基于BO-LSTM的海洋浅层钻井机械钻速预测方法

机械钻速是衡量钻井效率的最重要指标,而机械钻速预测可以帮助钻井工程更加有效地对钻井过程进行优化,然而机械钻速受地质特性、钻柱组合、钻井液性能、钻井参数等多因素影响,难以准确预测。该文以渤中某区块的钻井实测数据为基础,提出一种基于贝叶斯优化算法优化长短时间记忆神经网络的机械钻速预测模型,并与标准的LSTM神经网络预测模型和灰狼优化算法优化LSTM神经网络的预测模型作对比分析。选取了渤中区块的3口井进行实验,评级模型的适应性。结果表明,贝叶斯优化LSTM机械钻速预测模型相对于另外两种模型,具有更良好的预测精度。

基于注意力机制的卷积神经网络机械钻速预测方法

传统机器学习方法在进行机械钻速(rate of penetration,ROP)预测时,受复杂特征提取和人为认知局限性的影响,难以满足现场预测精度要求。基于此,提出一种特征提取和回归预测相结合的机械钻速预测方法。首先,采用箱型图和独热编码对钻井实测数据进行预处理,清除异常数据并将离散特征连续化。其次,应用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)挖掘数据特征,并在网络中引入通道注意力机制(squeeze-and-excitation network,SENet),实现对CNN特征通道重要性程度的合理分配,建立SE-CNN机械钻速预测模型。最后,将SE-CNN模型与CNN模型进行对比分析,结果表明:SE-CNN模型的拟合优度提高了2.1%,平均绝对误差和均方根误差分别降低了1.1%和1.5%。SE-CNN模型具有更高的预测精度,可以用于现场机械钻速预测,为钻井提速提供科学参考。

基于MFO-BPNN的螺旋钻机钻速预测研究

针对利用现有经验公式所建立的螺旋钻机钻速预测模型存在准确度不足的问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(MFO)的反向传播神经网络(BPNN)钻速预测模型。首先,对MFO算法的基本原理进行了研究,构建了MFO算法优化BPNN的具体流程;接着,采集了江苏无锡某施工现场钻探数据,并分析了钻速影响因素,运用小波阈值降噪、归一化和灰色关联度分析等系列方法对采集数据进行了预处理,得到了训练和测试集;然后,将MFO算法运用于神经网络的权值和阈值训练,以代替原有梯度下降法,建立了MFO-BPNN钻速预测模型;最后,对上述预测模型与BPNN模型、遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BPNN)模型以及粒子群优化算法优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)模型的预测结果和评价指标进行了详细的对比分析。研究结果表明:运用MFO-BPNN建立的钻速预测模型,其可靠性达到了91.65%,其决定系数(R 2)优于其他3种预测模型,3项误差指标也是其中最低的,说明该模型的预测精度良好,适合于桩基础工程的实际应用,可为复杂因素影响下的钻速预测提供一种新思路。

大洋钻探过程钻速在线区间预测方法——以微型钻探船室内模拟实验为例

大洋钻探是从事海洋能源资源勘探开发和地壳构造演化研究的主要手段,常面临复杂海况扰动大、海底地层不确定性强等问题。本文提出一种大洋钻探过程钻速在线区间预测方法,以微型钻探船室内模拟实验为例开展方法的验证工作,为工程化应用奠定重要基础。首先,运用数据重采样、数据时深匹配、数据滤波等方法对多源大洋钻探数据进行预处理。其次,引入极限学习机、粒子群优化等方法建立钻速点预测模型。再者,利用非参数估计方法构造置信区间,建立钻速区间预测模型,并开展钻速区间预测。最后,通过滑动窗口方法在线更新区间预测模型参数,实现模型的在线学习和优化。微型钻探船室内模拟实验的对比结果验证了所提方法具有很强的钻速预测能力和鲁棒性,为大洋钻探过程钻速优化控制提供了新的工程解决方案。

基于BP神经网络的地质岩心钻探钻速预测研究

地质岩心钻探目前在自动化、智能化方面的发展还并未成熟。钻探参数的选取、改进还主要通过经验来判断,并且需要提钻后通过对岩心的判断进行钻探参数的调整,具有一定的滞后性,降低了钻探的效率。因此,通过搭建地质岩心钻探试验台获取钻探数据,采取反向传播(Back-Propagation)算法,将钻压(WOB),扭矩(TOR),泵量(Q),回转速度(RPM)作为输入量,机械钻速(ROP)作为输出量,同时考虑钻头磨损和钻头切削深度对实验的影响。以每块不同混凝土块为单位,按照80/20划分训练集与测试集,通过数据处理后共得到6180组数据进行训练和测试,训练出最优的神经网络模型,可以对机械钻速(ROP)进行预测,预测精度可达94.1%,后续通过选取合适的钻进参数,可以实现地质岩心钻探速度的优化。本研究为地质岩心钻探的钻速预测,地质岩心钻机自动化提供参考。

基于PSO-BP的油气井钻速预测技术优化与仿真实验

为提高钻井效率,以钻速预测为研究对象,提出一种基于PSO-BP的数据分析方法。方法以BP神经网络为基础模型,通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建了PSO-BP神经网络预测模型。通过将影响钻速的相关参数输入PSO-BP神经网络预测模型,实现了钻速的精确预测。仿真结果表明,预测结果的MAE、SSE、MSE分别为2.33%、1.05%、1.33%,相较于直接采用BP神经网络进行钻速预测,方法在各项预测性能指标上的表现更好;相较于基于SVM模型、PSO-SVM模型的钻速预测,模型的预测性能更高,MAE分别降低了1.51%、1.23%,SSE分别降低了1.41%、0.34%,MSE分别降低了0.65%、0.36%,为提高钻井效率奠定了理论基础。

煤矿井下自动化钻机钻速模糊PID自适应控制方法

为提高井下作业质量,实现对钻机在工作中转速的精确、高效控制,以某煤矿工程为例,开展其井下作业过程自动化钻机钻速模糊比例-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)自适应控制方法的设计研究。根据钻机的动力系统,建立钻机动力函数,计算钻机推力,建立煤矿井下自动化钻机数学模型。将输入变量(转速误差、误差变化率)精确值转换为模糊集合的隶属度,设计基于模糊PID的钻机转速输入控制。在钻机上安装多种传感器,实时监测钻机的各项工作参数,利用模糊PID控制器,进行自动化钻机转速的自适应调节。对比实验结果表明:设计的方法可以实现对钻机转速的快速、准确控制,保证钻进速度的稳定性。

基于动量自适应学习率PSO-BP神经网络的钻速预测模型研究

机械钻速(rate of penetration,ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果。实验结果表明:优化后的PSO-BP神经网络的预测性能最好,具有更高的效率和可靠性,能够有效的利用工程数据,在有一定数据采集量的区域提供较为准确的ROP预测。

基于区域多井数据优选与模型预训练的深部地质钻探过程钻速动态预测方法

深部地质钻探过程钻速精准预测有助于提升钻探效率、降低钻探成本,可为安全高效的深部地质钻探施工提供关键技术支撑。本文提出了一种基于区域多井数据优选与模型预训练的深部地质钻探过程钻速动态预测方法。首先,选取岩性识别软件、钻进过程智能监控云平台、地质云系统等作为数据源,在此基础上设计深部地质钻探数据仓库。其次,运用区域多井数据优选技术在数据仓库中选择与目标井较匹配的数据,并开展钻速模型预训练。最后,结合深部地质钻探过程实钻数据,引入小波滤波、超限学习机、增量学习等技术,实现钻速预测模型动态更新。实验对比结果验证了所提方法具有很强的钻速预测性能与泛化能力。

基于南海巨厚塑性泥岩地层特征的钻速预测模型

南海油气资源是我国重要的能源接替区,但储层埋深大多较深,高围压下岩层展现的强塑性和复杂的地质环境严重影响了钻井时效,精确预测钻速也十分困难。基于此,针对南海巨厚泥岩地层具有独特的黏弹性和强塑性特征,建立智能钻速预测模型。该模型以南海某区域10口井的实际数据为样本,首先进行预处理,寻找离群值、降噪和标准化后,排除了若干影响因素;其次对5种实测地层特征(含地震波速、孔隙压力、破裂压力、上覆压力和地层岩性)使用因子分析,得到5种地层特征在3个公共因子下的关系;随后基于K-Means++算法进行分析,利用轮廓系数为指标,得出了该区域的地层聚类主要划分为2种地层类型,分别为以泥岩和粉砂质泥岩为主的地层类型和以粉砂岩、细砂岩和中砂岩为主的地层类型;在此基础上,引入5种地层特征,训练KNN分类模型,实现了对地层类型的准确预测;最后针对不同的地层类型,使用随机森林就不同的地层类型分别建立钻速预测模型,并在建立时使用经过贝叶斯优化算法进行超参数优化,得到了最适合的超参数组合。测试结果表明,所提出的基于地层分类预测的钻速预测模型在测试集的数据环境下,R^(2)达到0.991,ERMS达到0.018,E_(MA)达到0.011,相比其他常规机器学习算法在该区域具有更高的预测精度。本研究可为寻找地层潜在分类对钻速预测精度的影响提供参考。

基于地质钻探智能云监控系统的钻速优化决策

面向地质钻探智能控制与优化决策的工程需求,基于云控制系统的设计理念,提出了地质钻探智能云监控系统设计方案,实现钻进过程状态监测、效率优化、智能控制与决策等功能.针对云监控系统中效率优化需求,提出了基于高斯过程回归和混合蝙蝠算法的钻速智能优化方案,并运用滑动时间窗口技术实现动态优化.基于智能云监控系统,设计了实际场景应用,结果验证了所提方法的有效性和工程适用性.

石油钻井设备钻速扭矩的自动控制技术探究

研究介绍石油钻井设备系统结构,概述石油钻机自动控制系统技术;分析石油钻井自动化核心技术,设计石油钻井机械钻速扭矩自动控制模型,通过应用表明设计石油钻井设备钻速扭矩自动控制技术效果良好,可以大大加快钻井速度保证钻井质量减少成本。

基于数据挖掘技术的深井钻速预测方法研究

为了对钻井过程中的机械钻速进行预测,提出了层次分析-神经网络组合模型,将层次分析法确定的钻速影响因素权重和原始数据一并作为输入信息,经过神经网络训练、迭代,确定已钻井钻速模型,最后利用模型对同一区域待钻井钻速进行仿真预测。仿真结果表明,应用层次分析法与前馈神经网络原理建立的AHP-BP组合模型在一定程度上可以提高迭代收敛速度和训练结果的可靠性;利用数据挖掘技术对钻速进行仿真预测,并与实钻值进行对比,可以对钻井状态进行评价,为优选钻进参数、钻头型号及钻井优化提供辅助决策支持。

基于油基钻井液提高钻速的原理与方法

结合通用钻速方程和油基钻井液的特点,分析了油基钻井液对钻速正反两方面的影响,指出了影响机械钻速的主要因素是地层岩石特性,其次是井型和钻井液性能。提高机械钻速的主要途径包括钻头的合理选型、钻进技术参数的合理优化,以及钻井液配方与性能优化。通过调整钻井液配方与性能,使其能够有效清洁钻头、改变井底岩石的润湿性、大幅度提高钻井液的极压润滑性;向钻井液中加入中性润湿剂改变微裂隙表面润湿性;加入抗高温的油溶性高分子增黏提切剂代替有机土、氧化沥青等胶体颗粒,以便降低微米、亚微米颗粒含量,提高剪切稀释性和携岩效率,从而提高机械钻速。

基于PSO-BP的钻井机械钻速预测模型

机械钻速预测是优化钻进过程、提高钻井效率的关键技术,现有的计算模型主要建立在物理实验和理论分析的基础上,缺少对钻井工程实测数据的应用,导致计算精度难以满足复杂的现场需求。基于此,提出一种人工智能算法与BP(back propagation)神经网络相结合的钻井机械钻速预测模型。首先,利用小波滤波方法对实测数据进行降噪处理,并依据互信息关联分析优选输入参数降低模型冗余。其次,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法实现对BP神经网络初始权值、阈值的优化,建立机械钻速预测新模型,并将PSO-BP新模型与标准BP、BAS(Beetle Antennae Search,天牛须算法)-BP及GA(genetic algorithm,遗传算法)-BP等三种模型进行对比分析。最后,根据实际工况对PSO-BP钻井机械钻速预测模型进行模型评价。结果表明,PSO-BP机械钻速预测模型不仅具有良好的预测精度,而且为钻进过程中提高机械钻速提供科学的参考。

基于多元回归分析的钻速预测方法研究

在钻井过程中,优化钻井技术可以降低钻井成本和减少施工事故,而钻速预测是优化钻井的基础。目前的钻速预测方程繁多,所考虑的钻速影响因素各有侧重,大多数方程做了诸多简化,预测精度不能满足现场需要;少数方程即便考虑比较全面,但由于结构复杂,可操作性差,实用性受到一定限制。以Bourgoyne&Youngs方程作为理论基础,从元坝地区钻井数据库抽取300组录井数据,利用多元回归分析方法进行钻速方程系数的求解,针对不同地层得到的回归系数也不相同。采用同区块井的钻井数据进行验证,发现其预测钻速与实际钻速基本相符,平均相对误差小于13%,说明所建立方程能满足钻井施工需求。该方法提高了钻速方程系数的求解精度,且计算过程相对简单,所用数据易于得到,对优化钻井技术的推广具有重要意义。

钻头比水功率影响机械钻速的实验研究

本文通过现场试验，并对实验结果进行了回归分析，得出试验地区钻头比水功率与机械钻速的关系方程；并证实水力能量不仅具有清岩、携岩作用，而且具有辅助破岩作用。认为：钻头比水功率对机械钻速的影响程度受比水功率的大小所左右。

基于MEA-BP神经网络的钻井机械钻速预测

机械钻速是衡量钻井效率的重要指标,如何高效地预测出机械钻速对提高钻井效率、降低钻井成本具有重要意义。目前机械钻速预测模型多以物理实验和经验公式为主,缺乏对现场实际工程数据的应用,基于此,该文提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型。该模型以现场实际工程数据为基础,通过小波降噪、标准化处理和灰色关联度分析对数据进行预处理,利用思维进化算法实现BP神经网络的初始权值和阈值的优化,从而实现机械钻速预测。将该模型预测结果与单一BP神经网络、遗传算法(GA)优化后的预测结果对比,结果表明,经过思维进化算法优化后的机械钻速精度更高,拟合优度达到0.936,为机械钻速预测带来一种新思路。

测井资料在钻速预测中的应用研究

在分析了国内外钻速预测研究现状的基础上 ,选择了岩石可钻性法来对胜利油田东营凹陷钻速进行预测研究 ,建立了声波预测钻速的钻速方程 ,并利用现场资料对钻速方程进行了验证 ,同时进行了 2口井的钻速预测 ,预测精度达到 90 %以上。

水力因素对机械钻速的影响规律

水力因素对机械钻速的影响，一般说来有清岩和破岩两方面。对于水力因素的破岩作用，在国外研究得比较多，发表的模式也不少，但均没有解决定量计算问题。本研究选择了９种岩石地面露头，在室内进行全尺寸钻头台架变参数试验，并对试验数据进行统计分析，建立起水力因素与钻压的当量关系，再引入岩石可钻性，对目前国内外通用的修正杨格模式进一步加以修正，使其更适用于我国的钻井实际情况。