钻井液在线溢漏监测系统研发与应用

引用本文

王俊, 姜亚辉, 王洪伟, 赵天华, 李铁, 袁伯琰. 钻井液在线溢漏监测系统研发与应用[J]. 录井工程, 2026,37(1): 21-27.
WANG Jun, JIANG Yahui, WANG Hongwei, ZHAO Tianhua, LI Tie, YUAN Boyan. R&D and application of online overflow and lost circulation monitoring system for drilling fluids[J]. Mud Logging Engineering, 2026,37(1): 21-27.
Doi:10.3969/j.issn.1672-9803.2026.01.004 复制到剪切板

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钻井液在线溢漏监测系统研发与应用

王俊, 姜亚辉, 王洪伟, 赵天华, 李铁, 袁伯琰

中国石油大庆钻探地质录井公司（地质研究院）

通信作者：姜亚辉高级工程师,1973年生,2017年毕业于吉林大学石油工程专业,现在中国石油大庆钻探地质录井公司从事录井设备研发、录井工艺研究工作。通信地址：163000 黑龙江省大庆市让胡路区地质录井分公司工艺装备研究与应用所。E-mail：jiangyahui@petrochina.com.cn

作者简介：王俊高级工程师,1982年生,2006年毕业于中国地质大学（武汉）资源勘查工程专业,现在中国石油大庆钻探地质录井公司从事技术质量管理工作。通信地址：163000 黑龙江省大庆市让胡路区地质录井分公司。E-mail：wangjun_lj@petrochina.com.cn

收稿日期: 2026-01-27

摘要

钻井液出口流量是录井工程中监测井下溢流与井漏的关键参数之一。鉴于常规靶式流量计等测量方法受非满管流态、现场振动及介质特性影响,测量精度低,预警延迟明显,难以满足高精度安全钻井的需求,通过研发一套基于雷达流速计、雷达液位计、高清摄像头与多参数融合模型的钻井液在线溢漏监测系统,实现了在非满管条件下钻井液出口流量的实时在线测量,较综合录井仪可提前1~3 min发现溢漏异常并报警。井场应用表明,该系统安装便捷、操作简单、维护成本低,有效解决了非满管流量测量精度低的难题,为钻井安全提供了可靠的技术保障。

关键词: 钻井液; 出口流量; 在线监测; 非满管; 井涌; 井漏; 安全钻井; 多参数融合

中图分类号:TE132.1 文献标志码:A

R&D and application of online overflow and lost circulation monitoring system for drilling fluids

WANG Jun, JIANG Yahui, WANG Hongwei, ZHAO Tianhua, LI Tie, YUAN Boyan

Geological Logging Company（Geological Research Insitute）, CNPC Daqing Drilling Engineering Company Limited, Daqing, Heilongjiang 163000, China

Abstract

The outlet flow rate of drilling fluid is one of the key parameters to monitor the downhole overflow and lost circulation in mud logging engineering. Given that conventional target type flowmeters and other measurement methods are affected by non-full pipe flow regimes, on-site vibrations, and medium characteristics, resulting in low measurement accuracy and significant delay in early warning, they are unable to meet the requirements for high-precision safe drilling. A drlling fluid online overflow and lost circulation monitoring system based on radar hydrodynamometer, radar liquidometer, high definition camera, and multiparameter fusion model has been researched and developed, which realizes real-time online measurement of drilling fluid outlet flowrate under non-full pipe conditions. Compared with the comprehensive mud logging units, it can detect overflow and lost circulation anomalies 1 to 3 minutes earlier and give an alarm. The wellsite application indicates that the system is easy to install, simple to operate, and has low maintenance costs, effectively solving the problem of low measurement accuracy of non-full pipe flowrate and providing reliable technical support for drilling safety.

Keyword: drilling fluid; outlet flowrate; online monitoring; non-full pipe; overflow; lost circulation; safe drilling; multiparameter fusion

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0 引言

录井技术在石油勘探开发中承担着实时采集、随钻分析工程与钻井液参数的任务, 发挥着“实时识别异常、精准风险预警”的核心作用。钻井液出口流量是判断井下溢流、井漏等工况的关键参数, 其监测准确性和预警及时性直接关系到井控安全。目前现场常用的出口流量测量方法主要包括靶式流量传感器测量法和超声波液位监测法。靶式流量传感器通过测量钻井液冲击靶体的转角来间接反映流量变化, 虽结构简单、成本低, 但受安装条件限制, 输出为相对值, 测量精度± 5%, 且易受钻井液粘度和固相含量影响, 难以满足定量预警需求^[1]。超声波液位法通过监测液面高度变化来推算流量, 灵敏度有所提升, 但声波易受现场振动、泡沫和钻井液飞溅干扰, 在复杂井场环境下稳定性不足, 报警延迟可达30~60 s^[2]。为提升测量精度, 亦有研究采用电磁流量计、科里奥利质量流量计等, 但这些仪表要求满管流态, 需对钻井液出口管线进行改造, 存在沉砂风险, 影响现场作业安全性^{[3, 4]}。

近年来, 随着传感器与数据融合技术的发展, 非接触、多参数融合的监测方法成为研究热点。通过集成多种传感器数据, 并结合钻井工况模型进行智能分析, 可显著提高钻井液溢漏早期识别的准确性与及时性^{[5, 6]}。然而, 针对非满管、高固相、强振动的钻井液出口流量实时高精度测量, 仍缺乏一套稳定可靠、现场适应性强的集成化解决方案。

针对上述技术瓶颈, 本文研制了一套钻井液在线溢漏监测系统。该系统集成雷达流速测量、雷达液位测量与视频光流分析, 结合多参数融合模型, 实现了非满管条件下出口流量的高精度实时测量与早期预警。

1 系统核心技术原理

本系统的核心技术在于通过非接触式传感器, 即雷达流速计、雷达液位计来分别获取钻井液表面流速与液位高度, 计算出非满管截面积, 最终融合多源数据实现钻井液流量的高精度计算与早期预警。

1.1 雷达流速测量原理

钻井液表面流速测量所用传感器是基于多普勒效应的雷达流速计, 通过传感器向钻井液表面发射24 GHz高频电磁波, 并接收流动液体表面散射的回波信号。该频段对含固相、泡沫的钻井液表面具有良好的穿透性和抗干扰能力^[7]。

由于液体表面运动导致反射信号频率发生偏移（多普勒频移）, 通过测量该频移即可计算表面流速（图1）。基于多普勒频移的流速计算公式为：

$v_{r} = \frac{ΔfC}{2 f \cos α}$ （1）

式中： $v_{r}$ 为液体表面流速; $Δf$ 为测量到的多普勒频移; $C$ 为光速; $f$ 为雷达的发射频率; $α$ 为雷达波束与液面的夹角, 本系统固定为45°。

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	图1 雷达流速测量原理示意

1.2 雷达液位测量原理

钻井液液位测量采用的传感器是雷达液位计, 传感器向液面连续发射高频微波信号并接收回波。通过计算发射与接收信号的频率差, 可精确计算波束飞行时间, 从而确定液面高度^[8]。计算公式为：

$H = L_{1} - \frac{CΔt}{2}$ （2）

式中： $H$ 为液面高度; $L_{1}$ 为液位计至导管底的距离; $Δt$ 为信号发射与接收时间差。

1.3 非满管截面积计算

通过雷达液位计测量出钻井液液面高度, 并结合钻井液在出口导管中的非满管状态, 可计算出钻井液流过的截面积。钻井液在出口导管内通常呈非满管流动, 其过流截面积（S）随液面高度（H）的变化而变化, 非满管截面积的计算分为钻井液液面高度（H）高于或低于导管的半径（r）两种状态来计算（图2）。

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	图2 出口导管内钻井液截面示意图

当钻井液液面高度大于或等于出口导管半径（H≥r）时, 出口导管内钻井液通过的面积计算公式为：

$S = π r^{2} (1 - \frac{\arccos (\frac{H - r}{r})}{π}) + (H - r) \sqrt[]{r^{2} - {(H - r)}^{2}}$ （3）

当钻井液液面高度小于出口导管半径（H<r）时, 出口导管内钻井液通过的面积计算公式为：

$S = r^{2} \arccos (\frac{r - H}{r}) - (r - H) \sqrt[]{r^{2} - {(r - H)}^{2}}$ （4）

1.4 流速校正

为弥补雷达在钻井液表面流态复杂（如强紊流）工况下的测量误差, 系统引入高清摄像模块, 基于视频光流法, 通过分析连续视频帧中图像亮度的时空变化规律, 估算像素运动速度^[9], 进而实现钻井液表面流速的校正。

1.4.1 原理

针对钻井液的流动特性, 采用亮度守恒假设构建基础光流约束方程：假设图像中某像素点（x, y）在时刻t的亮度为I（x, y, t）, 若该像素点在微小时间间隔dt内移动至位置（x+dx, y+dy）, 且移动过程中亮度保持不变, 则满足：

I（x, y, t）=I（x+dx, y+dy, t+dt）（5）

对公式（5）右侧进行泰勒展开并忽略高阶小项, 可得到光流约束的线性化方程：

$I_{x} u + I_{y} v + I_{t} = 0$ （6）

式中： $I_{x} 、 I_{y}$ 分别为图像亮度在像素点（x, y）处x、y方向的空间偏导数; I_t为图像亮度在像素点（x, y）处的时间偏导数; $u$ 、 $v$ 分别为像素点在x和y方向的运动速度分量（即光流分量）。

1.4.2 Lucas-Kanade算法

公式（6）仅为约束方程, 其中 $u$ 、 $v$ 两个未知光流分量无法直接求解。为此, 采用Lucas-Kanade算法, 即通过“局部窗口内所有像素运动规律一致”的假设, 在目标像素的局部邻域内构造超定方程组, 再利用最小二乘法求解 $u$ 、 $v$ , 最终实现钻井液表面特征点（如波纹、气泡）的运动速度计算^[10]。

在目标像素的局部计算窗口内, 对所有像素的光流约束方程（公式6）整合后, 得到以 $u$ 、 $v$ 为未知量的线性方程组, 通过矩阵求逆可得到 $u$ 、 $v$ 的解析解：

$[\begin{matrix} \sum {I_{x}}^{2} & \sum I_{x} I_{y} \\ \sum I_{x} I_{y} & \sum {I_{y}}^{2} \end{matrix}] [\begin{matrix} u \\ v \end{matrix}] = - [\begin{matrix} \sum I_{x} I_{t} \\ \sum I_{y} I_{t} \end{matrix}]$ （7）

$u = \frac{\sum I_{x} I_{t} \sum {I_{y}}^{2} - \sum I_{y} I_{t} \sum I_{x} I_{y}}{\sum {I_{x}}^{2} \sum {I_{y}}^{2} - （ \sum I_{x} I_{y} ）^{2}}$ （8）

$v = \frac{\sum I_{y} I_{t} \sum {I_{x}}^{2} - \sum I_{x} I_{t} \sum I_{x} I_{y}}{\sum {I_{x}}^{2} \sum {I_{y}}^{2} - （ \sum I_{x} I_{y} ）^{2}}$ （9）

1.4.3 像素位移-物理位移的转换

像素与物理速度的标定核心是确定像素-物理长度标定系数。具体现场标定步骤如下：

（1）在摄像头视野内的钻井液流道中放置一个已知实际长度为L_real的标尺（如10 cm）。

（2）采集流道图像, 测量该标尺在图像中对应的像素长度L_pixel。

（3）计算标定系数：

$K = \frac{L_{real}}{L_{pixel}}$ （10）

（4）为降低标定误差, 需在不同流态条件下重复上述标定过程, 取多次标定得到的K的平均值作为最终标定系数, 并定期对该系数进行校验。

（5）空间转换步骤如下：

首先, 将“像素维度的位移”转换为钻井液的“实际空间位移”, 步骤如下：

$Δ x_{p} = x_{new} - x_{old}$ （11）

$Δ y_{p} = y_{new} - y_{old}$ （12）

式中： $Δ x_{p}$ 、 $Δ y_{p}$ 分别为像素点在x、y方向的像素位移; x_new、x_old分别为像素点在当前帧（new）与前一帧（old）中x方向的像素坐标; y_new、y_old分别为像素点在当前帧（new）与前一帧（old）中y方向的像素坐标。

然后, 将光流法得到的像素位移转换为实际物理位移：

$Δ x_{m} = Δ x_{p} K_{x}$ （13）

$Δ y_{m} = Δ y_{p} K_{y}$ （14）

式中： $Δ x_{m}$ 、 $Δ y_{m}$ 分别为像素点对应x、y方向的实际空间位移; K_x、K_y分别为摄像系统x、y方向的标定系数, 表示单位像素对应的实际空间长度, 需通过物理标定实验确定。

最后, 合成钻井液的表面流速：

$v_{0} = \sqrt[]{（ \frac{Δ x_{m}}{Δ t_{m}} ）^{2} + （ \frac{Δ y_{m}}{Δ t_{m}} ）^{2}}$ （15）

式中： $Δ t_{m}$ 为帧间隔。

1.4.4 多传感器流速的自适应加权融合模型

为提升钻井液表面流速测量的可靠性与精度, 本系统采用自适应加权融合算法, 对雷达测得的流速（ $v_{r}$ ）与光流法测得的流速（ $v_{0}$ ）进行数据融合, 得出融合流速（ $v_{fused}$ ）, 融合公式为：

$v_{fused} = w_{1} v_{r} + w_{2} v_{0}$ （16）

式中： $w_{1}$ 和 $w_{2}$ 为自适应权重系数, 非固定值, 需依据各传感器数据的实时置信度动态调整, 且满足约束条件 $w_{1} + w_{2} = 1$ 。

公式（16）置信度的评估基于以下3项关键因素：一是雷达数据置信度, 与雷达接收信号的强度、稳定性正相关, 信号越强且稳定性越高, 置信度越高; 二是视频数据置信度, 取决于图像清晰度、对比度及有效特征点数量, 光照充足、画面清晰且特征点丰富时, 置信度相对较高; 三是历史一致性, 对比短期内雷达与光流法所测流速的变化趋势, 随着二者趋势差异减小, 双方置信度均相应提升。

权重系数的调整需基于前期实验室与现场试验结果来确定：当流道内振动剧烈、泡沫含量较高时, 雷达信号易受干扰, 此时降低 $w_{1}$ , 提高 $w_{2}$ ; 当环境光线较暗、液面反射效果较差时, 视频图像质量下降, 此时降低 $w_{2}$ , 提高 $w_{1}$ 。

系统根据上述规则实时更新权重, 最终输出融合流速（ $v_{fused}$ ）。结合前文计算得到的过流截面积（S）, 即可得到钻井液出口的体积流量（Q）：

$Q = v_{fused} S$ （17）

2 系统硬件

基于上述原理, 系统的硬件选型以满足非接触、高精度、抗恶劣环境为核心目标。如图3所示, 系统硬件主要包括雷达流速计、雷达液位计、高清摄像头等。

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	图3 钻井液在线溢漏监测系统硬件示意

2.1 雷达流速计

选用K波段24 GHz雷达流速计, 该频段穿透力强, 对含固相、泡沫的钻井液表面具有良好的穿透性和抗干扰能力^[7], 且对钻井液中存在的气泡和固相颗粒不敏感。其流速测量范围0.01~10 m/s, 精度± 0.01 m/s, 波束角12°, 安装倾角固定为45°, 以适应钻井液表面流动方向。

2.2 雷达液位计

采用80 GHz高频脉冲雷达液位计, 高频可实现更窄的波束角（约3°）, 能有效避开导管壁干扰, 在有限空间内实现精准测距。液位测量范围0.001~3 m, 精度± 1 mm, 具备IP 67防护等级和良好的抗振动、抗粘附性能, 可完全适应钻井液飞溅环境。

2.3 高清摄像头

选用1000万像素工业级摄像头, 配备广角镜头与红外补光灯, 确保在夜间或井场光照不足时也能清晰成像。摄像头帧率60 fps, 以满足光流法对时间分辨率的要求。摄像头置于防水防尘护罩内, 能够适应井场多尘、潮湿环境。

2.4 安装方式与协同机制

在钻井液出口导管水平段正上方开一长方形安装口, 焊接法兰盘。采用一体化传感器支架, 将雷达流速计（45°斜向下）、雷达液位计（垂直向下）、高清摄像头（垂直向下）固定于支架上, 外部加装保护罩, 并通过法兰盘安装在导管上方。各传感器通过RS-485总线, 采用MODBUS-RTU协议与现场工控机通信, 实现数据同步采集与时钟统一。

3 系统软件

本系统软件承担钻井液溢漏监测过程中的数据采集、处理、融合、可视化显示及异常预警等核心功能, 采用模块化设计, 以保障系统运行的稳定性、可扩展性与维护便捷性。

3.1 软件架构

系统软件采用分层模块化架构, 主要包含数据采集、数据处理、数据设置、多参数融合模型交互四大功能模块, 各模块的功能架构及层级关系如图4所示。

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	图4 钻井液在线溢漏监测系统软件框架

（1）数据采集模块作为系统的感知层核心, 负责多源数据的实时接入：一方面采集现场传感器数据（包括钻井液液位、流速及图像信息）; 另一方面与综合录井仪实现联机通信, 同步接收其输出的所有数据, 为后续处理提供完整的原始数据支撑。系统以1 s为周期, 高频同步采集多源数据, 并统一时间戳, 保障数据的一致性与可靠性。

（2）数据处理模块是系统的运算与数据管理单元, 涵盖多维度功能：运算类功能包括过流截面积计算、钻井液流速计算、采集参数校正及数据滤波处理, 其中, 针对井场强振动环境, 对雷达数据（流速、液位）采用“卡尔曼滤波-自适应滤波-小波去噪”三重组合算法进行抗振动滤波处理, 对视频图像数据进行增强与校正, 提升光流法分析的鲁棒性。数据管理与可视化功能包括数据曲线绘制、数据报表整理、历史数据存储与回放, 实现原始数据到有效信息的转化与管理。

（3）数据设置模块为系统提供配置接口, 主要功能包括预警门限的自定义设置（适配不同工况的溢漏判定标准）、系统运行参数的调试与维护, 支撑系统在不同现场条件下的灵活适配。

（4）多参数融合模型交互模块承担数据融合与预警决策功能, 通过“数据采集-处理-融合-分析-预警”的闭环流程, 实现溢漏风险的精准识别与分级响应。具体而言, 模块将预处理后的多源数据映射至统一时空坐标系, 并基于多参数自适应加权融合模型, 动态融合雷达测得的流速与光流法计算的流速, 同时结合实时雷达液位计算的过流截面积, 最终输出高置信度的钻井液实时出口流量（Q）。通过与钻井液溢漏预警模型进行数据交互, 实现钻井液状态的实时监测, 并在检测到异常工况时触发钻井液溢漏预警。

3.2 用户界面与功能

系统软件主界面设计直观, 主要分为数据实时显示区、视频监控区、预警信息区、参数设置区4个功能区（图5）。数据实时显示区集中展示入口流量、出口流量（本系统测量值）、相对排量百分比、实时流量曲线等; 视频监控区实时显示钻井液出口处视频画面, 可实时观察流态; 预警信息区滚动显示当前报警信息（时间、类型、等级）及历史报警记录; 参数设置区提供预警阈值设置、传感器标定（如光流标定系数K）、融合权重手动微调等高级功能入口。

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	图5 钻井液在线溢漏监测系统软件界面

4 现场应用与效果分析

为验证钻井液在线溢漏监测系统的现场运行性能与工程适用性, 先后在不同油田的多口井开展了系统性现场试验与规模化工程应用。本文选取X 2油田TS井对所研发系统开展现场应用与效果分析。该井为定向井, 采用水基钻井液体系。依托该系统的实时监测与智能识别功能, 成功捕捉到钻井过程中发生的多次溢漏事件, 为现场及时采取应急处置措施、保障钻井作业安全提供了关键技术支撑。图6为钻井液在线溢漏监测系统现场安装示意图。

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	图6 钻井液在线溢漏监测系统现场安装

4.1 井漏监测实例

2025年8月13日17：58：00, TS井钻进至井深1 268.70 m时, 钻井液在线溢漏监测系统实时监测到出口流量由66.1 L/s开始显著下降, 至18：00：00降至35 L/s（图7）。综合录井仪监测数据显示, 18：01钻井液总池体积由162.8 m³ 开始下降, 至18：06降至150.2 m³ , 在此期间出口流量占比由82.1%同步降至53.5%（图8）。对比两类监测设备的响应时间可知, 钻井液在线溢漏监测系统较综合录井仪提前3 min发出一级报警信号, 现场立即停止钻进, 上提钻具循环钻井液观察, 确认是钻井液漏失, 及时调整钻井液性能进行堵漏, 为现场井队及时启动应急处置措施、避免漏失升级提供了保障。

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	图7 TS井钻井液在线溢漏监测系统井漏监测界面

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	图8 TS井综合录井仪井漏监测

4.2 溢流监测实例

2025年9月17日10：58：30, TS井钻至井深2 496.5 m时, 钻井液在线溢漏监测系统监测到出口流量由60.1 L/s开始缓慢上升, 至11：00：30升至79.2 L/s（图9）。综合录井仪监测数据显示, 11：01T_g由42.35%开始上升, 至11：05升至90.12%, 在此期间总池体积由148.50 m³ 缓慢升至149.83 m³ , 出口流量占比由42.8%同步升至47.4%（图10）。钻井液在线溢漏监测系统较综合录井仪提前2.5 min发出一级报警信号, 综合预警为气侵, 对于微流量的增加达到了精准监测。发生溢流预警后, 现场循环钻井液观察后确认为气侵造成微溢流, 并采取持续循环钻井液观察气测全烃值、钻井液返出情况等措施, 直至溢流风险解除后才进行下一步施工。录井对于微溢流的及时预警, 实现了钻井从“事后抢险”到“事前预防、事中精准控制”的本质转变, 是钻井工程实现安全、高效、经济施工作业的核心技术保障。

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	图9 TS井钻井液在线溢漏监测系统溢流监测界面

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	图10 TS井综合录井仪溢流监测

4.3 不同工况适配性分析

为验证系统在复杂钻井工况下的适配能力, 依托多口试验井的现场应用数据开展工况适配性分析, 结果表明该系统具备良好的工况适应性。针对钻井液出口导管直径这一关键影响因素, 系统可通过软件端灵活配置出口导管半径, 实现对DN 300-DN 800全尺寸范围出口导管的兼容适配。在钻井液类型适配层面, 系统在油基钻井液与水基钻井液体系中均保持稳定可靠的监测性能。从技术原理角度分析, 雷达波监测模块对介质电性变化具有天然的低敏感性, 可有效规避钻井液类型差异带来的监测干扰, 而光流法监测模块虽在高粘稠钻井液介质中存在特征点数量减少的问题, 但借助系统内置的融合模型权重自适应调整算法, 能够对两类监测模块的输出结果进行动态优化补偿, 从而保障整体监测精度满足现场工程要求。

5 讨论

5.1 系统优势

（1）高精度与非满管适应：融合多传感器数据, 实现了非满管流量的直接高精度测量, 克服了传统方法存在的瓶颈制约。

（2）预警及时性：通过多参数融合与早期微弱信号识别算法, 较综合录井仪可提前1~3 min发现溢漏, 为井控争取了宝贵时间。

（3）强环境适应性：非接触式测量避免了传感器磨损和污染; 硬件设备工作温度范围-40~70 ℃, 满足我国大部分油田环境要求, 软件算法具备抗振动、抗干扰能力。

（4）易用性与可维护性：安装简便, 软件界面友好, 日常维护工作量小。

5.2 局限性及优化方向

（1）极端工况影响：在钻井液粘度过高、表面近乎静止, 或井场振动异常剧烈时, 雷达信号质量与视频特征点提取可能受影响, 导致瞬时测量误差增大。未来可考虑引入更多源的数据（如导管振动频谱分析）进行辅助判别。

（2）标定影响：光流法标定系数K需现场标定, 其准确性受标尺放置位置和镜头视角影响。未来可研究基于导管已知尺寸的自动视觉标定方法。

（3）模型影响：当前融合模型基于有限井次数据训练。下一步要收集更多类型井的数据用于模型训练和参数更新, 提升模型能力。

（4）成本方面：相较于传统靶式传感器, 本系统硬件成本较高。但随着技术普及和规模化应用, 成本有望降低。

6 结论

（1）本文研发的钻井液在线溢漏监测系统, 成功将雷达测速、雷达测位与视频光流技术相结合, 构建了多参数融合模型, 实现了非满管条件下钻井液出口流量的实时、高精度在线测量。

（2）系统通过自适应数据融合与早期预警算法, 当发生溢漏时, 系统能够在5~10 s触发反应, 较综合录井仪提前1~3 min发现溢漏异常, 显著提升了井控响应的及时性。

（3）现场应用表明, 该系统安装便捷、运行稳定、操作维护简单, 在不同钻井液类型和工况下均表现出良好的适应性和可靠性, 为钻井安全生产提供了有效的技术手段。

（4）尽管系统在极端工况下存在一定局限性, 但其整体性能满足现场工程需求。后续工作将围绕扩大应用范围、优化融合模型等方面展开, 以进一步推动该技术的完善与普及。

编辑唐艳军

参考文献

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[9]	HORN B K P, SCHUNCK B G. Determining optical flow[J]. Artificial Intelligence, 1981, 17(1-3): 185-203. [本文引用:1]
[10]	LUCAS B D, KANADE T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision[C]//Proceedings of the 7th international joint conference on artificial intelligence. Vancouver, 1981: 674-679. [本文引用:1]

2021

0.0

... 5%,且易受钻井液粘度和固相含量影响,难以满足定量预警需求^[1] ...

2020

0.0

... 超声波液位法通过监测液面高度变化来推算流量,灵敏度有所提升,但声波易受现场振动、泡沫和钻井液飞溅干扰,在复杂井场环境下稳定性不足,报警延迟可达30~60 s^[2] ...

2023

0.0

... 为提升测量精度,亦有研究采用电磁流量计、科里奥利质量流量计等,但这些仪表要求满管流态,需对钻井液出口管线进行改造,存在沉砂风险,影响现场作业安全性^[3,4] ...

2022

0.0

2024

0.0

... 通过集成多种传感器数据,并结合钻井工况模型进行智能分析,可显著提高钻井液溢漏早期识别的准确性与及时性^[5,6] ...

2023

0.0

... 通过集成多种传感器数据,并结合钻井工况模型进行智能分析,可显著提高钻井液溢漏早期识别的准确性与及时性^[5,6] ...

2020

0.0

... 该频段对含固相、泡沫的钻井液表面具有良好的穿透性和抗干扰能力^[7] ...

... 1 雷达流速计选用K波段24 GHz雷达流速计,该频段穿透力强,对含固相、泡沫的钻井液表面具有良好的穿透性和抗干扰能力^[7],且对钻井液中存在的气泡和固相颗粒不敏感 ...

2019

0.0

... 通过计算发射与接收信号的频率差,可精确计算波束飞行时间,从而确定液面高度^[8] ...

1981

0.0

... 4 流速校正为弥补雷达在钻井液表面流态复杂（如强紊流）工况下的测量误差,系统引入高清摄像模块,基于视频光流法,通过分析连续视频帧中图像亮度的时空变化规律,估算像素运动速度^[9],进而实现钻井液表面流速的校正 ...

1981

0.0

... 的假设,在目标像素的局部邻域内构造超定方程组,再利用最小二乘法求解 u、 v,最终实现钻井液表面特征点（如波纹、气泡）的运动速度计算^[10] ...