[发明专利]一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法

权利要求书

1.一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，具体步骤包括：

S1，采集实际钻井问题参数，编码成位串；

S2，种群初始化设置，生成初始种群，种群规模按锯齿型周期性变化；

S3，定义以单位钻井成本为目标适应度函数，目标适应度函数表达式：

t_E—钻头与起下钻成本的折算时间，单位h；h_f—钻头磨损量，牙齿磨损的相对高点；K—岩石可钻性系数；W—钻压，单位kN；M—门限钻压，单位kN；n—转速，单位r/min；C₂—钻头牙齿磨损系数；C₁—牙齿磨损减慢系数；C_r—钻井作业费；λ—钻速指数；Z₂,Z₁—钻压影响系数；a₂,a₁—转速影响系数；A_f—地层研磨性系数；

S4，确定锯齿遗传策略，包括群体规模的周期性变化、选择算子的生成、交叉算子的生成、变异算子的变异概率；

S5，根据目标适应度函数，计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值，选择适应度高的个体；

S6，按照遗传策略，筛选适应度高的个体产生子代种群，以所述子代种群重新初始化种群，作为下一迭代周期的开始，重复步骤S2至S6；

S7，重复次数达到设置迭代次数终止迭代，输出适应度最高的钻井参数及相应的单位钻井成本。

2.根据权利要求1所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，步骤S2中，从第二个周期开始，随机生成的个体被插入到所述初始种群，种群规模开始按照种群代数呈锯齿周期性变化。

3.根据权利要求2所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，将种群规模大小与每20代进行8次重新初始化的种群规模大小进行比较，使用与Goldberg和Richardson多模态函数相同的平均数量的修改位，建立以下关系：

t_maxNp_ml＝8n′p_m′l

得出每次重新初始化时插入新的替换个体数量n'的求解关系，表示为：

其中t_max＝200是总代数，N＝100是群体大小，p_m＝0.019是突变的概率，l是染色体的长度；n'是在每次重新初始化时插入新的替换个体的数量，其中它们的比特位以概率p_m′＝0.5平均修改。

4.根据权利要求2所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，将所述子代种群中的个体进行选择操作，P_j是选择第j个个体的概率，n_t+1为子代种群大小，选择后的第j个个体的预期拷贝数表示为：

m(j,t+1)＝m(j,t)P_jn_t+1

其中m(j,t)是第j个个体在第t代的拷贝数；第j个个体的预期数量与子代的种群大小成正比；因此，选择后与个体相关的种群比例关系表示为：