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公开(公告)号：CN114198087A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111537363.5
申请日：2021-12-15
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于评估井眼清洁不充分风险的方法、装置及系统，方法包括获取井筒上若干个测量点的实测压力，并根据各个测量点的实测压力，获取井筒上相邻两个测量点的实测压降；获取井筒上相邻两个测量点的理论压降；根据井筒上相邻两个测量点的理论压降与实测压降，判断井眼清洁不充分风险。本发明的有益效果是：井筒上相邻两个测量点之间的理论压降包括由摩擦效应引起的压降以及由静水压力引起的压降，但是，实际钻井液中的悬浮岩屑会显著改变井眼中的压降。如果存在大量岩屑，则计算得出的理论压降与实测压降之间会出现明显差异，因此，通过比较理论压降与实测压降的大小关系可用于评估井下井眼清洁状况，判断井眼清洁不充分的风险。
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公开(公告)号：CN119531792A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411756795.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种井下复杂工况模拟装置及方法，装置包括模拟井筒、钻井液注入机构、钻井液排出机构、地层流体注入机构及地层流体排出机构，所述模拟井筒包括安装板、第一固定座、第二固定座、外套管、内钻杆、挤压机构及旋转机构；所述钻井液注入机构用于将泥浆注入所述外套管的一端。本发明的有益效果是：通过地层流体注入机构向至少一个所述侧入口内注入气体或液体，从而模拟实际钻井时的气侵或井涌，通过地层流体排出机构模拟实际钻井时的漏失，通过本装置可以在实验室内模拟实际的井下复杂工况，可为岩屑运移过程、井漏、溢流、井漏溢流同时发生、三相流动过程的室内研究创造必要条件，可以用于指导流动模型的建立及钻井施工。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117888822A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410067696.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种防斜和降低井下钻具横向振动的直井底部钻具组合设计方法，属于钻井技术领域。该防斜和降低井下钻具横向振动的直井底部钻具组合设计方法包括根据地层倾角和井筒直径，确定BHA的类型，并确定所需要优化的参数，确定初始族群，保留初始族群中具有防斜能力的BHA构成新的族群，并使用遗传算法优化BHA结构参数，得到最优的BHA结构参数。本发明的防斜和降低井下钻具横向振动的直井底部钻具组合设计方法能够在满足防斜需求的前提下，最大化的降低钻具组合产生的横向振动强度，在实现防斜的同时提高钻井效率，降低钻井能量消耗。
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公开(公告)号：CN117454591A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311229742.7
申请日：2023-09-21
Applicant: 长江大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于石油天然气钻井技术领域，涉及一种水力振荡器安放位置优化方法，先收集数据，再采用轴向振动传播模型进行模拟计算钻压；然后确定有效牵引力系数，并获取有效牵引力系数随安放位置变化的曲线，最后确定水力振荡器安放位置，在钻头前进的条件下模拟得到钻压曲线，考虑了机械钻速对有效牵引力系数的影响，其结构更为准确，而且数据处理量小，无需复杂的现场设备，能有效准确的获得水力振荡器的最优安放位置，提高水力振荡器在水平井钻井中的减摩阻效果。
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公开(公告)号：CN119358383A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411370687.8
申请日：2024-09-29
Applicant: 长江大学
IPC: G06F30/27 , E21B47/00 , G06N3/086 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种底部钻具组合和钻头粘滑振动强度评估方法和装置，属于粘滑振动强度评估技术领域。本发明的方法包括获取粘滑振动时的径向或切向加速度数据；对获取的粘滑振动时的粘滑振动的径向或切向加速度数据进行数据处理，获得粘滑振动的径向或切向加速度的特征值；以获取的粘滑振动的径向或切向加速度特征值作为预先训练好的粘滑指数预测神经网络模型的输入值，预测粘滑指数；本发明还提供了基于该评估方法的评估装置，本发明不需要检测转速数据，仅通过单个加速度传感器即可实测粘滑振动时的径向或切向加速度数据，单个加速度传感器的安装布置简便，能够避免井底钻具上安装多个传感器难度较大的问题，且本发明的评估结果精准。
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公开(公告)号：CN118865228A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410813961.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 长江大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06T7/50 , G06T5/94
Abstract: 本发明公开了一种基于深度相机的井下掉块自动检测和识别方法，包括获取深度相机拍摄的井下返排泥浆岩屑深度图像，得到处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像；将标注后的处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像作为训练集，对掉块目标检测网络模型进行训练、验证和测试，从而得到已训练的掉块目标检测网络模型。本发明的有益效果是：通过深度相机在振动筛上方获取未清洗的井下返排泥浆岩屑深度图像，再对井下返排泥浆岩屑深度图像进行一系列预处理操作，从而获取处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像，再利用掉块目标检测网络模型对掉块进行检测和识别，可以实现对掉块的准确的、实时的识别检测，为井壁稳定性和井眼是否清洁作为重要参考。
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