中文摘要：

被称为石油工业第二次革命的水平井采油技术已在全球范围内发展与普及，并大规模应用于各种类型油气藏。由于注水采油、地质应力、化学反应等原因，使得水平井套管经常发生腐蚀、变形与破裂等工程问题，严重影响正常油气井生产及油田开发效果，因此，水平井套损检测成为石油工程中亟待解决的科学问题。本课题基于水平井输送仪器中的牵引器运行信息，采用多尺度非线性小波熵分析方法提取隐藏在其中的套管状态特征，深入研究各小波分解尺度上小波系数（或重构信号）的非广延性问题，结合改进的变异蚁群优化神经网络模式识别方法，实现对水平井套管状态分类综合识别。通过地面模拟及现场实验对套管状态特征提取与分类识别方法进行优化，最终构建基于多尺度非线性信息特征的套损动态检测智能信息处理系统。本课题研究不仅为恶劣环境下套管状态的无传感器检测提供新方法，同时也为水平井套管套损区域发现、套损危险等级评估与套管安全性预测探索新思路。

结论摘要：

本课题采用不同于套损检测的常规方法，利用水平井输送仪器中的牵引器中的非专用传感器工作信息（例如磁定位传感器等），采用多尺度非线性小波熵分析方法，将非广延熵理论与小波分析结合，提取隐藏在其中的套管状态特征，对非广延小波熵提取的特征信息进行证据融合，利用聚类分析获得原始分类规则，进而实现对水平井套管状态的分类综合识别。项目研究中首先利用善于表征广义系统复杂度的Tsallis熵与插值提升小波结合，构造一种非广延小波熵——Tsallis小波熵，并解释其衍生算法的物理意义。从小波混叠、特征提取效果与算法复杂度等方面，研究Tsallis小波熵的工作机理及适用范围，分析其与Shannon小波熵的联系与区别，给出非广延参数的选取原则，并通过仿真予以验证。建立地面水平井套管试验平台，基于自行研制的水平井牵引器，在地面重现水平井测井过程，以搭载接箍磁定位仪采集到的原始CCL信号为研究对象，利用Tsallis小波熵对蕴藏其中的射孔、接箍及局部腐蚀等信号特征进行提取。通过对特征提取效果的分析，研究Tsallis小波熵各衍生算法的特点，深入剖析Tsallis小波熵的工作机理及适用范围，同时通过数理统计方法对Shannon小波时间熵射孔特征提取缺陷进行分析，指出了Tsallis奇异熵的物理意义及相对Shannon小波熵表现出的优势。实验证明，在模拟地质断层、套管局部腐蚀及牵引器驱动电流噪声等因素干扰下，尽管CCL信号具有低信噪比、频谱宽泛等特点，项目研究中提出的Tsallis小波奇异熵、能量熵等小波熵衍生算法不但弥补了传统Shannon小波熵特征提取算法的不足，而且能够对接箍、射孔及套管局部腐蚀特征予以提取。基于Tsallis小波熵提取结果，我们利用分类识别方法对套管特征的提取结果进行识别，针对Shannon小波熵和Tsallis小波熵两种方法提取的套管特征样本库，利用相同的分类识别予以特征辨识，并利用ROC曲线分析法对辨识结果予以评估，证明了基于Tsallis小波熵套管特征提取方法的先进性。综上所述，本课题研究以测井仪器传感器复杂信息为基础，采用多尺度非线性特征提取方法进行复杂数据的二次挖掘，从而获得套管的工作状态，不仅为恶劣环境下套管状态的无传感器检测提供新方法，同时也为水平井套管套损区域发现、套损危险等级评估与套管安全性预测探索新思路。