报告摘要：

深层、超深层油气资源钻井过程中井下复杂频发、安全风险大。传统地面故障检测方法通常响应速度慢、识别精度低。本报告提出利用近钻头工程参数，直接在井下进行工况识别的新思路。利用端到端的监督学习神经网络，识别井下静止与循环工况，并在这两类工况下，借助双测点间单相水力学压耗模型，确定流体密度及流变参数。基于瞬态泵排量方程、螺杆钻具扭矩-压耗方程及变质量流动理论，建立瞬态气侵及漏失数值模型，利用AUSMV格式及特征线法对模型进行求解。基于无迹卡尔曼滤波理论与双测点变质量水力学理论，提出井下气侵与漏失定量检测方法。将该算法写入井下计算机，可实现气侵与漏失直接在井下定量检测。