[发明专利]一种基于BP神经网络的钻速预测方法和基于BP神经网络以及粒子群算法的钻速优化方法

摘要

本发明公开一种基于BP神经网络的钻速预测方法，采集钻井工具的扭矩、钻压、泵压和排量，并基于BP神经网络预测钻速，具体包括步骤1：按照采样周期，通过传感器测量钻井工具的扭矩Nm、钻压Pm、泵压Pb和排量Qm参数；步骤2：依次将参数进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中x1为钻井工具的扭矩系数、x2为钻压系数、x3为泵压系数、x4为排量系数；步骤3：所述输入层向量映射到中间层；步骤4：得到输出层向量o＝{o1}；o1为钻速预测系数；步骤5：预测钻井工具的钻速为：其中，为第i次采样周期输出层向量的钻速预测系数，ωm_max为钻井工具的最大钻速，ωm(i+1)为第i+1个采样周期时钻井工具的预测钻速。本发明公开一种基于BP神经网络以及粒子群算法的钻速优化方法。