Resumen

Con el objetivo de resolver los problemas de la producción actual y el estado de funcionamiento de la bomba de cavidad progresiva (PCP) en los pozos de metano en capas de carbón (CBM), que no pueden ser monitoreados oportunamente, evaluados cuantitativamente y predichos con precisión, se propone un método de cinco pasos para evaluar y predecir el estado de salud de los pozos PCP: preprocesamiento de datos, optimización de los parámetros principales, construcción del índice de salud, división del grado de salud y predicción del índice de salud. En este sentido, se realizó una formulación del índice de salud (HI) basada en el aprendizaje profundo, y se utilizó un método estadístico para definir el estado de salud de los pozos PCP como sano, insalubre o defectuoso. Esto permitió seguir investigando el modelo de predicción del HI de los pozos de PCP basado en la red de memoria a corto plazo (LSTM). Como se demostró en el estudio, pueden reflejar tanto la tendencia de cambio como la relevancia contextual del estado de salud de los pozos PCP con gran precisión para lograr una evaluación y predicción en tiempo real, cuantitativa y precisa. Al mismo tiempo, la conclusión ofrece una buena orientación sobre el análisis del rendimiento de la producción y la advertencia de fallos de los pozos PCP y sugiere una nueva dirección para la evaluación del estado de salud y la advertencia de otros equipos de elevación artificial.

• Materias:Dióxido de carbono Perforación de pozos de minas Yacimientos minerales Minería Minas y minería Geofluidos
• Subjects:Carbon dioxide Shaft sinking Mineral deposits Mining Mines and mining Geofluids
• Palabras claves:pozo de pcp, estado de pcp, estado de salud, modelo de predicción de hi, evaluación del estado de salud, modelo de pcp, optimización de los parámetros principales, construcción del índice de salud, análisis del rendimiento de la producción, bomba de cavidad progresiva
• Keywords:pcp well, status of pcp, health status, hi prediction model, health status assessment, model of pcp, principal parameters optimization, health index construction, production performance analysis, progressive cavity pump