[发明专利]一种基于遗传算法优化的钻进过程造斜率预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 201911319688.9 申请日: 2019-12-19
公开(公告)号: CN111144053A 公开(公告)日: 2020-05-12
发明(设计)人: 邱望德;文国军;王玉丹;刘浩杰;张冯豆;于泽超;史垚城 申请(专利权)人: 中国地质大学(武汉)
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06F119/14
代理公司: 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 代理人: 易滨
地址: 430000 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 遗传 算法 优化 钻进 过程 斜率 预测 方法 系统
【说明书】:

发明公开了一种基于遗传算法优化的钻进过程造斜率预测方法及系统,该方法及系统,分为以下几项处理步骤:1、获取数据;2、Pearson相关性系数分析处理;3、归一化处理;4、采用遗传算法优化BP神经网络算法去搭建整体数据的预测模型。本发明所提的方法及系统克服了以前造斜率预测方法中许多的局限性,并且采用遗传算法优化的BP神经网络算法,提高了预测精度,提供了一种地质勘探三维地质场参智能计算方法,为钻进过程轨迹控制打下基础。

技术领域

本发明涉及能源与预测领域,具体为一种基于遗传算法,来优化BP神经网络算法的钻进过程造斜率预测方法及系统。

背景技术

在定向井钻井过程中,为了实现安全,高效的钻进,对于钻井的轨迹一般都要实现智能控制,实现井眼轨迹控制的关键在于对钻具组合的造斜率控制。根据国内外钻井经验可知,钻具组合的造斜率主要与两方面的因素有关:

一、是钻具组合的力学特性,例如钻头侧向力、钻头偏转角、钻头合力等的影响;

二、是井眼状况特性,包括前一井段的造斜率和待钻井段的初始井斜角等。多个变量的共同作用决定了井底钻具组合在待钻井眼的实际造斜率。

在长水平段水平井的钻井过程中,为了保证井眼轨迹的光滑,在钻进过程中就要尽可能的复合钻进,因为如果进行滑动钻进调整井斜或者方位,全角变化率就会比较大。进行复合钻进的前提就是准确的预测底部钻具组合的造斜率。

并且随着钻井正朝着自动化、智能化的方向发展,众所周知,如果能够很好的进行钻井轨迹控制,就能够提高钻井效率和精度,而造斜率是衡量钻具组合进行钻进过程中造斜能力的重要指标,因此能够构建一个科学高效的造斜率预测方法对于提高组合钻具智能化钻进具有非常重要的实践意义。

造斜率,也称为造斜强度,是指单位造斜钻进进尺(度/米、度/10米、度/100米)中形成的钻孔全弯曲角度,如果造斜钻进形成的钻孔全弯曲角度均在铅锤面上,则为顶角造斜率;若造斜钻进形成的钻孔全弯曲角度均在水平面上,则为方位角造斜率。

往往造斜钻进形成的钻孔全弯曲角度处于倾斜面上。在钻井的实际过程中,造斜率的预测收到诸多可控及不可控因素的耦合影响,非常复杂,难以精确预测,并且受到BHA类型,BHA结构参数,已钻井眼几何参数,钻进参数,地层参数和钻头参数等诸多因素的影响,导致其预测具有一定的复杂性、随机性和非线性,难以用数学或者物理模型来进行描述。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术无法对造斜率进行全方位预测的缺陷,提供一种基于遗传算法优化的钻进过程造斜率预测方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种基于遗传算法优化的钻进过程造斜率预测方法,包括以下步骤:

S1、获取若干个在钻进过程中影响造斜率因素的数据;

S2、在基于步骤S1获取的所述影响造斜率因素的数据基础上,采用Pearson相关性系数进行分析,进一步从所述影响造斜率因素的数据中,去除相关性系数较小的数据,得到初始数据集;

S3、在步骤S2的基础上,对所述初始数据集进行归一化处理,得到归一化数据集;

S4、将所述归一化数据集作为整体数据,输入到BP神经网络,进行造斜率预测网络模型的搭建;其中,在进行网络搭建的过程中,采用遗传算法进行网络优化;

S5、采用步骤S4中搭建好的造斜率预测模型,进行造斜率的预测。

本发明所述的一种基于遗传算法优化的钻进过程造斜率预测系统,包括以下模块:

数据获取模块,用于获取若干个在钻进过程中影响造斜率的因素;

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