CN119494165A 一种基于神经网络的钻头选型方法、系统、设备及介质 （中国石油天然气股份有限公司）

一种基于神经网络的钻头选型方法、系统、本发明公开了一种基于神经网络的钻头选取芯获取岩石样品，并获取岩样的抗钻特性参2S2，根据岩样的抗钻特性参数及地层资料得到岩样及地层共S3，结合抗钻特性参数单井剖面，提取地层中S4，建立钻头选型神经网络模型，将地层中不同S5，向训练完成的钻头选型神经网络模型中输入点数为4，输出层节点数为1；设置网络迭代次数为100000次，显示间隔为50，学习率为0.001，目标精度为0.0001，激活函数1为logsig，激活函数2为logsig，激活函数3为3单井剖面模块，用于根据岩样的抗钻特性参数及地层地层参数模块，用于结合抗钻特性参数单井剖面，提取模型模块，用于建立钻头选型神经网络模型，将地层中的抗钻特性参数与岩样的抗钻特性参数作为自学习样本，输入至钻头选型神经网络模型选型模块，用于向训练完成的钻头选型神经网络模型中输入9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储45算机程序被处理器执行时实现所述基于神经网[0027]本发明将岩样的抗钻特性参数与地层中不同类型钻头所钻进井段对应的抗钻特67[0042](7)基于研究工区整理得到的钻头类型等信息，对钻速和进尺等信息进行统计分应的抗钻特性参数与岩样的抗钻特性参数共同作为钻头选型的抗钻参数表(即地层抗钻特得到各层间节点的连接权值以及各层阈值，各层节点间权值和阈值组合即为钻头选型模[0046](11)向已经训练完成的网络中输入待预测钻头类型井的地层抗钻特性参数(如自某深度段预测钻头类型与实际使用不一致，结合已钻井相同层段的钻头类型及其机械钻点相适应的钻头类型，可用于新钻井设计中相同层组岩性相近的地层的钻头选型的依据，8[0057](7)基于研究工区整理得到的钻头类型等信息，对钻速和进尺等信息进行统计分用不同的训练代号对所分出的各类钻头进行编号如表2所示，综合地层中不同类型钻头所9钻进井段对应的抗钻特性参数与岩样的抗钻特性参数共同作为钻头选型的抗钻参数表(即[0064](9)构建钻头选型神经网络模型，网络层数以及节点数根据输入参数实际情况分[0076](11)向已经训练完成的网络中输入待预测钻头类型井的地层参数(如自然伽马、某深度段预测钻头类型与实际使用不一致，结合已钻井相同层段的钻头类型及其机械钻[0084]单井剖面模块用于根据岩样的抗钻特性参数及地层资料得到岩样及地层共同的[0087]选型模块用于向训练完成的钻头选型神经网络模型中输入待选型钻头类型井的所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor、以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；作为自学习样本，输入至钻头选型神经网络模型中，对钻头选型神经网络模型进行训练；S5，向训练完成的钻头选型神经网络模型中输入待选型钻头类型井的地层抗钻特性参数，机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non_volatile现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中[0093]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一