Презентация БалтахановаВКР12

1.

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего образования «Московский авиационный институт (национальный
исследовательский университет)»
(МАИ)
Обнаружение аномалий с использованием методов
машинного обучения при горизонтально-направленном
бурении
Выполнила:
студентка группы М3О-218СВ-24 Балтаханова А.А.
Научный руководитель:
к.т.н., доцент кафедры 307 МАИ Склеймин Ю.Б.

2.

Бурение пилотной скважины
• формирование первичной (пилотной) скважины малого диаметра по
заданной траектории. Этот процесс создает проектный коридор для
будущей коммуникации (трубы, кабеля и т. д.). От качества выполнения
этого этапа зависит успех всех последующих работ по прокладке
трубопровода.
2

3. Актуальность

Важность контроля этапа пилотного бурения
Критичность этапа
Влияние на весь процесс
При пилотном бурении формируется траектория будущей
скважины, по которой затем выполняются расширение и
протяжка трубы.
Отклонения на раннем этапе могут привести к проблемам
на последующих этапах бурения .
Постепенное развитие отклонений
Высокая цена позднего обнаружения
Предаварийные режимы часто проявляются не одним
скачком, а совместным изменением параметров.
Поздняя реакция повышает риск прихвата инструмента,
выхода бурового раствора, остановки работ и
дополнительных затрат.
3

4. Цель и задачи исследования

Цель исследования: разработка и исследование подхода к выявлению аномалий с
использованием машинного обучения при горизонтально-направленном бурении.
Задачи
• Исследовать существующие подходы для выявления аномалий в процессах бурения.
• Сформировать перечень целевых отклонений.
• Определить состав и структуру данных, необходимых для анализа данных на этапе
пилотного бурения.
• Сформировать набор данных.
• Обосновать и реализовать двухэтапный гибридный подход к обнаружению и
классификации отклонений.
• Проанализировать полученные результаты.
4

5.

Текущий метод обнаружения аномалий на этапе пилотного бурения
Текущий процесс контроля
Ограничения подхода
• локатор отслеживает
положение буровой головки;
• сложно учитывать все
параметры одновременно;
• оператор контролирует
параметры буровой
установки;
• ранние отклонения
развиваются постепенно;
• решение зависит от опыта
оператора;
• оценка состояния во многом
субъективна;
• нет формальной оценки
аномальности;
• не определяется тип
отклонения.
5

6.

Методы для обнаружения аномалий
Подход
Идея
Преимущество
Ограничение
Пороговые методы
Отклонение фиксируется при
выходе параметра за заданную
границу
Просты и понятны
Не
учитывают
совместное
изменение параметров,
Не определяют тип отклонения,
Могут давать ложные тревоги
Методы с учителем
Модель обучается различать
нормальные и аномальные
режимы по размеченным
данным
Позволяют
Требуют большого объема
распознавать типы размеченных данных (в ГНБ
отклонений
недостаточно)
Методы без учителя
Модель изучает нормальный
режим и выделяет нетипичное
поведение
Подходят при
дефиците
аварийной
разметки
Гибридный подход
Сначала обнаружение
Совмещает
отклонения, затем определение преимущества
его типа
двух подходов
Обнаруживает факт отклонения,
но не определяет тип
отклонения
Сложнее в реализации
6

7.

Гибридный подход
Особенности задачи ГНБ:
• нормальных участков больше, чем
аварийных
• отклонение может проявляться в
нескольких каналах
• оператору важен не только сигнал, но и
характер проблемы
Гибридный подход
1 этап. Автоэнкодер
выявляет нормальные и
аномальные окна по совместной
динамике параметров
Горизонтально-направленное
бурение
Недостаточно исследовано:
• анализ пилотного бурения как
многопараметрического временного
процесса;
• совместный учет параметров буровой
установки, траектории и характеристик
прокола;
• гибридные подходы: обнаружение
аномалии + определение ее типа.
2 этап. Классификатор
уточняет предполагаемый тип
отклонения
7

8.

Контекстная диаграмма гибридного подхода
8

9.

Расширенная контекстная диаграмма гибридного подхода
9

10.

Входные данные для контроля пилотного бурения
Данные
Статические характеристики
прокола
Фактическая
траектория
Плановая
траектория
Параметры буровой
установки
─ Длина прокола
─ Диаметр трубы
─ SDR трубы
(отношение диаметра
к толщине стенки)
─ Модель буровой
установки
─ Глубина
─ Уклон траектории
─ Пройденное
расстояние вдоль
трассы
─ Плановая глубина
─ Плановый уклон
─ Проектное
расстояние вдоль
трассы
─ Давление бурового
раствора
─ Тяговое усилие
─ Крутящий момент
─ Скорость вращения
─ Скорость
продвижения
Описывают
фактическое
положение
инструмента в
процессе бурения
Описывают проектный
профиль
Описывают
технологический
контекст прохода
Описывают текущую
нагрузку и режим
работы установки
10

11.

ER-диаграмма для обучения гибридной модели
prokol - центральная таблица,
описывает статические данные
пилотного прокола ГНБ;
rigTimeseries - временной ряд
параметров буровой установки;
trajectory - фактическая траектория
буровой головки;
plannedTrajectory - проектная
траектория;
anomalyLabels - интервалы
аномальных режимов и их типы.
11

12.

Подготовка и синхронизация данных
Цель этапа: привести параметры буровой установки, фактическую траекторию, плановую траекторию и
статические признаки к единой временной последовательности по каждому проколу.
Тип данных
Процесс обработки данных
Параметры буровой установки: тяга, момент,
давление, вращение, скорость продвижения
используется как основная временная шкала
Фактическая траектория: расстояние, глубина,
уклон
Линейная интерполяция по timestamp
Плановая траектория: проектная глубина,
уклон
Линейная интерполяция по distance
Отклонение от плановой траектории
рассчитываются разности: depth_error,
slope_error
Статические признаки: длина, диаметр, SDR
добавляются к каждой строке прокола
Модель установки: rigModel
кодируется one-hot способом
12

13.

Рассматриваемые архитектуры автоэнкодеров
13

14.

Метрики качества для оценки экспериментов
1 этап: обнаружение аномалий
Метрика
Precision
F1-score
Формула
Описание