用于永久井压力测量数据自动预处理的新瞬态识别方法

《Geoenergy Science and Engineering》：New Transient Identification Methods for Automated Pre-processing of Pressure Measurements with Permanent Well Gauges

本文提出了一种基于压力数据（PDG）的自动化瞬变识别方法，结合TPMR和LMIR算法，无需预处理即可直接检测关停和阶梯流动瞬变，并集成到同步数据、流量重建和时间滑移分析中，显著减少人工干预。

　　压力监测与温度计是各种行业中用于井和储层监视系统的重要工具，包括石油和天然气开采、地热能生产以及碳捕集与封存（CCS）。随着技术的发展，安装永久井下压力计（PDG）已成为行业标准，它能够结合流量数据，通过压力瞬态分析（PTA）提供井和储层的监测数据。然而，传统的压力瞬态识别过程往往需要大量的人工试错操作，通常包括对PDG数据进行预处理，如重采样、去噪或异常值剔除。这些预处理步骤可能会遗漏一些关键信息。此外，原始数据中缺乏压力与流量的同步性，进一步复杂化了PTA的应用。

为了克服这些挑战，本文提出了一种新的自动化瞬态识别方法，该方法直接从原始PDG数据中进行识别，无需进行重采样、去噪或异常值处理，从而保留了原始数据的完整性。该方法结合了两种新的独立技术：地形显著度最大旋转（TPMR）和局部最小值旋转（LMIR）。TPMR方法利用地形显著度的概念来识别显著的关井瞬态，而LMIR方法则通过识别旋转后的压力数据中的局部最小值来检测多速率流动瞬态。这两种方法共同作用，能够自动将压力历史数据划分为连续的流动和关井瞬态，减少了对人工干预的依赖。

在实际应用中，PDG数据的处理面临着一系列挑战。由于井下环境的高温和高压，PDG数据通常包含噪声和异常值，这使得手动预处理变得复杂且耗时。此外，压力和流量数据通常来自不同的测量系统，采样频率和时间戳存在差异，导致数据对齐困难。这些对齐问题可能显著影响PTA的准确性。为了应对这些挑战，本文提出的自动化瞬态识别方法不仅能够处理这些数据，还能在不依赖人工干预的情况下，实现高效的数据分析。

该方法的实施流程包括以下几个关键步骤。首先，通过TPMR方法识别关井瞬态的底点和顶点，然后使用LMIR方法在流动瞬态中识别多速率变化点。TPMR方法基于地形显著度的原理，通过比较压力数据中各个点的显著度，自动检测出显著的关井瞬态。而LMIR方法则通过旋转压力数据，使其趋势与x轴对齐，从而检测出局部最小值，进而识别出多速率流动瞬态。这两种方法的结合，使得瞬态识别过程更加高效和准确。

在实际测试中，该方法在挪威大陆架的两个实际PDG数据集上得到了验证。第一个测试案例是识别持续时间超过50小时的关井瞬态，第二个测试案例是识别持续时间超过1小时的多速率流动瞬态。测试结果表明，该方法能够准确识别出这些瞬态，并且在减少人工干预的同时，保持了数据的完整性和准确性。此外，该方法还能够实现压力与流量数据的同步，通过识别出的瞬态点，将流量数据映射到压力数据上，从而进行流量重建。

压力与流量数据的同步对于PTA分析至关重要。在实际操作中，由于数据来源的不同，压力和流量数据可能存在时间上的不一致。通过自动化的方法，可以有效地解决这一问题，提高数据分析的效率和准确性。本文提出的方法不仅适用于石油和天然气行业，还可以扩展到地热能生产和CCS等新兴领域。在这些领域中，PDG数据可以用于分析井下操作对储层性能的影响，以及监测CO?注入过程中的压力变化。

该方法的另一个重要优势是其对原始数据的依赖性较低。通过使用TPMR和LMIR方法，可以在不进行数据预处理的情况下，直接从原始PDG数据中识别出瞬态。这种方法不仅减少了数据处理的时间和成本，还避免了因预处理步骤可能带来的信息损失。此外，该方法中的参数设置也相对简单，仅需设定一个基于专家知识的阈值，即可完成对瞬态的识别。

在实际应用中，该方法的灵活性和适应性也得到了验证。例如，在水井注入过程中，压力上升通常对应于流动瞬态，而压力下降则对应于关井瞬态。通过TPMR和LMIR方法，可以自动识别这些瞬态，并且在需要时，可以通过调整参数来适应不同的数据环境。此外，该方法还可以用于其他类型的井，如生产井，通过对压力数据进行适当的转换，使其符合注入井的数据特征，从而实现自动化瞬态识别。

总之，本文提出的方法为自动化瞬态识别提供了一种新的解决方案，能够有效应对PDG数据处理中的挑战，提高数据分析的效率和准确性。该方法不仅适用于石油和天然气行业，还可以扩展到其他相关领域，如地热能生产和CCS。通过将该方法集成到自动化井监测流程中，可以进一步提升井和储层管理的水平，为工业应用提供有力的技术支持。