【摘 要】
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钻井过程中的岩性识别是一个复杂且不断变化的非线性过程,很难建立准确的数学模型.由于传统识别方法存在解释精度低以及难以获得或丢失测井曲线的问题,直接通过传感器获取的钻速、钻压等每个与岩性有直接或间接关系的钻井参数,利用钻井参数进行岩石预测.基于机器学习技术,采用BP神经网络学习算法,根据地层岩性的特点,建立神经网络识别岩性模型,构造钻进参数样本并在MATLAB软件中利用神经网络工具箱进行岩性识别,分析训练集样本数量对模型识别准确率的影响.研究结果表明:BP神经网络输出非常准确,描述了采集到的钻井参数与岩性之
【机 构】
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西安石油大学机械工程学院,西安710000
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钻井过程中的岩性识别是一个复杂且不断变化的非线性过程,很难建立准确的数学模型.由于传统识别方法存在解释精度低以及难以获得或丢失测井曲线的问题,直接通过传感器获取的钻速、钻压等每个与岩性有直接或间接关系的钻井参数,利用钻井参数进行岩石预测.基于机器学习技术,采用BP神经网络学习算法,根据地层岩性的特点,建立神经网络识别岩性模型,构造钻进参数样本并在MATLAB软件中利用神经网络工具箱进行岩性识别,分析训练集样本数量对模型识别准确率的影响.研究结果表明:BP神经网络输出非常准确,描述了采集到的钻井参数与岩性之间的关系,体现出神经网络的优越性;对钻井过程中岩性的识别具有积极的作用,有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率.该岩性识别方法应用于仿生PDC钻头等方面,在试验和理论相互补充、支撑的同时便于利用该方法针对智能石油钻机开展更深层次的研究.
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