为所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深；
处理单元，用于根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数；
所述确定单元，还用于确定第j个井段对应的摩阻参数，所述摩阻参数为影响所述第j个井段的摩阻大小的参数，j取遍小于或者等于N的正整数；
预测单元，用于根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻，其中，一个井段对应一个摩阻预测模型。
可选的，所述处理单元，在根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段时，具体用于：
根据设定的分段规则，生成决策树分类模型；
根据所述决策树分类模型，将所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深进行分类，得到所述井眼轨道划分成的所述N个井段。
可选的，所述N个井段包括以下至少一项：直井段、定向造斜井段、稳斜扭方位井段、增斜井段、水平井段。
可选的，每个井段对应的摩阻参数包括该井段的井眼曲率、沿程井眼曲率变化率、沿程井眼井斜角、沿程井眼井斜变化率、沿程井眼方位变化率、沿程井径扩大率、地层弹性系数。
可选的，所述处理单元，还用于：
在所述预测单元根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻之前，生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型：
获取所述第j个井段的摩阻参数样本和摩阻样本；并基于支持向量机SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练，生成所述摩阻预测模型。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述了摩阻预测方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述摩阻预测方法。
本发明实施例的技术方案中，先根据井眼轨道的井眼轨道参数对所述井眼轨道进行分段，然后再根据每个井段的摩阻参数和该井段的摩阻预测模型，得到该井段的摩阻。这样考虑到了所述井眼轨道的走向特征，并结合不同的井段的影响因素来预测摩阻，可以减少预测的摩阻与实际摩阻的误差，使得预测的摩阻的准确率较高。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种摩阻预测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种井眼轨迹的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种实际摩阻和预测的摩阻的对比图；
图4为本发明实施例提供的另一种实际摩阻和预测的摩阻的对比图；
图5为本发明实施例提供的再一种实际摩阻和预测的摩阻的对比图；
图6为本发明实施例提供的又一种实际摩阻和预测的摩阻的对比图；
图7为本发明实施例提供的又一种实际摩阻和预测的摩阻的对比图；
图8为本发明实施例提供的一种摩阻预测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在物联网、大数据飞速发展的重要时机，万物互联已经成为了不可阻挡的趋势，各类物联设备每天都会采集大量数据，如何对物联网设备采集的数据进行数据分析并加以利用，是非常有价值的研究。本发明针对各类物联网设备采集的钻井数据基础上，利用大数据分析手段，提出一种摩阻预测方法及装置。
本发明实施例提供一种摩阻预测方法及装置，用以解决现有技术中预测的摩阻与实际的摩阻误差较大的问题。其中，本发明所述方法和装置基于同一发明构思，由于方法及装置解决问题的原理相似，因此装置与方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。
本发明实施例的技术方案中，先根据井眼轨道的井眼轨道参数对所述井眼轨道进行分段，然后再根据每个井段的摩阻参数和该井段的摩阻预测模型，得到该井段的摩阻。这样考虑到了所述井眼轨道的走向特征，并结合不同的井段的影响因素来预测摩阻，可以减少预测的摩阻与实际摩阻的误差，使得预测的摩阻的准确率较高。
为了更加清晰地描述本发明实施例的技术方案，下面结合附图，对本发明实施例提供的摩阻预测方法及装置进行详细说明。
本发明实施例提供的一种摩阻预测方法，参阅图1所示，该方法的具体流程包括：
步骤101：确定井眼轨道的井眼轨道参数，所述井眼轨道参数为所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深。
可选的，确定所述井眼轨道的井眼参数的具体方法通常可以为：采用几何计算方法将获取的所述井眼轨道上的大量测试点连接成一条连续的曲线，将所述曲线作为描绘所述井眼轨道的井眼轨迹，进而通过所述井眼轨迹确定所述井眼轨道的井眼轨道参数。例如，图2为可能的一条井眼轨迹的示意图，其中，所述井眼轨迹以直角笛卡尔坐标系为标准，井口处为坐标系的原点O；N轴、E轴和D轴分别指向正北、正东和正下。图中所示的α代表某位置的井斜角，代表某位置的方位角。
可选的，在确定所述井眼轨迹时：选取方位角、井斜角和井深三个变量，采用最小二乘法，得出井斜角和方位角关于井深的三次多项式。具体的，确定第z个测试点的井斜角和方位角时，可以选取包括该测试点的前后相邻的5个测试点的数据(井斜角。方位角和井深)，建立相应的最小二乘法方程，得出该段(5个测试点所在井段)的最小二乘拟合曲线，包括：方位角关于井深的函数如下公式一，和井斜角关于井深的函数如下公式二；然后逐点修匀实际测量的数据，得到井斜角和方位角的修匀值分别为：和最后对修匀值进行差值处理，得到连续的井眼轨迹，继而得到所有位置处的井眼轨道参数(井深lz、井斜角αz、方位角)。
其中，上述公式一种l为井深，a0，a1，a2，a3为常量；上述公式二中b0，b1，b2，b3为常量。
步骤102：根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数。
可选的，根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，包括：
根据设定的分段规则，生成决策树(Decision Trees)分类模型；
根据所述决策树分类模型，将所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深进行分类，得到所述井眼轨道划分成的所述N个井段。
可选的，所述N个井段包括以下至少一项：直井段、定向造斜井段、稳斜扭方位井段、增斜井段、水平井段。其中上述井段通常是丛式水平井的分段，本发明实施例中仅以丛式水平井为例说明，当然，上述分段也可以是其他井的分段，或者还可以分成除上述井段之外的井段，本发明对此不作限定。
具体的，通过上述方法，对井眼轨道进行井段划分时，具体可以根据下述规则生成决策树分类模型：
(1)直井段(S verti)：
①搜索范围：自井口井深为零到井斜角大于5度井深点，开始向上寻找；
②判断条件：0°<α≤0.6°即为满足条件测试点井深(Lvtk)；α表示井斜角；
③井深范围：0～Lvtk。
(2)定向造斜井段(从直井段开始增斜S kick)：
①搜索范围：自Lvtk开始，找出井斜角大于10度的井深Ltem1，向下寻找；
②判断条件：井深Ltem1测试点k井斜角、方位角记为30m为间隔，若(α(k+30+m)－α(k+m))>1.5°，即认为该30m井段仍然位于定向造斜井段，若(α(k+30+m)－α(k+m))<1.0°，即认为该段下端点为定向造斜井段下端点，井深记为Lkick；其中m为设定常量；
③井深范围：Lvtk～Lkick。
(3)稳斜井段1(需要调节偏移距时可能出现的过渡井段S1hold)：
①判断存在条件：(α(k+30+m)－α(k+m))<1.5°且其中n为设定常量；
②井深范围：若存在即Lkick～Lhold1，若不存在令Lhold1＝Lkick。
(4)扭方位井段(稳斜扭方位为主S turn)：
①搜索范围：自井深Lhold1向下寻找；
②判断条件：井深Lhold1的井斜角和方位角记为满足成立。若满足则其上一测试点L(k1+30+m-1)即为终点，对应井深为Lturn；
③井深范围：Lhold1～Lturn。
(5)稳斜井段2(需要调节偏移距时可能出现的过渡井段S2hold)：
①判断存在条件：(α(k+30+m)－α(k+m))<1.5°且
②井深范围：若存在即Lturn～Lhold2，若不存在令Lturn＝Lhold2。
(6)增斜井段(入靶前，靶窗为终点S buildup)：
①搜索范围：自井深Lhold2向下寻找；
②判断条件：α≥87°即为末端；
③井深范围：Lhold2～Lbuildup。
(7)水平井段(S hori)：
井深范围：从Lbuildup至完钻井深Ltarget。
其中，所述稳斜扭方位井段包括上述涉及的稳斜井段1、扭方位井段、稳斜井段2。
步骤103：确定第j个井段对应的摩阻参数，所述摩阻参数为影响所述第j个井段的摩阻大小的参数，j取遍小于或者等于N的正整数。
可选的，每个井段对应的摩阻参数包括该井段的井眼曲率、沿程井眼曲率变化率、沿程井眼井斜角、沿程井眼井斜变化率、沿程井眼方位变化率、沿程井径扩大率、地层弹性系数。具体的，第j个井段对应的上述摩阻参数的确定方法分别可以如下所示：
(1)井眼曲率：
将任一测试点的井眼曲率记为K，则该井段中任一测试点的井眼曲率符合以下公式三：
K(j,i)＝ω/(L(j,i+1)-L(j,i)) 公式三
其中，上述公式三中j为井段序号，i＝1,2,3,…,s为该井段的测点标识(下同)，s为正整数；α()为井斜角，L()为井深，为方位角。
将所述第j个井段中的i个测试点的井眼曲率取平均值，得到的井眼曲率平均值为所述第j个井段的井眼曲率，所述第j个井段的井眼曲率Kaverage(j)符合以下公式四：
(2)沿程井眼曲率变化率：
所述j个井段的第i个测试点的沿程井眼曲率变化率Dk(j,i)符合一下公式五：
Dk(j,i)＝(k(j,i)-kaverage(j))2 公式五；
将所述第j个井段中的i个测试点的沿程井眼曲率变化率取平均值，得到的沿程井眼曲率变化率平均值为所述第j个井段的沿程井眼曲率变化率。
(3)沿程井眼井斜角：
所述第j个井段的沿程井眼井斜角即为所述第j个井段中的i个测试点的井斜角的平均值。
(4)沿程井眼井斜变化率：
所述第j个井段的第i个测试点的沿程井眼井斜变化率KA(j,i)符合以下公式六：
KA(j,i)＝(α(j,i+1)－α(j,i))/(L(j,i+1)－L(j,i)) 公式六；
将所述第j个井段中的i个测试点的沿程井眼井斜变化率取平均值，得到的沿程井眼井斜变化率平均值为所述第j个井段的沿程井眼井斜变化率。
(5)沿程井眼方位变化率：
所述第j个井段的第i个测试点的沿程井眼方位变化率Bv(j,i)符合以下公式七：
将所述第j个井段中的i个测试点的沿程井眼方位变化率取平均值，得到的沿程井眼方位变化率平均值为所述第j个井段的沿程井眼方位变化率。
(6)沿程井径扩大率：
所述第j个井段的第i个测试点的沿程井径扩大率符合以下公式八：
DCV(j,i)＝(Dc(j,i)-Db)/Db 公式八；
其中上述公式八中Dc(j,i)为第j个井段的第i个测试点的井径；Db为钻具的钻头直径；
将所述第j个井段中的i个测试点的沿程井径扩大率取平均值，得到的沿程井径扩大率平均值为所述第j个井段的沿程井径扩大率。
(7)地层弹性系数：
采用戈涅尔金方法，将地层弹性系数记为其中E0为杨氏弹性模量；μ0为泊松比；b为井眼半径。
可选的，上述描述的参数是对摩阻的影响相对较大的参数，除上述参数外还有其他参数影响摩阻，例如，钩载(大钩载荷)，即每段的摩阻参数还可以包括大钩载荷等参数。
步骤104：根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻，其中，一个井段对应一个摩阻预测模型。
具体的，在执行步骤104时，是将所述第j个井段对应的摩阻参数输入到所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型中，得出的结果即为所述第j个井段的摩阻。可选的，可以先将所述第j个井段对应的摩阻参数进行归一化处理，然后再将处理后的摩阻参数输入到所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型中，这样可以消除不同尺度的摩阻参数的影响，进而可以提高预测的摩阻的准确率。
可选的，在根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻之前，所述方法还包括：生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型。
可选的，可以通过以下步骤生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型：获取所述第j个井段的摩阻参数样本和摩阻样本；并基于支持向量机SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练，生成所述摩阻预测模型。
可选的，在基于SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练过程中，具体可以通过Hilbert-Schmidt理论，结合核函数建立所述摩阻预测模型，这样可以使得通过SVM方法生成的所述摩阻预测模型的优势更明显，结果更准确。
实际中，相同地区的工况不同，即使相同的井段划分，工况不同相同井段的摩阻预测模型也不相同。例如，某地区有3种工况，对每种工况的井眼轨道进行划分成5个井段时，可以得到15个不同的摩阻预测模型。
可选的，还可以对生成的摩阻预测模型的准确率进行验证。具体的，对于每种工况的每个井段，可以将该井段的固定间隔的设定量数据(可以是三分之一的数据)作为摩阻参数样本和摩阻样本进行训练，得到该井段的摩阻预测模型，然后将该井段的除上述数据之外的其他数据作为测试数据，来预测该摩阻预测模型的预测结果。例如，假设测量的实际摩阻为Fm，摩阻预测模型预测得到的摩阻为Fp，则绝对误差E可以符合以下公式九，相对误差Er可以符合以下公式十：
E＝|Fm-Fp| 公式九；
具体的，在验证时可以对该井段的测量的实际总摩阻(实际摩阻总和)，预测总摩阻(预测的摩阻总和)，平均误差(分别统计绝对误差和相对误差的平均值)，最大误差(分别统计绝对误差和相对误差的最大值)，最小误差(分别统计绝对误差和相对误差的最小值)等指标进行统计分析。例如，图3为工况1的井段0的实际摩阻和预测的摩阻的对比图，通过图3可以得到表1，表1为对工况1井段0的摩阻预测分析结果；图4为工况2的井段0的实际摩阻和预测的摩阻的对比图，通过图4可以得到表2，表2为对工况2井段0的摩阻预测分析结果；图5为工况3的井段0的实际摩阻和预测的摩阻的对比图，通过图5可以得到表3，表3为对工况3井段0的摩阻预测分析结果：
表1工况1井段0的摩阻预测分析结果
表2工况2井段0的摩阻预测分析结果
表3工况3井段0的摩阻预测分析结果
通过图3和表1、图4和表2、图5和表3可以看出通过摩阻预测模型预测的摩阻和相应的实际摩阻之间的误差较小，因此可以证明摩阻预测模型预测的摩阻的准确率较高。
可选的，为了更充分的对本发明实施例中提供的摩阻预测方法进行验证，可以先利用工况1的某井段的数据作为训练数据，用训练所得摩阻预测模型对工况1、2、3中的相同井段的摩阻进行预测。例如，图6为利用工况1井段0的摩阻预测模型分别得到的工况1井段0、工况2井段0、工况3井段0的实际摩阻和预测的摩阻的对比图；图7为利用工况1井段2的摩阻预测模型分别得到的工况1井段2、工况2井段2、工况3井段2的实际摩阻和预测的摩阻的对比图。从图6和图7可以看出，利用同一工况的同一井段训练的摩阻预测模型来预测相同工况、相同井段可以得到很好的结果；预测不同工况的相同井段时，曲线走势基本相同，但是数值会有所偏差，因此，可以验证了本发明实施例提供的摩阻预测方法的有效性及实用性均比较强。
采用本发明实施例提供的摩阻预测方法，先根据井眼轨道的井眼轨道参数对所述井眼轨道进行分段，然后再根据每个井段的摩阻参数和该井段的摩阻预测模型，得到该井段的摩阻。这样考虑到了所述井眼轨道的走向特征，并结合不同的井段的影响因素来预测摩阻，可以减少预测的摩阻与实际摩阻的误差，使得预测的摩阻的准确率较高。
基于以上实施例，本发明实施例还提供了一种摩阻预测装置，该摩阻预测装置具有实现如图1所示的摩阻预测方法的功能，如图8所示，该摩阻预测装置包括：确定单元801、处理单元802和预测单元803，其中：
所述确定单元801，用于确定井眼轨道的井眼轨道参数，所述井眼轨道参数为所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深；
所述处理单元802，用于根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数；
所述确定单元801，还用于确定第j个井段对应的摩阻参数，所述摩阻参数为影响所述第j个井段的摩阻大小的参数，j取遍小于或者等于N的正整数；
所述预测单元803，用于根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻，其中，一个井段对应一个摩阻预测模型。
可选的，所述处理单元802，在根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段时，具体用于：
根据设定的分段规则，生成决策树分类模型；
根据所述决策树分类模型，将所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深进行分类，得到所述井眼轨道划分成的所述N个井段。
可选的，所述N个井段包括以下至少一项：直井段、定向造斜井段、稳斜扭方位井段、增斜井段、水平井段。
可选的，每个井段对应的摩阻参数包括该井段的井眼曲率、沿程井眼曲率变化率、沿程井眼井斜角、沿程井眼井斜变化率、沿程井眼方位变化率、沿程井径扩大率、地层弹性系数。
可选的，所述处理单元802，还用于：
在所述预测单元803根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻之前，生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型：
获取所述第j个井段的摩阻参数样本和摩阻样本；并基于支持向量机SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练，生成所述摩阻预测模型。
采用本发明实施例提供的摩阻预测装置，先根据井眼轨道的井眼轨道参数对所述井眼轨道进行分段，然后再根据每个井段的摩阻参数和该井段的摩阻预测模型，得到该井段的摩阻。这样考虑到了所述井眼轨道的走向特征，并结合不同的井段的影响因素来预测摩阻，可以减少预测的摩阻与实际摩阻的误差，使得预测的摩阻的准确率较高。
为了描述的方便，以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
基于上述实施例，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例所述的摩阻预测方法。
基于上述实施例，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例所述的摩阻预测方法。
综上所述，本发明实施例提供了一种摩阻预测方法及装置，在该方法中，先根据井眼轨道的井眼轨道参数对所述井眼轨道进行分段，然后再根据每个井段的摩阻参数和该井段的摩阻预测模型，得到该井段的摩阻。这样考虑到了所述井眼轨道的走向特征，并结合不同的井段的影响因素来预测摩阻，可以减少预测的摩阻与实际摩阻的误差，使得预测的摩阻的准确率较高。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种摩阻预测方法，其特征在于，包括：
确定井眼轨道的井眼轨道参数，所述井眼轨道参数为所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深；
根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数；
确定第j个井段对应的摩阻参数，所述摩阻参数为影响所述第j个井段的摩阻大小的参数，j取遍小于或者等于N的正整数；
根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻，其中，一个井段对应一个摩阻预测模型。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，包括：
根据设定的分段规则，生成决策树分类模型；
根据所述决策树分类模型，将所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深进行分类，得到所述井眼轨道划分成的所述N个井段。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述N个井段包括以下至少一项：直井段、定向造斜井段、稳斜扭方位井段、增斜井段、水平井段。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，每个井段对应的摩阻参数包括该井段的井眼曲率、沿程井眼曲率变化率、沿程井眼井斜角、沿程井眼井斜变化率、沿程井眼方位变化率、沿程井径扩大率、地层弹性系数。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻之前，所述方法还包括：
生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型：
获取所述第j个井段的摩阻参数样本和摩阻样本；并基于支持向量机SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练，生成所述摩阻预测模型。
6.一种摩阻预测装置，其特征在于，包括：
确定单元，用于确定井眼轨道的井眼轨道参数，所述井眼轨道参数为所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深；
处理单元，用于根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段，N为正整数；
所述确定单元，还用于确定第j个井段对应的摩阻参数，所述摩阻参数为影响所述第j个井段的摩阻大小的参数，j取遍小于或者等于N的正整数；
预测单元，用于根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻，其中，一个井段对应一个摩阻预测模型。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元，在根据所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深，将所述井眼轨道划分成N个井段时，具体用于：
根据设定的分段规则，生成决策树分类模型；
根据所述决策树分类模型，将所述井眼轨道中所有位置的方位角、井斜角和井深进行分类，得到所述井眼轨道划分成的所述N个井段。
8.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述N个井段包括以下至少一项：直井段、定向造斜井段、稳斜扭方位井段、增斜井段、水平井段。
9.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，每个井段对应的摩阻参数包括该井段的井眼曲率、沿程井眼曲率变化率、沿程井眼井斜角、沿程井眼井斜变化率、沿程井眼方位变化率、沿程井径扩大率、地层弹性系数。
10.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述处理单元，还用于：
在所述预测单元根据所述第j个井段对应的摩阻参数，以及所述第j个井段对应的预设的摩阻预测模型，得到所述第j个井段的摩阻之前，生成所述第j个井段对应的摩阻预测模型：
获取所述第j个井段的摩阻参数样本和摩阻样本；并基于支持向量机SVM对所述摩阻参数样本和所述摩阻样本进行分类训练，生成所述摩阻预测模型。
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～5任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～5任一项所述的方法。
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