【摘 要】
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为进一步提升钻井效率,提高钻井作业水平,很多的专家学者都致力于提升钻井机械钻速,纷纷开展了关于岩石物理力学性质、钻井工艺能力以及钻井工程参数等优化模型的研究工作。由于上述工作大多基于经验和逻辑推理,其分析和求解过程相对复杂,结果也是差强人意。近些年,随着人工智能技术的快速发展,整个钻井工程正逐步向着智能化方向发展,而钻井参数优化作为钻井工程的一项核心业务,实现智能钻井参数优化也是实现高效低成本钻井
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为进一步提升钻井效率,提高钻井作业水平,很多的专家学者都致力于提升钻井机械钻速,纷纷开展了关于岩石物理力学性质、钻井工艺能力以及钻井工程参数等优化模型的研究工作。由于上述工作大多基于经验和逻辑推理,其分析和求解过程相对复杂,结果也是差强人意。近些年,随着人工智能技术的快速发展,整个钻井工程正逐步向着智能化方向发展,而钻井参数优化作为钻井工程的一项核心业务,实现智能钻井参数优化也是实现高效低成本钻井的重要基础,更是推动油气田实现二次跨越式发展的必经之路,从而促使油气田由传统管理模式步入数字化智能化管理模式。随着时间的逐步推移,传统的钻井参数预测方法在预测精度、计算方式等方面存在不足,从而限制钻井作业周期和成本的降低。伴随信息技术和人工智能技术的发展,很多基于大数据和人工智能的优化技术也得到广泛应用,尤其是在钻井参数优化领域中也是如此。上述技术的出现,使得钻井参数的预测结果具有精度高、计算过程简单且适应性强的特点,从而能够助力钻井工程作业效率提升。为更好的发挥人工智能算法的优势,提升其应用价值和应用效果,推动钻井效率的提升和钻井成本的降低,本文提出基于遗传BP算法的钻井参数优化设计模型研究,首先分析并找到影响钻井机械钻速的关键参数,根据互信息分析实现对模型输入参数的选取;其次以相关的钻井工程参数作为数据源,建立基于改进的BP神经网络算法的钻井机械钻速人工智能预测模型;然后以钻井机械钻速预测模型作为输入,建立基于最小单位进尺成本、钻头机械比能等作为最终输出目标的多目标优化模型实现对钻井参数的优选。在此多目标优化模型求解过程中,采用宽容分层序列法实现目标函数的求解,最终实现钻井参数优选。最后,在上述建模算法的基础上,采用基于Qt平台开发软件模块,建立一套以测井、钻井数据作为数据源的钻井参数智能优化系统,并应用于实际工区开展测试。结果表明,本文方法能够有效提升钻井机械钻速,建立的优化模型在求解过程中效率高、结果精度高,可以提升钻井效率,缩短钻井周期。图[42]表[13]参[85]
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