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文档简介

1、一种钻头选型的新方法H .I .Bilg e su et al .翻译:刘艳红任文华(大港油田集团公司钻采院校对:纪常杰(大庆油田公司设计院摘要:目前钻头选择依据是参考邻井应用的类似钻头的性能。由于地层特性、钻井液性能的不同,钻头设计和施工参数之间的联系很难搞清,于是设计了一种三层人工神经网络,带有两个隐式单元的反向传播结构是预测最优钻头的最有效的神经网络结构。这个新模型已成功地给一些油田预测了钻头类型。预测类型和现场实际应用钻头类型的相关系数为0185701975。主题词钻头选型神经网络模型本文是发表在SPE 65618上A New Approach for Drill Bit Select

2、ion 一文的概要,感兴趣的读者可据此进一步查阅。1,概述在油井设计中,钻头选型是最重要的参数之一。选择合适的钻头是一项困难的工作,因为影响钻头性能的因素如地层特性、钻头实物设计和操作参数之间关系复杂。地层特性如硬度和可钻性是不可变的,也是不可预测的。人们做了一些地层特性如硬度和可钻性等方面的调查,试图通过邻井的施工参数和记录数据来估计钻头性能。并通过这些研究开发了几个模型。一般地,工程师采用邻井数据来选择适合的钻头。选择待钻井段钻头最常用的原则是机械钻速(ROP 或是每英尺的最低费用。钻头水力参数、地层硬度、钻头设计及操作参数在选择过程中也要考虑。由于存在大量的变量,使得钻头选择过程是一个反

3、复试验的过程。在许多事例中,这种方法可能忽略了一些影响钻头性能的重要参数,不能保证选择的钻头类型是最佳的。当拥有充分的数据时,可用神经网络识别复杂的关系。随着可应用的井下测量工具的增多,可测得与钻进过程有关的带有许多变量的数据组。结果,一个地区或一个油田可设计不同的神经网络来预测未知参数。: 这种研究介绍了一种新的钻头选型方法,这种方法是采用一、三层前馈神经网络来选择钻头类型。采用几种神经网络模型来确定地层、钻头特性与作业参数间的复杂关系。这项研究中应用的数据组来自于中东地区不同的油田。数据进行了筛选,这项研究不包括扩眼和取心作业。第一批数据组K 1包括一个地区由大约2000组记载的油田数据及

4、277种不同的钻头类型。开发第一种神经网络采用的数据包括钻头尺寸、喷嘴总面积、钻井段长段、ROP 、最大最小钻压(W OB 、最大最小旋转速度、泥浆循环速度、钻头起出时的井深。钻头尺寸范围是428in ,第一层神经网络用于预测下一钻井段的钻头类型。开发第二层神经网络应用的数据比第一层多,数据来源于中东不同地区。数据组K 2包括489种不同的钻头和K 1数据组内的变量,钻头尺寸范围从436in ,模型输出为钻头类型。場。高地位就地域: 用例: 区画土地区域。一定範囲土地。地域代表: 。图1K -1数据组中神经网络选择钻头类型与现场应用钻头该项研究中应用的数据组,其神经网络预测钻头类型和现场选择的钻头类型的相关系数范围为0185701975。(收稿日期2001041063国外油田工程Forei

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