Mechanism and Data-Driven Evaluation of Deep-Sea Drilling Fluid Lift Pump Deployment

Qin Rulei; Xie Wenwei; Gao Jieyun; Yu Yanjiang; Xia Jianxin; You Xuelian

doi:10.12473/CPM.202508091

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Mechanism and Data-Driven Evaluation of Deep-Sea Drilling Fluid Lift Pump Deployment

OFFSHORE PETROLEUM EQUIPMENT | 更新时间：2026-11-04

- Mechanism and Data-Driven Evaluation of Deep-Sea Drilling Fluid Lift Pump Deployment
- China Petroleum Machinery Vol. 54, Issue 10, Pages: 47-54(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国地质大学（北京）海洋学院
  2.中国地质科学院勘探技术研究所
  3.中国地质学会自动化智能化钻探装备创新基地
  4.广州海洋地质调查局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12473/CPM.202508091
  CLC： TE952
- Received：28 August 2025，
  
  Revised：2026-05-04，
  
  Accepted：23 November 2025，
  
  Published：25 October 2026
- 稿件说明：
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秦如雷，谢文卫，高洁云，等.机理与数据驱动的深海钻井液举升泵布放位置评估［J］.石油机械，2026，54（10）：47-54.

Qin Rulei，Xie Wenwei，Gao Jieyun，et al.Mechanism and data-driven evaluation of deep-sea drilling fluid lift pump deployment［J］.China Petroleum Machinery，2026，54（10）：47-54.
秦如雷，谢文卫，高洁云，等.机理与数据驱动的深海钻井液举升泵布放位置评估［J］.石油机械，2026，54（10）：47-54. DOI： 10.12473/CPM.202508091.

Qin Rulei，Xie Wenwei，Gao Jieyun，et al.Mechanism and data-driven evaluation of deep-sea drilling fluid lift pump deployment［J］.China Petroleum Machinery，2026，54（10）：47-54. DOI： 10.12473/CPM.202508091.

摘要

针对深海无隔水管钻井液循环系统中举升泵安放深度不当易诱发汽蚀的工程难题，传统物理模型优化方法在解决此问题时计算成本高昂、难以开展大范围工况寻优。为此，建立了钻井液循环流体动力学物理模型，通过参数化扫描生成仿真数据，抽取代表性离散样本构建训练集与验证集；在此基础上训练极致梯度提升（XGBoost）、随机森林（RF）和梯度提升（GB）3种树集成回归模型以预测泵入口压力，并采用综合评价方法优选代理模型；进一步提出工况适应性得分指标，在4 000组预设工况下对300～1 300 m多种泵挂深度方案进行比较评估。研究结果表明：XGBoost代理模型预测精度超过99%，特征重要性排序与流体力学机理一致；在设定工程边界条件下，1 100 m是举升泵的最优安放深度，该方案在确保100%安全性的前提下，相比更深的方案具有更好的工程经济性，且系统具有较大的安全操作窗口，对工况波动有较强的鲁棒性。所得结果可为深海钻井液举升系统及相关装备设计与优化提供决策支持。

Abstract

Improper deployment depth of the lift pump in deep-sea riserless mud recovery （RMR） systems may induce pump cavitation. To address this engineering challenge， traditional physics-based optimization methods are computational costly and cannot realize large-scale working condition optimization. In this regard， a fluid-dynamics physical model for mud recovery was established， simulation data were generated through parametric sweeping， and representative discrete samples were extracted to construct the training set and validation set. Three tree-ensemble regression models， i.e. eXtreme gradient boosting （XGBoost）， random forest （RF）， and gradient boosting （GB）， were trained to predict pump inlet pressure， and a comprehensive evaluation method was used to select the optimal surrogate model. An index of working-condition adaptability score was further proposed to evaluate the schemes of pump deployment depths from 300 m to 1 300 m under 4 000 predefined operating conditions. The results show that the XGBoost surrogate model achieves a prediction accuracy above 99% and the feature-importance ranking consistent with the fluid mechanics mechanisms. Under the specified engineering boundary conditions， 1 100 m is identified as the optimal deployment depth for the lift pump. This scheme ensures 100% safety while offering better engineering economy compared with deeper schemes， and the system exhibits a large safe operating window with strong robustness against working-condition fluctuations. The findings provide decision-making support for the design and optimization of deep-sea drilling fluid lift systems and related equipment.

关键词

Keywords

references

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