【摘 要】
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针对目标函数的钻压优化和BP神经网络的钻压优化方法存在的不足,建立了动态成本目标函数,并利用遗传算法对动态成本目标函数进行优化,最后应用实例对优化送钻在成本上的优势
【机 构】
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西安石油大学陕西省钻机控制技术重点实验室
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针对目标函数的钻压优化和BP神经网络的钻压优化方法存在的不足,建立了动态成本目标函数,并利用遗传算法对动态成本目标函数进行优化,最后应用实例对优化送钻在成本上的优势进行了验证。根据建立的动态成本目标函数和钻井采集的实时数据,利用非线性回归理论完成待优化的成本目标函数参数的求取。优化结果表明,优化钻压钻井方式有效延长了钻头寿命,缩短了起下钻时间,节省了钻井成本;与恒钻压钻井方式相比,优化钻压钻井方式每米成本上升较慢。
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