基于遗传算法优化BP神经网络方法的旋转磨料射流开窗预测

旋转磨料射流井下套管开窗施工中,开窗直径与开窗深度是最为关键的两个参数。在实际施工过程中,难以对井下套管的开窗过程进行实时监测,因此,需要进一步研究其预测技术,以保证能够开出需要的窗口。由于影响开窗直径与开窗深度的因素很多,很难用传统的数学建模方法进行预测。对此,提出了一种利用BP神经网络预测旋转磨料射流开窗直径与开窗深度的新方法,并用遗传算法进行优化,以得到最优的隐层学习率和输出层学习率,从而提高BP神经网络预测磨料射流井下套管开窗直径及开窗深度的准确性。利用部分实验数据对该方法的可靠性进行了验证。通过对比预测值与实验值发现,该方法的预测精度完全满足工程要求,为现场应用提供了理论支撑。

套管开窗侧钻井开窗位置选择分析

利用套管开窗侧钻技术,可以充分利用已废弃井,能有效地降低钻井成本,节约开发投资,提高效益,因此,研究开窗侧钻井的设计优化非常必要。侧钻井井眼轨道优化对施工难度的影响较大,而轨迹优化在一定程度上与侧钻方向,以及侧钻点深度的选择有密切的关系,且存在一定的规律。其中侧钻开窗深度的选择,又是最关键的因素。通过比较研究在不同开窗方向中,每一个开窗方向的直井段造斜点、定向段中点、稳斜段中点的摩阻扭矩、钻柱发生屈曲时钻压、钻柱扭转圈数、钻柱疲劳失效因子,形成套管开窗侧钻井开窗深度的优化方法,指导套管开窗侧钻井的设计。