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基于人工智能的钻速预测模型数据有效性下限分析

2021-03-25曹彦伟朱海燕

钻探工程 2021年3期
关键词:模型

李 谦,曹彦伟,朱海燕

(1.成都理工大学环境与土木工程学院,四川 成都610059;2.成都理工大学能源学院,四川 成都610059)

0 引言

钻探钻井作业是固体矿产与油气资源勘探过程中至关重要的环节。钻速作为评估钻探钻井作业最有效的指标之一,钻速预测对于优化钻探工艺、降低作业成本、实现科学钻探具有重要意义,它是钻探钻井作业的一项重要内容。国内外众多学者对钻速的评估与预测进行了大量的研发。但由于地层与工艺的复杂性,影响钻速的因素繁多,同时相关领域理论体系的不完备性,这些因素之间至今未建立较为令人信服的通用分析模型。各国学者基于不同的现场参数与钻速的关系,先后建立了多种不同的钻速预测模型。

截止目前,常规的钻速预测方案有理论推导型与数据挖掘型两种形式。理论推导型预测方程主要基于钻头结构、受力平衡、机械比能等理论进行推演,如孟英峰等[1]、Chen 等[2]均提出基于机械比能理论可实现钻速的预测与优化;邹德永等[3]提出基于钻头力学平衡的迭代可实现定向钻井中PDC 钻头的钻速预测;刘军波等[4]认为将钻头转速的影响带入传统的三维钻速方程将提高钻速预测的精度。?这类研究中也有结合数值仿真模拟进行的分析,如Saksala 等[5]提出将基于粘塑性和损伤力学的本构模型引入有限元模拟,结合接触力学模型建立了较为准确的钻速-钻头-岩石相互作用预测模型。

理论推导型模型固然可以获得显著的解析解,但建模过程中为简化边界条件而引入的大量假设条件,无疑为模型的应用带来较大的限制。……

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