【摘 要】
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随着钻井作业深度的增加,地层条件和井身结构变得复杂,钻井投入增加。为了提高钻井效率,降低钻井成本,在钻井过程中,从录井数据出发,结合神经网络和遗传算法,找出了适用于渤
【机 构】
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中海油研究总院有限责任公司,海洋石油高效开发国家重点实验室,中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院
【基金项目】
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中国石油大学(北京)引进人才科研启动基金(2462017YJRC034)
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随着钻井作业深度的增加,地层条件和井身结构变得复杂,钻井投入增加。为了提高钻井效率,降低钻井成本,在钻井过程中,从录井数据出发,结合神经网络和遗传算法,找出了适用于渤海某区域不同地层的最优机械钻速及其对应的钻井参数(钻压,转速和排量),从而保证了高效钻井作业。收集渤海地区某区块不同井的明化镇和馆陶组两个地层段8000组数据(每层4000组),针对每一地层单独训练机器学习模型。以其中一层为例,首先将3900组钻井参数作为输入,对应的机械钻速作为输出训练BP神经网络;然后将剩余的100组钻井参数作为输入数据,
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