基于人工智能的钻井参数优化方法研究

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中文摘要：钻进过程涉及地质和工程等多方面因素影响,传统机械钻速预测和优化方法还都存在着精度差、计算复杂和适应性不好等不足.本文提出了一种基于人工智能的钻井参数优化方法,首先使用改进的BP神经网络从工程和地质数据中建立机械钻速的预测模型,并建立目标函数,应用PSO算法进行智能寻优计算,从而给出目标井沿井深的钻压转速操作参数组合,最终获得优化后的机械钻速.开发了预测建模、优化计算软件模块,并针对元坝104井进行了建模和寻优实验,实验结果显示所提出方法可以有效优化参数和提升钻速.

作者：

段继男、李昌盛、杨传书、肖莉

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作者单位：

中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院

关键词：

石油钻井参数优化人工智能

主办单位：

中国石油集团钻井工程技术研究院

中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院

会议名称：

首届油气井工程直属研究院学术报告会

会议时间：

2016-10-01

会议地点：

北京

会议母体文献：

首届油气井工程直属研究院学术报告会论文集

页码：

155-163

出版时间：

2016