[发明专利]一种复杂地质钻进过程双层智能钻速建模系统

摘要

本发明公开了一种复杂地质钻进过程双层智能钻速建模系统，包括：样本数据集的获取模块，用于运用分段三次埃尔米特插值方法将部分缺失数据补齐并获得样本数据集；地层可钻性子模型建立模块，用于采用Nadaboost‑ELM算法建立地层可钻性子模型；相关性分析模块，用于基于Pearson相关性分析方法确定与钻速相关性较强的参数；钻速子模型建立模块，用于运用改进的PSO‑RBF算法建立钻速子模型；本发明建模系统克服了以前钻速建模中未将地层可钻性这一关键参数和钻速分层次并形成统一架构，和使用确定性或单一智能建模方法带来的缺陷，提高了钻速建模的精度和泛化能力，为复杂地质钻进过程智能控制打下了良好的基础。

主权项

1.一种复杂地质钻进过程双层智能钻速建模系统，其特征在于，包括：样本数据集的获取模块，所述样本数据集的获取模块包括样本参数确定单元和第一运算模块；所述样本参数确定单元用于通过复杂地质钻进过程机理分析，确定影响钻速的参数包括地震层速度、地层深度、地震声波时间、比钻压、转速、比水功率、泥浆密度；所述第一运算模块用于运用分段三次埃尔米特插值方法将地震声波时间数据和地层深度进行对应补齐，获得样本数据集；地层可钻性子模型建立模块，用于采用Nadaboost‑ELM算法建立地层可钻性子模型，并使用样本数据集对该子模型预测方法进行仿真验证；相关性分析模块，用于基于Pearson相关性分析方法确定与钻速相关性较强的参数，并将与钻速相关性较强的参数作为钻速子模型的输入参数；钻速子模型建立模块，用于根据钻速子模型输入参数，运用改进的PSO‑RBF算法建立钻速子模型，形成复杂地质钻进过程双层智能钻速建模架构；并使用样本数据集对该子模型预测方法进行仿真验证；所述地层可钻性子模型建立模块包括：参数读取单元，用于读取样本数据集中地层深度、地层可钻性、地震层速度、比钻压、转速、比水功率、泥浆密度、机械钻速、地震声波时间这9个参数；第二运算单元，用于对参数读取单元读取的参数作为地层可钻性子模型的输入，使用Nadaboost‑ELM算法输出地层可钻性参数，地层可钻性参数为：地层可钻性、地层深度、比钻压、转速、比水功率、泥浆密度这6个参数，根据输出参数建立地层可钻性子模型；所述相关性分析模块包括：第三运算单元，用于根据Pearson相关性系数的公式：得到每个输入参数与钻速之间的相关性系数；其中，N是数据集的个数，x_i是输入参数，y_i是钻速，r是每个输入参数与钻速之间的Pearson相关性系数；与钻速相关性较强的输入参数确定单元，用于根据Pearson相关性系数的公式对地层可钻性、地层深度、比钻压、转速、比水功率、泥浆密度这6个参数进行Pearson相关性分析，得到地层可钻性、地层深度、比钻压、转速、泥浆密度这5个参数与钻速具有较高的相关性；所述钻速子模型建立模块包括：样本数据集预处理单元，用于对样本数据集的归一化处理；其中，x_norm是归一化后的数据集，x是真实的数据集，x_min是数据集中最小的数据，x_max是数据集中最大的数据；第四运算单元，用于根据下面三个公式计算隐含层和输出层之间的权值；其中，R是隐含层的激活函数，||x_i‑c_i||²是欧拉范数，x_i是输入参数，c_i是RBF函数的中心，σ_i是RBF函数的方差，c_max是RBF函数中心之间的最远距离，h是聚类中心的数量，w_i是隐含层和输出层之间的权值；第五运算单元，用于根据下面的公式计算总目标输出，即钻速；其中，y是总目标输出，即钻速，s是第二运算单元中Nadaboost‑ELM算法的输出，即地层可钻性参数；第六运算单元，用于对改进的PSO‑RBF算法建立钻速子模型；通过改进的PSO算法优化RBF神经网络的Spread参数能够得到最优的模型性能参数。