随着人类能源需求的增长，油气钻井活动日益频繁。激光钻井在能源领域具有极大的应用价值，有望实现井下原位玻璃套管的制造，以替代传统金属套管，为油气钻井工程节省大量时间和资金。激光辐照岩石玻璃化的稳定形成是实现玻璃套管的关键因素。基于激光扫描花岗岩实验并结合物相检测和数值模拟方法，对激光烧蚀花岗岩玻璃化的影响因素和机理进行了研究。结果表明，受激光扫描后，花岗岩各组成矿物按熔化的难易程度分别发生熔化和碎裂现象，部分表面转化为深色玻璃；高速气流可有效清除岩石碎屑和粉尘，且能够提高激光作用效率和增加岩石玻璃的附着力；花岗岩易受温度作用而发生破裂，其较低的扫描速度和气流辅助条件有利于玻璃化的形成。在实际工程应用中，采用控制扫描速度和辅助高速气流的方法控制岩石的温度作用，形成稳定岩石玻璃和制造稳固覆盖于硬岩表面的原位玻璃化井壁。本研究探究了激光扫描作用岩石的玻璃化机理，为拓展激光钻井的工程应用提供了重要参考。

针对多传感器管道缺陷检测数据融合精度不高的问题，提出了一种改进鸟群算法（IBSN）与加权正则化极限学习机（WRELM）相结合的多传感器检测管道缺陷数据融合方法。首先，利用电磁超声导波、漏磁以及涡流检测设备采集管道缺陷数据，将高斯核函数样本权重矩阵和正则化参数引入极限学习机中，建立WRELM数据融合模型；而后，通过引入混沌变量和高斯扰动、优化警惕行为以及改变飞行行为中步长因子来优化鸟群算法，采用IBSA优化WRELM输入层到隐含层的连接权值和隐含层的偏置；最后，利用多仪器检测管道缺陷数据融合平台进行实验分析。实验结果表明：采用IBSA-WRELM的多仪器检测管道缺陷数据融合模型的误差最小，仅为2.33%，有效提高了多仪器检测管道缺陷数据的融合精度。

以37Mn5钢作为测试基材，利用选择性激光熔化（selective laser melting，SLM）工艺在基体表面制备WC/Co涂层，以恒电位方法测试了海水介质下的磨蚀性能。研究结果表明：WC/Co涂层产生（111）、（200）和（311）各晶面对应衍射峰。WC/Co涂层厚度约3 μm，形成较粗糙的表面结构，在载荷作用下发生划伤现象。当载荷为5 N时，极化曲线往右下角偏移，腐蚀电位也明显提高，得到更小的腐蚀电流密度，阳极区电流密度明显波动。提高阳极电位后，钝化膜已被击穿并产生了微孔，导致电流明显提高。当WC/Co涂层电位升高后，摩擦因数提高，引起涂层腐蚀现象，磨损量增加。电位0.5 V时涂层已经发生了磨穿，形成了大量点蚀形态凹坑结构，出现了划伤的犁沟，磨痕边界也发生了少数剥落。

中缅油气管道的沉降导致管道弯曲、变形甚至破裂，因此开展管道沉降监测对于管道的建设与维护具有重要意义。永久散射体合成孔径雷达干涉测量（PS-InSAR）技术具有全天时、全天侯、监测范围广和精度高的优势，以中缅天然气管道——若开山段两侧3 km缓冲区范围为研究区域，采用PS-InSAR方法获取异常形变区域，然后进一步结合研究区的坡度、坡向、植被和土壤等多源数据信息建立风险判定模型对中缅油气管道进行滑坡风险评估，并判定滑坡及管道风险等级。主要结论为：1）基于升、降轨融合的PS-InSAR方法进行形变监测，共获取90个形变较大区域，平均形变量在-25~25 mm之间，大部分区域仍趋于稳定。2）基于坡度、坡向等多源数据进行滑坡风险等级划分、管道运行安全等级划分，结果显示滑坡一级风险区13个，二级风险区18个，三级风险区59个；管道一级风险区10个，二级风险区14个，三级风险区66个。

针对油气井下油气水三相流的持气率测量, 设计开发了一种高可靠性的光纤探针。探针敏感探头采用锥形蓝宝石结构, 蓝宝石敏感探头与过渡管, 以及过渡管与保护套管间均采用金基焊料焊接密封。对研制的光纤探针进行了可靠性实验和油气水三相流持气率测试, 结果表明, 该光纤探针可以承受高温(150℃)、高压(100MPa)环境, 具有较高可靠性。管柱内的油气水三相流呈段塞流型, 持气率为46%。该研究验证了光纤探针应用于油气井持气率测量的可行性, 为后续的工程应用推广提供了理论依据和实际指导。

在管道油气泄漏检测中最主要的难题是管道距离过长的问题, 利用传统检测模式效果不好。提出一种基于光纤技术的管道油气泄漏共轭梯度回声状态网络(ESN)检测方法。首先, 利用光纤探测技术对长距离油气管道的实时数据进行监测和采集, 并利用数据串联方式, 结合粗糙集算法对采集的泄露数据采样无标记数据的维度压缩方式, 实现数据的降维和简化；其次, 选取ESN对降维后的油气管道泄露数据进行分析和处理, 并基于正则化方式对ESN的权重进行初步的优化, 在此基础上利用Hessian矩阵的半正定性, 对初步的权重结果进行深入的学习优化, 实现ESN对油气管道泄露数据的识别能力；最后, 通过实测的数据仿真验证, 提出的油气管道的泄露监测模型具有更高的识别精度和计算效率。

钻井液中的烃能够显示出地层的含油气情况，地层含油气浓度的检测对识别真假油气显示，特别是准确解释和评价油气层具有重要意义。基于激光拉曼光谱技术具有连续、快速、直接检测样品的独特优势，开展了激光拉曼光谱技术应用于钻井液中含烃浓度定量识别的研究。实验室条件下搭建的激光拉曼在线检测系统对C7～C14正构烷烃及苯进行了检测与振动模式指认，在水基钻井液中优选正辛烷作为标志烃，基于最小二乘法建立了水基钻井液中正辛烷不同特征峰数学模型，在1 298 cm-1频移处振动强度与正辛烷含量具有良好的线性关系；在柴油基钻井液中优选苯作为标志烃，基于最小二乘法建立了油基钻井液中苯的不同特征峰数学模型，在986 m-1频移处振动强度与添加苯含量具有良好线性关系。实验结果表明：激光拉曼光谱技术可用于钻井液中含烃浓度的检测，为反演地层含油气浓度，提高油气层判识精度提供了一种新的途径。

为了准确检测油田伴生气中微量H2S气体的含量, 设计一种模拟油田伴生气中微量杂质气体H2S的在线实时分析系统, 能够为油田伴生气回收利用工艺的改进和制定提供依据。该系统基于可调谐激光吸收光谱技术和波长调制技术, 利用可调谐的分布反馈式激光器、锁相放大器, 结合改进新型Herriot气室、InGaAs探测器, 实现了模拟油田伴生气中微量气体H2S的实时在线监测。为消除背景气体CH4以及其他杂质气体的干扰, 开展RBF和经典BP神经网络的对比实验。通过模拟混合气站配备多种不同浓度的H2S标准气体测试系统, 实验结果表明, 在强大背景气体的干扰下, 该系统可达到的H2S检测下限为1.2 ppm; 在抗干扰方面, 与经典BP神经网络相比, RBF神经网络具有很强的优势, 其预测误差小于10-10。另外, 该系统还具有较高的检测精度和强鲁棒性, 在油田伴生气中微量气体的检测领域具有很强的适用价值。