油井压力瞬变自动检测方法评估：提升油气藏管理效率与损伤监测新策略

本综述系统比较了六种基于信号处理的压力瞬变检测方法（如小波模极大值、卷积滤波等），聚焦石油工程中地层损伤监测的核心挑战。研究通过真实与合成数据集验证了卷积滤波法的优越性，为自动化PTA（Pressure Transient Analysis）提供了关键技术支撑，显著提升油井管理效率。

　　

Section snippets

Problem description

海量的PDG（Permanent Down-hole Gauges）数据使得压力瞬变分析（PTA）任务极为耗时，尤其在瞬变检测环节。由于压力瞬变由油井流量变化引发，理论上流量数据可用于检测。但流量数据鲜少逐井测量，通常仅监测平台总产量并通过间接计算获取单井流量。在此背景下，常见做法（Zheng and Wang, 2011）是逐一测试油井以校准流量计，但这一过程成本高昂且无法实时操作。因此，研究倾向于仅依赖压力数据实现瞬变检测。

Literature review

过去25年间，多种方法被开发用于实现及时准确的瞬变检测，各具优势与局限。本综述总结了该领域的关键贡献，凸显技术演进及其在不同场景下的适用性。

Athichanagorn等人（1999）提出使用小波变换检测生产速率变化引发的压力瞬变。他们采用二次样条进行变换，将信号分解为不同尺度，并通过模极大值识别瞬变起点。该方法对噪声敏感，需人工干预设定阈值。

Rai和Horne（2007）引入基于Savitzky-Golay（Savgol）滤波的方法，通过拟合局部多项式平滑压力数据，并计算一阶导数检测瞬变。其优势在于计算高效，但需预设窗口大小和多项式阶数。

Viberti等人（2007）提出基于压力数据斜率的方法，通过计算滑动窗口内压力变化率识别瞬变。该方法简单易实现，但对噪声敏感且需优化窗口参数。

Houze等人（2011）结合Savgol滤波与主成分分析（PCA），利用PCA降维提取压力数据特征，提升检测鲁棒性。该方法适用于高噪声环境，但计算复杂度较高。

Suzuki和Chorneyko（2009）及Suzuki（2018）开发卷积滤波法，通过设计特定核函数卷积压力数据，增强瞬变信号并抑制噪声。该方法在实验中表现最佳，成为最具前景的检测工具。

Chang等人（2019）提出基于压力导数的方法，通过计算压力对数导数识别瞬变起点。该方法借鉴传统PTA技术，但需优化阈值参数以适应自动化需求。

Materials and methods

本文对六种压力瞬变检测方法进行对比分析：

（1）小波模极大值法（Athichanagorn et al., 1999）

（2）Savgol滤波法（Rai and Horne, 2007）

（3）压力数据斜率法（Viberti et al., 2007）

（4）Savgol滤波结合PCA分析（Houze et al., 2011）

（5）卷积滤波法（Suzuki and Chorneyko, 2009; Suzuki, 2018）

（6）压力导数法（Chang et al., 2019）

方法选择综合考虑学术影响力与实际应用潜力。实验使用Petrobras S.A.提供的四个真实数据集及两个Saphir软件（KAPPA, 2015b）生成的合成数据集。评估指标包括F_0.5分数，兼顾精度与召回率。

Results

174个滤波数据集和30个导数阈值的实验结果如图6所示。图表展示了Athichanagorn（红色）、Raisavgol（橙色）、Viberti（黄色）、Houze（绿色）、Chang（蓝色）和Suzuki（紫色）方法的F_0.5分数。纵轴表示特定滤波、窗口/矩和阈值组合下的最高分，横轴表示数据集。表格呈现结果数值，方法按性能排序。卷积滤波法（Suzuki）在多数实验中表现最优，尤其在噪声环境中保持高鲁棒性。小波法（Athichanagorn）对参数敏感，而Savgol相关方法（Rai和Houze）需精细调参。压力导数法（Chang）在合成数据中表现良好，但真实数据中稳定性不足。

Conclusion

本文全面分析了六种自动化油井压力趋势中瞬变及关井（shut-in）检测方法。通过合成与真实数据集的交叉验证，卷积滤波法被证明是最优工具，为石油工程领域提供了高效、可靠的检测方案。本研究作为探索性工作，旨在识别方法在实际应用中的关键模式与挑战，为后续研究奠定基础。