本征函数和函数评分。在本示例中，针对均值函 数选择的带宽为5. 9474,而针对协方差函数的带宽值为（1. 4795, 1. 4795)。根据训练数 据集，前三个本征值为
，约占函数解释变化（FVE)的 98. 33%〇
[0079] 假设约占FVE的95%，那么针对基于转换轴线的LPT信号的FPCA模型可表示为：
[0080]
[0081] 根据训练数据集获得的FPCA模型用于为每个已给定了LPT信号读数的不同可获 得比例的测试单元预测失效时刻，所述不同可获得比例用于获取如公式（14)所解得的单 元特定FPCA评分。在第二阶段中，使用公式（16)和（18)，以100(l-a) %的置信区间来 预测在固定的LPT温度幅值阈值处的失效时刻。这里所应用的可靠性指标称为寿命消耗 (LC)：
[0082]
[0083] 其中T(Query)代表当前的查询时刻，T(Failure)指代实际的或预测的失效时间。
[0084] 另一种类似指标是剩余使用寿命，SP:
[0085] 剩余使用寿命=T(Failure)-T(Query) (21)
[0086] 因此，与在查询时刻的实际寿命消耗（True_LC)相比，Estimated_LC(估得寿命消 耗）的估计误差使用下式来计算：
[0087]
[0088] 预测的寿命消耗误差在表1中列出，以表明FPCA模型的性能。表1示出了使用 不同的数据量（即，占所监测部件的整个寿命周期中的总信号读数的50%、60%、70%和 80%)的估计误差。换言之，50%是指将从钻具开始运行到其一半寿命为止的数据用于模 型中。如表所示，当估计基于一组较大的数据集时，估计误差变得较小。当使用80%的数 据时，估计误差小于5%。图3中还示出了当收集到80%的信号读数时的LC估计的置信区 间。
[0089] 表1 :寿命消耗估计性能
[0090]
[0091] 与其他模型（例如，结合了线性回归和核加权平均的FPCA的路径分类及估计模型 (PCE))相比，本文所公开的模型执行的更好。表2总结了FPCA模型和PCE模型的估计误差 的百分比。如其所示，针对可获得信号比例从50%至80%的五个测试部件而言，FPCA模型 提供了更高的估计精度。
[0092] 表2 :寿命消耗估计误差的比较
[0093]
[0094] 因此，如图4所示，本公开的方法包括收集第一组传感器信号（例如，训练数据集） 并基于所述第一组传感器信号使用函数主要分量分析（FPCA)来构建模型的步骤，其中该 模型用于估计井下钻具的部件的一个或多个性能指标。该方法还包括以收集第二组传感器 信号（例如，测试数据集）并基于所述第二组传感器信号来修正模型的步骤。使用修改后 的FPCA模型来估计该部件的一个或多个性能指标（例如，失效概率、寿命消耗等）。
[0095] 本公开所提供的系统和方法具有诸多变型。例如，可将来自钻具的不同部件的传 感器信号进行加权，然后将其组合以预测钻具的整体寿命消耗。该方法用于优化钻井及勘 探的性能，避免钻井现场的无产收时间（NPT)并减少维修和保养费用。
[0096] 已经对本公开的实施例进行了详细描述。通过参考并实践本公开，本领域技术人 员将显而易见失效实施例。因此，意图说明的是本说明书及附图仅作为示例而用于示范，本 公开的真实范围由如下权利要求阐明。
【主权项】
1. 一种用于监测钻井系统的方法，包括： 收集第一组传感器信号； 基于所述第一组传感器信号，使用函数主要分量分析FPCA来构建模型，其中所述模型 用于估计井下钻具的部件的一个或多个性能指标； 收集第二组传感器信号； 基于所述第二组传感器信号修正所述模型；及 利用修正后的模型来估计所述井下钻具的部件的一个或多个性能指标， 其中，所述传感器信号反映所述井下钻具中的部件的一个或多个状态。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述钻井系统中的部件选自钻头、钻柱、井下发 动机、MWD/LWD仪器、钻杆、钻铤、电池、传感器，或者交流发电机、轴承和栗。3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述钻井系统中的部件的状态选自温度、压力、 振动、钻压、噪声水平或RPM。4. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述钻井系统中的部件是印刷电路板组件PCBA。5. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述性能指标选自失效概率、寿命消耗或剩余使 用寿命。6. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述模型包括多个模型参数，所述模型参数包括 总均值函数、多个本征函数以及多个FPCA函数评分。7. 根据权利要求1所述的方法，其中，将所述第一组传感器信号用作训练数据集，以构 建所述模型。8. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二组传感器信号包括测试数据集。9. 根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一组传感器信号包括从所述井下钻具的 部件开始运行到该组件失效期间的信号读数。10. 根据权利要求8所述的方法，其中，所述第一组传感器信号包括来自同一部件的多 于一项操作的信号读数。11. 一种用于监测井下钻具的系统，包括： 钻井组件； 针对所述钻井组件设置的多个传感器，其中所述传感器提供与所述钻井组件相关联的 传感器信号； 处理器； 通信耦合到所述处理器的非暂时性计算机可读介质； 包含在所述非暂时性计算机可读介质中的一组处理器可执行指令，所述指令配置为能 实现如下所述的方法，该方法包括： 收集第一组传感器信号； 基于所述第一组传感器信号，使用函数主要分量分析FPCA来构建模型，其中所述模型 用于估计井下钻井组件中的部件的性能指标； 收集第二组传感器信号； 基于所述第二组传感器信号修正所述模型；及 利用修正后的模型来估计所述井下钻井组件中的部件的性能指标， 其中，所述传感器信号反映所述井下钻井组件中的部件的至少一种状态。12. 根据权利要求11所述的用于监测井下钻具的系统，其中，所述钻井组件包括钻头、 钻铤和MWD/LWD仪器。13. -种钻井系统，包括： 井下钻具； 针对所述钻井组件设置的多个传感器，其中所述多个传感器通过所述井下钻具穿过地 下岩层，并产生反映所述井下钻具中的一个或多个部件的状态的传感器信号； 用于实现如下方法的计算机，所述方法包括： 收集第一组传感器信号； 基于所述第一组传感器信号，使用函数主要分量分析FPCA来构建模型，其中所述模型 用于估计井下钻具中的部件的性能指标； 收集第二组传感器信号； 基于所述第二组传感器信号修正所述模型；及 利用修正后的模型来估计所述井下钻具中的部件的性能指标。14. 根据权利要求13所述的钻井系统，其中，所述井下钻具的部件选自钻头、钻柱、井 下电动机、MWD/LWD仪器、钻杆、钻铤、电池、传感器或交流发电机。15. 根据权利要求14所述的钻井系统，其中，在所述井下钻具的部件的状态选自温度、 压力、振动、钻压WOB，或RPM。16. 根据权利要求13所述的钻井系统，其中，所述井下钻具的部件是印刷电路板组件 PCBA017. 根据权利要求13所述的钻井系统，其中，所述性能指标选自失效概率、寿命消耗或 剩余使用寿命。
【专利摘要】本发明提供了用于监测钻井系统的方法和系统，这包括用于估计井下钻具的寿命消耗的方法和系统。该系统采用多个传感器，其用于提供与钻井系统中的部件的状态相关的传感器信号。利用函数主要分量分析(FPCA)来分析该传感器信号，以给出针对包括井下钻具的寿命消耗在内的一个或多个性能指标的估计。
【IPC分类】E21B47/00
【公开号】CN105041293
【申请号】CN201510209777
【发明人】詹晟, 赵金海, 郑和荣, 许卫平
【申请人】中国石油化工股份有限公司, 中石化休斯顿研究开发中心
【公开日】2015年11月11日
【申请日】2015年4月28日
【公告号】US20150308191