CN106545327A - 智能司钻钻机控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种智能司钻钻机控制系统，包括：钻井参数获取模块、钻井转速最优化控制系统、钻井钻压最优化控制系统、钻井顶驱/转盘电驱动控制系统和自动送钻交流变频控制系统。优点为：本系统对钻柱运动进行建模，考虑到钻头速度和摩擦扭矩关系及转盘转动惯量相关因素等，进而可以对井下粘滑及其它复杂振动现象进行有效的抑制，并根据钻井工艺要求，采集实时钻井数据，对给定转速与输出转速、给定钻压与输出钻压偏差进行自我优化补偿，进而使偏差趋于零，从而对转速和钻压进行最优化控制，降低钻井成本，提高钻井效益。

Description

智能司钻钻机控制系统

技术领域

本发明属于石油钻井技术领域，具体涉及一种智能司钻钻机控制系统。

背景技术

近年来，由于超深井、大位移井和水平井的普遍作业，使得钻井勘探开发难度不断加大，世界各地石油钻井勘探和开发事故频发；另外，由于国际原油价格断崖式下跌等因素，使得油气勘探和开发承受着巨大压力，已经严重影响到产业健康发展和国家能源安全。依靠创新技术，如何有效降低油气勘探成本、提高钻井效率已成业界共识和当务之急。

钻具在切割岩层时受到摩擦、压强、岩石质地等因素影响，往往出现钻柱振动、钻压波动等现象。钻柱的振动是造成钻柱和钻具组合疲劳的主要原因。钻柱过度疲劳时，易发生钻柱断裂，然后，需要用特殊的工具将断裂的钻柱和钻具从井中取出。钻柱的振动还会导致钻头偏离期望的钻井方向，损坏井壁，发生井壁坍塌等恶性钻井事故。

在钻柱粘滑振动、以及钻遇不同质地岩石等过程中，钻柱扭矩、钻压波动很大，这不仅影响钻井效率，也威胁到钻井安全，实际扭矩过大超过设备所能承受的极限扭矩，致使钻井无法进行。粘滑振动的发生，同时会使钻头最大转速为转盘转速的2倍。因此，如何有效减少甚至杜绝钻井事故以及复杂情况的发生，提高钻井效率，是目前迫切需要解决的事情。

为了消除钻井过程中粘滑振动对整个钻井系统钻井性能的影响，许多专家学者做了大量研究，主要解决钻井系统中粘滑振动的建模和钻具组合对钻井性能的影响和改善等问题。国外学者，在粘滑振动模型方面，提出了两自由度、六自由度等动力学数学模型；在控制方面，采用线性控制器、矫正控制方法、离散控制策略等。多年来，我国石油钻井设备和控制技术处于跟随和赶超过程。对石油钻柱及扭矩的认识和研究力度远远不足，在优化控制方面的研究和投入更是稀缺。

此外，转速和钻压是钻井过程中的关键参数，直接影响钻井的安全性和效率，如何有效对其进行优化控制，具有重要意义。现有的各类优化控制方法，具有过程复杂、优化效果有限等不足。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种智能司钻钻机控制系统，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种智能司钻钻机控制系统，包括：

钻井参数获取模块，用于在钻井过程中，实时获得当前钻压值、当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数；

钻井转速最优化控制系统，所述钻井转速最优化控制系统用于预建立钻柱运动模型；然后，运行所述钻柱运动模型，向所述钻柱运动模型中输入所述钻井参数获取模块所获取到的当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数为输入量，所述钻柱运动模型根据钻井工艺要求和地层变化自动对钻头转速进行最优化调整，得到最优钻头转速值；

钻井钻压最优化控制系统，所述钻井钻压最优化控制系统用于预建立钻压优化动态模型，所述钻压优化动态模型以成本为目标，涵盖钻头磨损和机械钻速的目标函数，以所述钻井参数获取模块所获取到当前钻压值、当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数为输入，使用优化算法进行优化，使实际钻井中钻压根据钻井工艺要求和地层变化自动作出最优化调整，得到最优钻井钻压值；

钻井顶驱/转盘电驱动控制系统，所述钻井顶驱/转盘电驱动控制系统以所述钻井转速最优化控制系统得到的所述最优钻头转速值作为负反馈补偿给定，比较实际钻头转速值与最优钻头转速值的偏移度，当实际钻头转速值与最优钻头转速值的偏移度达到设定阈值时，根据偏移度产生顶驱/转盘转速的调节量控制指令，并将所述调节量控制指令作用于顶驱变频器，顶驱变频器调节顶驱转盘电机的转速，使其输出优化顶驱/转盘转速值；

自动送钻交流变频控制系统，所述自动送钻交流变频控制系统以所述钻井钻压最优化控制系统得到的所述最优钻井钻压值作为负反馈补偿给定，比较实际钻井钻压值与最优钻井钻压值的偏移度，当实际钻井钻压值与最优钻井钻压值的偏移度达到设定阈值时，根据偏移度产生送钻变频器状态调节量控制指令，并将所述状态调节量控制指令作用于送钻变频器，送钻变频器调节交流变频送钻电机的工作状态，使其输出优化钻井钻压值。

优选的，所述钻柱运动模型包括：

地面驱动系统运动方程：

J_mw₁+w₁D_m+K_s∫(w₂-w₁)dt＝T_m

其中：w₁表示钻柱顶部转速，w₂表示钻头转速，J_m表示驱动电机转动惯量，D_m为转盘阻尼系数，K_s为系统刚度系数，T_m为电机驱动扭矩；

井底系统运动方程：

J_Lw₂+w₂D_L-K_s∫(w₂-w₁)dt＝-T_L

其中：J_L表示负载有效转动惯量，D_L为下部钻具组合阻尼系数，K_s为系统刚度系数，T_L为摩擦扭矩；

钻柱摩擦力矩：

其中：M₀表示库伦摩擦转矩，M_a表示最大静摩擦力矩，δ为Stribeck摩擦系数，w_s表示Stribeck速度，即摩擦转矩初始斜率与库伦摩擦转矩的交点值。

优选的，所述钻压优化动态模型为：

其中：

W为钻压，单位为kN；

n为转速，单位为r/min；

C₂为牙齿磨损系数；

h表示t时间段钻头的磨损量；

A_f为地层研磨性系数；

C_b为钻机作业费，单位为元/小时；

C_r为钻头成本，单位为元/每只；

T_t为起下钻时间，单位为小时h；

T_j为接单根时间，单位为小时h；

a₁、a₂为转速影响系数；

C₁为牙齿磨损减慢系数；

Z₁、Z₂为钻压影响系数；

K_R为地层可钻性系数；

C_H为水力净化系数；

C_P为压差影响系数；

M为门限钻压，单位为kN；

n_min为转速预设极小值；

n_max为转速预设极大值；

W_n为钻压与转速的乘积

PD称为钻头额定载荷系数，由钻头厂家规定的钻压与转速乘积最大值；

B为轴承磨损量，与钻压、转速的关系用下式描述：

其中：b为轴承工作系数，与钻头类型和钻井液性能有关，现场实际资料确定。

优选的，使用优化算法对所述钻压优化动态模型进行优化求解的过程为：

步骤1：编码与解码

采用遗传算法，使用固定长度的二进制符号串表示种群中的个体，基因由二进制数0,1所组成；其中，个体包括钻压个体和转速个体两类；

编码：参数a的变化范围为[a_min,a_max]，在要求二进制串长度为m时，对应的二进制串b表示为：

.b＝(2^m-1)(a-a_min)/(a_max-a)

解码：长度为m的二进制串b，其表示为b_mb_m-1b_m-2...b₂b₁，则对应的变化范围为[a_min,a_max]的参数a的变化公式为：

步骤2：种群初始化

1)利用经验法掌握最优解空间在整个问题空间的分布范围，在分布范围内设定初始种群；

2)随机生成设定数目的个体，挑选出最优个体加入初始群体；

群体规模设定在100-200之间；考察了目标函数的形式属于多元多峰值函数，待优化参数钻压W、转速n精度要求为0.1；

初始种群的产生采用均匀分布的初始解，将直接限定解空间的约束条件作为初始种群产生的条件；

其中：W_i为初始种群中第i个钻压个体，n_i为初始种群中第i个转速个体；i＝1,2...,popsize：popsize为初始种群规模；W_min为初始种群中钻压最小的个体；W_max为初始种群中钻压最大的个体；n_min为初始种群中转速最小的个体；n_max为初始种群中转速最大的个体；

步骤3：个体适应度评价：

1)考察目标函数及其约束条件，在非线性约束条件下，求取非线性函数最小值；本模型采用罚函数法处理约束条件，构造罚函数如下：

其中，f(W,n)为钻压和转速的函数；PD为钻头的额定载荷系数，作为惩罚项，在限定范围内增加适应度，在范围之外削弱其个体适应度值；

2)适应度函数

适应度函数为：

目标函数保守估计值为正数，根据该地区钻井井史考察及通过实际数据预测得出；

步骤4：选择操作

选择依据是个体的适应度大小：

从各染色体的适应度p_i中，选取较优个体作为父代染色体随机配对进行后续操作；F_i代表第i个染色体；

步骤5：交叉操作

选择单点交叉，在两个父串之间随机选择一个交叉点，交换对应位基因，产生新个体；

步骤6：变异操作

对个体编码串上的位值进行变异操作，生成新个体；

步骤7：判断是否达到迭代次数，如果未达到，则返回步骤3；否则，输出最优解。

本发明提供的智能司钻钻机控制系统具有以下优点：

本系统对钻柱运动进行建模，考虑到钻头速度和摩擦扭矩关系及转盘转动惯量相关因素等，进而可以对井下粘滑及其它复杂振动现象进行有效的抑制，并根据钻井工艺要求，采集实时钻井数据，对给定转速与输出转速、给定钻压与输出钻压偏差进行自我优化补偿，进而使偏差趋于零，从而对转速和钻压进行最优化控制，降低钻井成本，提高钻井效益。

附图说明

图1为本发明提供的智能司钻钻机控制系统的原理结构示意图；

图2为本发明提供的钻柱运动模型的结构示意图；

图3为本发明提供的钻井地面驱动系统模型的示意图；

图4为本发明提供的使用优化算法对钻压优化动态模型进行优化求解的示意图；

图5为本发明提供的交叉过程示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种智能司钻钻机控制系统，属于石油钻井技术领域，涉及多个学科，包括控制科学、动力学、电气学、地质学等。本发明提供的智能司钻钻机控制系统的应用，能使钻井全过程完全杜绝了误操作、误判断、瞎指挥等人为影响，使得钻井工程安全和高效的完成。为油气发现提供了更新换代的技术保障。

本发明对钻井转速和钻压进行实时最优化控制，可有效降低钻井成本、提高钻井效率，解决当前钻井技术存在的严重不足和缺陷等问题。

智能司钻钻机控制系统主要包括钻井参数获取模块、钻井转速最优化控制系统、钻井钻压最优化控制系统、钻井顶驱/转盘电驱动控制系统、自动送钻交流变频控制系统.

其中，钻井转速最优化控制系统中，建立有钻柱运动模型，钻柱运动模型能够真实的反应钻头转速的变化及规律，通过转速最优化控制系统，能够有效的抑制钻柱粘滑振动及钻柱在井下的复杂振动，最终使钻头转速达到稳定。通过转速最优化控制顶驱/转盘电机，使钻井转速的值根据实钻不同工况达到最优化运行。

钻井钻压最优化控制系统建立有实时自优化钻压控制模型，克服了钻井过程中出现的时滞性、非线性、不确定性等问题，在实际钻井中钻压能够根据钻井工艺要求、地层变化等自动作出最优化调整。

本发明的应用，可以有效降低钻头的磨损，钻柱的疲劳和断裂，延长钻头及钻柱的使用寿命，增强钻井设备的控制性能，有效降低钻井成本，大大提高钻井效率等优点。具有优越明显的实际使用价值。

下面结合图1，对各系统分别详细介绍：

(一)钻井参数获取模块

钻井参数获取模块，用于在钻井过程中，实时获得当前钻压值、当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数。

(二)钻井转速最优化控制系统

所述钻井转速最优化控制系统用于预建立钻柱运动模型；然后，运行所述钻柱运动模型，向所述钻柱运动模型中输入所述钻井参数获取模块所获取到的当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数为输入量，所述钻柱运动模型根据钻井工艺要求和地层变化自动对钻头转速进行最优化调整，得到最优钻头转速值。

其中，对于钻柱运动模型，考虑到钻头速度和摩擦扭矩关系及转盘转动惯量相关因素等，分析钻柱粘滑振动以及运动规律，考虑钻头摩擦与钻头速度之间的非线性摩擦关系，能够真实的反应钻头的转速及扭矩，提出抑制钻柱粘滑振动的控制策略。

钻井系统主要包括地面和井下两大部分，地面驱动系统包括驱动电机、变速箱和旋转系统；井底钻进系统主要包括钻柱、钻铤和钻具。电机扭矩通过旋转系统传递到钻柱。假定钻井系统是一个扭转的单摆，用扭转弹簧来代表钻柱，钻铤刚度较高，转盘以恒定的转速旋转，可以得到钻柱的模型，如图2所示。

构建钻柱运动系统微分方程：

地面驱动系统运动方程：

J_mw₁+w₁D_m+K_s∫(w₂-w₁)dt＝T_m

其中：w₁表示钻柱顶部转速，w₂表示钻头转速，J_m表示驱动电机转动惯量，D_m为转盘阻尼系数，K_s为系统刚度系数，T_m为电机驱动扭矩；

井底系统运动方程：

J_Lw₂+w₂D_L-K_s∫(w₂-w₁)dt＝-T_L

其中：J_L表示负载有效转动惯量，D_L为下部钻具组合阻尼系数，K_s为系统刚度系数，T_L为摩擦扭矩；

钻柱摩擦力矩模型：

速度和摩擦力矩是连续变化的，这种变化是非线性的。钻头受到的摩擦力矩可以表示为以钻头转速为的自变量函数。可以用库伦摩擦加Stribeck效应的模型近似钻柱粘滑系统摩擦。

其中：M₀表示库伦摩擦转矩，M_a表示最大静摩擦力矩，δ为Stribeck摩擦系数，w_s表示Stribeck速度，即摩擦转矩初始斜率与库伦摩擦转矩的交点值，当转速比较低时w_s对摩擦特性影响比较大。

(三)钻井钻压最优化控制系统

所述钻井钻压最优化控制系统用于预建立钻压优化动态模型，所述钻压优化动态模型以成本为目标，涵盖钻头磨损和机械钻速的目标函数，以所述钻井参数获取模块所获取到当前钻压值、当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数为输入，使用优化算法进行优化，使实际钻井中钻压根据钻井工艺要求和地层变化自动作出最优化调整，得到最优钻井钻压值。

1)钻井地面驱动系统模型

钻井地面驱动系统主要包括：绞车、顶驱/转盘、井架、游车、大钩、钢绳、钻柱。在对驱动系统做详细的力学分析前做出如下假设

①、忽略井架的弯曲、扭曲振动，只考虑系统垂直方向弹性振动；

②、忽略井架支撑梁结构及天车梁振动影响；

③、忽略钻铤、游车、大钩等器件弹性形变。

对钻柱系统分析结果表明：在不考虑系统阻尼和井壁摩擦的情况下，系统初速度的变化没有影响到其动载系数的变化。系统速度的波动不大，工作平稳。

驱动系统工作方式为：由电机拖动绞车的滚筒缠绕钢丝绳，经天车、游车带动大钩悬吊钻柱系统。将其作为一个扭转弹性系统来研究，建立模型如图3所示：

其中：

I₁----绞车电动机的转动惯量；

I₂----滚筒的转动惯量；

I₃----其余部件的总的折算转动惯量；

M_r----静阻力矩；

M_n----电机通过齿轮箱后作用于滚筒轴线上的扭矩；

C₁₂----提升时电机的转子作用在滚筒轴上的折算刚度；

C₂₃----提升系统的其余部分折算到滚筒轴上的刚度。

对系统进行求解得到提升系统的传递函数为：

钻进过程中，滚筒在电动机转矩Te与钢丝绳拉力F产生的转矩下，沿F方向以角速度ω转动，设滚筒的转动惯量为J，半径为D，以滚筒为对象可得公式：

在钻柱较长的情况下，钻具被视为一个线性弹簧。以整体为对象进行分析得：

其中：

m----钻具总质量

W----井底钻压

v-----钻具下放速度

那么钻压与送钻速度之间的传递函数为：

钻压优化动态模型：

通过对钻井各个因素的分析，建立钻压优化动态模型。该模型以成本为目标，涵盖钻头磨损和机械钻速的目标函数。得到最优钻压的过程是对该目标函数使用优化算法进行优化。

钻压优化动态模型为：

其中：

W为钻压，单位为kN；

n为转速，单位为r/min；

C₂为牙齿磨损系数；

h表示t时间段钻头的磨损量；

A_f为地层研磨性系数；

C_b为钻机作业费，单位为元/小时；

C_r为钻头成本，单位为元/每只；

T_t为起下钻时间，单位为小时h；

T_j为接单根时间，单位为小时h；

a₁、a₂为转速影响系数；

C₁为牙齿磨损减慢系数；

Z₁、Z₂为钻压影响系数；

K_R为地层可钻性系数；

C_H为水力净化系数；

C_P为压差影响系数；

M为门限钻压，单位为kN；

n_min为转速预设极小值；

n_max为转速预设极大值；

W_n为钻压与转速的乘积

PD称为钻头额定载荷系数，由钻头厂家规定的钻压与转速乘积最大值；

B为轴承磨损量，与钻压、转速的关系用下式描述：

其中：b为轴承工作系数，与钻头类型和钻井液性能有关，现场实际资料确定。

如图4所示，使用优化算法对所述钻压优化动态模型进行优化求解的过程为：

步骤1：编码与解码

采用遗传算法，使用固定长度的二进制符号串表示种群中的个体，基因由二进制数0,1所组成；其中，个体包括钻压个体和转速个体两类；

编码：参数a的变化范围为[a_min,a_max]，在要求二进制串长度为m时，对应的二进制串b表示为：

.b＝(2^m-1)(a-a_min)/(a_max-a)

解码：长度为m的二进制串b，其表示为b_mb_m-1b_m-2...b₂b₁，则对应的变化范围为[a_min,a_max]的参数a的变化公式为：

步骤2：种群初始化

1)利用经验法掌握最优解空间在整个问题空间的分布范围，在分布范围内设定初始种群；

2)随机生成设定数目的个体，挑选出最优个体加入初始群体；

群体规模设定在100-200之间；考察了目标函数的形式属于多元多峰值函数，待优化参数钻压W、转速n精度要求为0.1；

初始种群的产生采用均匀分布的初始解，将直接限定解空间的约束条件作为初始种群产生的条件；

其中：W_i为初始种群中第i个钻压个体，n_i为初始种群中第i个转速个体；i＝1,2...,popsize：popsize为初始种群规模；W_min为初始种群中钻压最小的个体；W_max为初始种群中钻压最大的个体；n_min为初始种群中转速最小的个体；n_max为初始种群中转速最大的个体；

步骤3：个体适应度评价：

1)考察目标函数及其约束条件，在非线性约束条件下，求取非线性函数最小值；本模型采用罚函数法处理约束条件，构造罚函数如下：

其中，f(W,n)为钻压和转速的函数；PD为钻头的额定载荷系数，作为惩罚项，在限定范围内增加适应度，在范围之外削弱其个体适应度值；

2)适应度函数

适应度函数为：

目标函数保守估计值为正数，根据该地区钻井井史考察及通过实际数据预测得出；

步骤4：选择操作

选择依据是个体的适应度大小：

从各染色体的适应度p_i中，选取较优个体作为父代染色体随机配对进行后续操作；F_i代表第i个染色体；

步骤5：交叉操作

选择单点交叉，在两个父串之间随机选择一个交叉点，交换对应位基因，产生新个体；

交叉过程示意参考图5。

步骤6：变异操作

对个体编码串上的位值进行变异操作，生成新个体；

步骤7：判断是否达到迭代次数，如果未达到，则返回步骤3；否则，输出最优解。

(四)钻井顶驱/转盘电驱动控制系统

所述钻井顶驱/转盘电驱动控制系统以所述钻井转速最优化控制系统得到的所述最优钻头转速值作为负反馈补偿给定，比较实际钻头转速值与最优钻头转速值的偏移度，当实际钻头转速值与最优钻头转速值的偏移度达到设定阈值时，根据偏移度产生顶驱/转盘转速的调节量控制指令，并将所述调节量控制指令作用于顶驱变频器，顶驱变频器调节顶驱转盘电机的转速，使其输出优化顶驱/转盘转速值。

(五)自动送钻交流变频控制系统

所述自动送钻交流变频控制系统以所述钻井钻压最优化控制系统得到的所述最优钻井钻压值作为负反馈补偿给定，比较实际钻井钻压值与最优钻井钻压值的偏移度，当实际钻井钻压值与最优钻井钻压值的偏移度达到设定阈值时，根据偏移度产生送钻变频器状态调节量控制指令，并将所述状态调节量控制指令作用于送钻变频器，送钻变频器调节交流变频送钻电机的工作状态，使其输出优化钻井钻压值。

由此可见，本发明中，钻井顶驱/转盘电驱动控制系统、自动送钻交流变频控制系统的调速机构为双闭环控制，包括转速负反馈闭环调节和转矩负反馈调节。内回路采用转矩环，外回路采用转速环，两者采用串级控制来抑制内回路扰动。由于转速的输出作为转矩的给定值，因而串级控制转速主环是一个恒值控制系统，转矩环可以看作是一个随动系统，对任何进入转矩环的扰动有很强的抑制能力。本系统中优化控制信号为转速主给定，补偿控制信号叠加与转矩输入环。

对于本发明提供的智能司钻钻机控制系统，在具体实现上，对硬件和软件进行介绍：

1、系统硬件实施说明：

包括：主机控制器、顶驱/转盘电驱动控制系统、自动送钻交流变频控制系统、PLC可编程控制器、钻压/扭矩/转速传感器等。

2、系统软件实施说明

系统软件由界面层、核心服务层、数据支持层、驱动应用层等组成。

其中，界面层主要完成人机信息及控制指令交互功能。由系统主机及司钻主界面完成。司钻主界面与系统主机一体化设计，通过HDMA接口驱动。

通过界面层，使系统对钻井全过程首先实现了完全信息化，包括实时钻井机械参数、水力参数、实际效率数据、地理地层信息、安全状况等等。

核心服务层实现智能司钻控制系统软件模型。通过智能算法模块、底层调度驱动模块、钻井数据实时处理分析模块、最优化输出模块等完成智能司钻自动控制任务。

上述技术方案可以看出，由于本系统对钻柱运动进行建模，考虑到钻头速度和摩擦扭矩关系及转盘转动惯量相关因素等，采用转速/钻压最优控制系统，得到最优钻压值和最优转速值，进而可以对井下粘滑及其它复杂振动现象进行有效的抑制，并根据钻井工艺要求，采集实时钻井数据，对给定转速与输出转速、给定钻压与输出钻压偏差进行自我优化补偿，进而使偏差趋于零，从而对转速和钻压进行最优化控制，降低钻井成本，提高钻井效益。因此，本发明可填补国内在该领域的严重不足，为国家低成本油气勘探做出贡献。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种智能司钻钻机控制系统，其特征在于，包括：

钻井参数获取模块，用于在钻井过程中，实时获得当前钻压值、当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数；

钻井转速最优化控制系统，所述钻井转速最优化控制系统用于预建立钻柱运动模型；然后，运行所述钻柱运动模型，向所述钻柱运动模型中输入所述钻井参数获取模块所获取到的当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数为输入量，所述钻柱运动模型根据钻井工艺要求和地层变化自动对钻头转速进行最优化调整，得到最优钻头转速值；

钻井钻压最优化控制系统，所述钻井钻压最优化控制系统用于预建立钻压优化动态模型，所述钻压优化动态模型以成本为目标，涵盖钻头磨损和机械钻速的目标函数，以所述钻井参数获取模块所获取到当前钻压值、当前钻柱顶部转速w₁、钻具属性信息以及地层参数为输入，使用优化算法进行优化，使实际钻井中钻压根据钻井工艺要求和地层变化自动作出最优化调整，得到最优钻井钻压值；

钻井顶驱/转盘电驱动控制系统，所述钻井顶驱/转盘电驱动控制系统以所述钻井转速最优化控制系统得到的所述最优钻头转速值作为负反馈补偿给定，比较实际钻头转速值与最优钻头转速值的偏移度，当实际钻头转速值与最优钻头转速值的偏移度达到设定阈值时，根据偏移度产生顶驱/转盘转速的调节量控制指令，并将所述调节量控制指令作用于顶驱变频器，顶驱变频器调节顶驱转盘电机的转速，使其输出优化顶驱/转盘转速值；

自动送钻交流变频控制系统，所述自动送钻交流变频控制系统以所述钻井钻压最优化控制系统得到的所述最优钻井钻压值作为负反馈补偿给定，比较实际钻井钻压值与最优钻井钻压值的偏移度，当实际钻井钻压值与最优钻井钻压值的偏移度达到设定阈值时，根据偏移度产生送钻变频器状态调节量控制指令，并将所述状态调节量控制指令作用于送钻变频器，送钻变频器调节交流变频送钻电机的工作状态，使其输出优化钻井钻压值。

2.根据权利要求1所述的智能司钻钻机控制系统，其特征在于，所述钻柱运动模型包括：

地面驱动系统运动方程：

J_mw₁+w₁D_m+K_s∫(w₂-w₁)dt＝T_m

其中：w₁表示钻柱顶部转速，w₂表示钻头转速，J_m表示驱动电机转动惯量，D_m为转盘阻尼系数，K_s为系统刚度系数，T_m为电机驱动扭矩；

井底系统运动方程：

J_Lw₂+w₂D_L-K_s∫(w₂-w₁)dt＝-T_L

其中：J_L表示负载有效转动惯量，D_L为下部钻具组合阻尼系数，K_s为系统刚度系数，T_L为摩擦扭矩；

钻柱摩擦力矩：

$T_L\left(w_2\right)=\[M_0+(M_a-M_0)e^{-|w_2/w_s{|}^{\mathrm{\δ}}}\]\mathrm{sgn}\left(w_2\right)$

其中：M₀表示库伦摩擦转矩，M_a表示最大静摩擦力矩，δ为Stribeck摩擦系数，w_s表示Stribeck速度，即摩擦转矩初始斜率与库伦摩擦转矩的交点值。

3.根据权利要求1所述的智能司钻钻机控制系统，其特征在于，所述钻压优化动态模型为：

$\left\{\begin{array}{c}\min f(W,n)=\frac{(1+C_{2}h)\&lsqb;A_f(C_b+T_t{C}_r+T_j{C}_r)(a_{1}n+a_2{n}^3)+C_r(1+C_{1}h)(Z_2-Z_{1}W)\&rsqb;}{K_R{C}_H{C}_P(1+C_{1}h)(Z_2-Z_{1}W)(W-M)n^{\mathrm{\&lambda;}}}\\ \begin{array}{cc}s.t.& M<W<Z_2/Z_1,M>0\\ & 0<W<Z_2/Z_1,M<0\\ & 0<n_{\min }<n<n_{max}\\ & 0\&le;h\&le;1\\ & 0\&le;B\&le;1\\ & Wn\&le;PD\end{array}\end{array}\right.$

其中：

W为钻压，单位为kN；

n为转速，单位为r/min；

C₂为牙齿磨损系数；

h表示t时间段钻头的磨损量；

A_f为地层研磨性系数；

C_b为钻机作业费，单位为元/小时；

C_r为钻头成本，单位为元/每只；

T_t为起下钻时间，单位为小时h；

T_j为接单根时间，单位为小时h；

a₁、a₂为转速影响系数；

C₁为牙齿磨损减慢系数；

Z₁、Z₂为钻压影响系数；

K_R为地层可钻性系数；

C_H为水力净化系数；

C_P为压差影响系数；

M为门限钻压，单位为kN；

n_min为转速预设极小值；

n_max为转速预设极大值；

Wn为钻压与转速的乘积

PD称为钻头额定载荷系数，由钻头厂家规定的钻压与转速乘积最大值；

B为轴承磨损量，与钻压、转速的关系用下式描述：

$\frac{dB}{dt}=\frac{1}{b}{W}^{1.5}n$

其中：b为轴承工作系数，与钻头类型和钻井液性能有关，现场实际资料确定。

4.根据权利要求3所述的智能司钻钻机控制系统，其特征在于，使用优化算法对所述钻压优化动态模型进行优化求解的过程为：

步骤1：编码与解码

采用遗传算法，使用固定长度的二进制符号串表示种群中的个体，基因由二进制数0,1所组成；其中，个体包括钻压个体和转速个体两类；

编码：参数a的变化范围为[a_min,a_max]，在要求二进制串长度为m时，对应的二进制串b表示为：

b＝(2^m-1)(a-a_min)/(a_max-a)

解码：长度为m的二进制串b，其表示为b_mb_m-1b_m-2...b₂b₁，则对应的变化范围为[a_min,a_max]的参数a的变化公式为：

$a=a_{\min }+(\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{b}_i\&CenterDot;2^{i-1})\&CenterDot;\frac{a_{max}-a_{\min }}{2^m-1}$

步骤2：种群初始化

1)利用经验法掌握最优解空间在整个问题空间的分布范围，在分布范围内设定初始种群；

2)随机生成设定数目的个体，挑选出最优个体加入初始群体；

群体规模设定在100-200之间；考察了目标函数的形式属于多元多峰值函数，待优化参数钻压W、转速n精度要求为0.1；

初始种群的产生采用均匀分布的初始解，将直接限定解空间的约束条件作为初始种群产生的条件；

$\left[\begin{array}{c}{W}_i\\ n_i\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{W}_{\min }+\frac{W_{\max }+W_{\min }}{popsize}\&CenterDot;.i\\ n_{\min }+\frac{n_{\max }-n_{\min }}{popsize}\&CenterDot;i\end{array}\right]$

其中：W_i为初始种群中第i个钻压个体，n_i为初始种群中第i个转速个体；i＝1,2...,popsize：popsize为初始种群规模；W_min为初始种群中钻压最小的个体；W_max为初始种群中钻压最大的个体；n_min为初始种群中转速最小的个体；n_max为初始种群中转速最大的个体；

$W_{\min }=\left\{\begin{array}{c}M,M>0\\ 0,M<0\end{array}\right.$

步骤3：个体适应度评价：

1)考察目标函数及其约束条件，在非线性约束条件下，求取非线性函数最小值；本模型采用罚函数法处理约束条件，构造罚函数如下：

$U(W,n)=f(W,n)+\frac{1}{{(PD-Wn)}^2}$

其中，f(W,n)为钻压和转速的函数；PD为钻头的额定载荷系数，作为惩罚项，在限定范围内增加适应度，在范围之外削弱其个体适应度值；

2)适应度函数

适应度函数为：

$fitness=\frac{1}{1+U(W,n)}$

目标函数保守估计值为正数，根据该地区钻井井史考察及通过实际数据预测得出；

步骤4：选择操作

选择依据是个体的适应度大小：

$p_i=\frac{F_i}{{\mathrm{\&Sigma;F}}_i},(i=1,2,3...,n)$

从各染色体的适应度p_i中，选取较优个体作为父代染色体随机配对进行后续操作；F_i代表第i个染色体；

步骤5：交叉操作

选择单点交叉，在两个父串之间随机选择一个交叉点，交换对应位基因，产生新个体；

步骤6：变异操作

对个体编码串上的位值进行变异操作，生成新个体；

步骤7：判断是否达到迭代次数，如果未达到，则返回步骤3；否则，输出最优解。