[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

说明书

本发明涉及石油钻采工程钻井技术领域，特别涉及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；包括，采集实际钻井问题参数，编码成位串；生成初始种群按锯齿型周期性变化；定义以单位钻井成本为目标适应度函数；锯齿优化种群选择、交叉、变异算子；根据目标适应度函数，选择适应度高的个体；筛选适应度高的个体产生子代种群，以子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，循环重复；重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本，本发明实施例通过种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，简化算法同时保证较强的全局搜索能力，提高了局部寻优精度。

技术领域

本发明涉及石油钻采工程钻井技术领域，特别涉及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。

背景技术

钻井工程设计中的一个最重要的环节是钻井参数的优选，它对钻井经济效益的提升有很大的影响；钻井参数优化指的是指优选在现场钻井生产作业的过程根据现场实际情况计算出各参数最优组合，以实现整个工程的经济效益最大化。

根据已发表文献中的说明，用经验公式修正杨格模型由于其数学推导计算相对复杂，导致预测效率很低，且基于可钻性表示的钻速模型和钻井参数实时优选目标函数不够实用；多元函数极值法和模式搜索法是目前业内常用的求解参数优化问题的方法。

这种常用的求解参数优化问题的方法存在的问题是，多元函数极值法建模过程相对复杂，模式搜索法全局搜索能力较弱。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例提供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及系统。

一方面，所述方法包括，具体步骤：

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；h—牙齿磨损高度，单位m；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，以所述子代种群为所述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。

其中，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；所述初始种群规模大小线性减少包括当前种群大小n_t和子代种群大小n_t+1。

其中，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，利用以下关系：

t_maxNp_ml＝8n′p_m′l