【摘 要】
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针对重庆涪陵地区页岩气钻进过程中钻井参数优化困难,导致钻井成本难以下降的问题,以钻进过程中钻井参数组合优化为最佳经济目标,采用一种锯齿型遗传(saw-tooth genetic algorithm,saw-tooth GA)算法对目标函数进行求解。该算法提出了具有周期性重新初始化的可变群体大小,其遵循具有非等振幅和变化周期(saw-tooth GA)的锯齿方案,可以在约束条件下优化钻井参数。通过该遗传算法的快速计算,能够得到不同转速、钻压下的组合钻井参数,实现最佳经济效益,降低钻井成本,并且该算法与其他方
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,长江大学石油工程学院,江汉石油工程公司钻井一公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51804043)。
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针对重庆涪陵地区页岩气钻进过程中钻井参数优化困难,导致钻井成本难以下降的问题,以钻进过程中钻井参数组合优化为最佳经济目标,采用一种锯齿型遗传(saw-tooth genetic algorithm,saw-tooth GA)算法对目标函数进行求解。该算法提出了具有周期性重新初始化的可变群体大小,其遵循具有非等振幅和变化周期(saw-tooth GA)的锯齿方案,可以在约束条件下优化钻井参数。通过该遗传算法的快速计算,能够得到不同转速、钻压下的组合钻井参数,实现最佳经济效益,降低钻井成本,并且该算法与其他方
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