[发明专利]一种基于智能算法的钻井参数优选的方法

权利要求书

1.一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、现场数据采集；

步骤二、建立钻井机械钻速智能预测网络模型；

步骤三、建立基于钻速智能预测模型的单位进尺成本模型；

步骤四、建立基于钻速智能预测模型的钻头机械比能模型；

步骤五、建立钻井参数多目标优化模型；

步骤六、钻压、转速优化；

步骤七、钻井机械钻速预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，其特征在于，具体为：

步骤一、根据模型设计，在现场获取建模所需要的实测数据，实测数据包括深度、钻压、转速、排量、泵压、密度、剪切粘度、稠度系数、井径、比水功率，并对实测数据建表保存；

步骤二、设置初始权值、初始阈值、输入节点个数、输出节点个数、隐藏层节点个数、学习效率、期望误差、进化代数、种群规模、交叉概率、变异概率建立钻井机械钻速智能预测网络模型，该模型为一数据模型，应用下式进行抽象表达：

v＝V_pc(D,W,n,Q,P_ump,ρ,η,K,d_CAL,W_hp) (1)

式中，v,钻井机械钻速，m/h；V_pc钻井机械钻速预测网络模型抽象表达式，无单位；D，井深，m；W，钻压，KN；n，转速，r/min；Q，排量，l/s；P_ump，泵压，MPa；ρ，密度，g/cm3；η，剪切粘度，mPa.s；K，稠度指数，无单位；d_CAL，井径，mm；W_hp，比水功率，w/mm2；

步骤三、建立基于钻速智能预测模型的单位进尺成本模型，如下式所示：

式中，C_pm(W,n)，单位进尺成本，元/m；C_r，钻机作业费，元/h；t_e，钻头起下钻成本的折算时间，h；A_f，地层研磨性系数，无单位；C_n1、C_n2，统称转速影响系数，无单位；C_W1、C_W2，统称钻压影响系数，无单位；h_f，牙齿磨损量，无单位；C_th，牙齿磨损系数，无单位；C_b，钻头费用，元；t_tr，起下钻时间，h；t_cp，接单根时间，h；

步骤四、建立基于钻速智能预测模型的钻头机械比能模型，如下式所示：

式中，MSE(W,n)，机械比能，MPa；E_f，钻头有效能量利用率，取0.35；μ，钻头滑动摩擦系数，一般牙轮钻头取0.25，PDC钻头取0.50；

步骤五、建立钻井参数多目标优化模型，如下式所示：

F(x)＝min{f₁(X),f₂(X)}＝min{C_pm(W,n),MSE(W,n)} (5)

式中，F(x)为钻井参数多目标优化模型；f₁(X)，第一层优化目标；f₂(X)，第二层优化目标；

根据式(5)所建立的钻井参数多目标优化模型，将式(2)与式(4)联立，建立钻井参数多目标优化模型方程组，如下式所示：

步骤六、应用宽容分层序列法求解钻井参数多目标模型：

第一层，将目标函数f₁(X)＝min{C_pm(W,n)}用以确定最小单位进尺成本下的钻压、转速的最优组合，最优化方程如下所示：

s.t.0WW_max

0n_minnn_max

WnPD

式中，W_max，钻头所能承受的最大钻压，KN；n_min，钻机所能提供的最大转速，r/min；n_max，钻机所能提供的最大转速，r/min；PD，钻机所能提供的最大额定功率，KW；

求解公式(7),得到目标函数f₁(X)的最优解：

第一层优化目标求解所获得的最优解集；第一层优化目标求解所获得的最优钻压，KN；第一层优化目标求解所获得的最优转速，r/min；

将其进行宽容处理，最优解集为以最优解为中心的邻域范围，其中钻压的邻域半径为α，转速的邻域半径为β，即为：

第二层，将第一层求解的最优解集定位优化目标函数f₂(X)＝min{MSE(W,n)}的定义域，即：

s.t.

WnPD

求解公式(8),得到目标函数f₂(X)的最优解

第二层优化目标求解所获得的最优解集；第二层优化目标求解所获得的最优钻压，KN；第二层优化目标求解所获得的最优转速，r/min；

步骤七、钻井机械钻速预测；将步骤六优化后的钻压、转速代入步骤二所建立的建立钻井机械钻速智能预测网络模型即式(1)，得到优化前后的钻井机械钻速变化。