CN109948257A - 一种钻头选型方法及其装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种钻头选型方法及其装置、设备和存储介质，通过获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数以及对全部所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵，再分别进行规范化处理及去重处理，并赋予权重，最后依据非线性模糊优选理论计算评价指标值矩阵的综合向量，以得到对应各所述钻头的最终评价指标值。本发明能够提高钻头选型的准确性，兼顾各类钻头选型方法的优势，实现优快钻井目标，对于优选出的钻头提速效果明显，现场推广和应用前景广阔，对于钻井提速增效具有重要意义。

Description

一种钻头选型方法及其装置、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及石油与天然气钻井技术领域，特别是涉及一种钻头选型方法及其装置、设备和存储介质。

背景技术

在钻井过程中，钻头是破碎岩石的主要工具，井眼是由钻头破碎岩石而形成的。一个井眼形成得好坏，所用时间的长短，除与所钻地层岩石的特性和钻头本身的性能有关外，更与钻头和地层之间的相互匹配程度有关。钻头的合理选型对提高钻进速度、降低钻井综合成本起着重要作用。

现有钻头选型方法有很多种，由于计算理论和所选参数的不同，每种钻头选型方法得到的结果也不尽相同，对应同一地区指定地层，有的钻头在某种选型方法中为优选方案，在另一种钻头选型方法中却不是优选方案，因此在钻头选型时，选出来的钻头不是最合理的，钻头的选型准确率低，进一步造成钻井效率低、钻井成本高等问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于于提供一种钻头选型方法及其装置、设备和存储介质，用于解决现有技术中钻头选型准确性的问题。

为达此目的，本发明实施例采用以下技术方案：

一方面，于本发明一实施例提供一种钻头选型方法，所述方法包括：

获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数；

根据所述使用参数，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵；

将任意一种或多种所述使用参数分别对应至各所述钻头以得到至少一个单参数评价指标值矩阵；

对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理及去重处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重；

依据非线性模糊优选理论，分别计算对应赋权重后所述多参数相对优属度矩阵的多参数向量及对应赋权重后所述单参数相对优属度矩阵的单参数向量，组合所述多参数向量及所述单参数向量，得到综合相对优属度矩阵；

对所述综合相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，并依据所述非线性模糊优选理论计算对应赋权重后所述综合相对优属度矩阵的综合向量，所述综合向量内各参数分别对应各所述钻头的最终评价指标值。

其中，所述使用参数包括：使用效果参数、使用条件参数及使用成本参数；

所述使用效果参数包括：钻头进尺、机械钻速、钻进深度及钻头磨损程度中任意一种或多种；

所述使用条件参数包括：钻压、转速及泵排量中任意一种或多种；

所述使用成本参数包括：采购成本、功耗成本及维修成本中任意一种或多种。

其中，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵的方法之后，还包括：

对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正，具体包括：

基于钻头磨损定级标准，对用于描述所述钻头的磨损程度的各参数进行相应赋值，并将各所述参数的赋值相加以得到钻头磨损特征值；

计算钻头磨损系数，钻头磨损系数＝1-钻头磨损特征值/预设常量；

利用所述钻头磨损系数对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正。

其中，利用所述钻头磨损系数对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正包括：

当所述评价指标值越大表示钻头选型越优时，令所述各评价指标值乘以所述钻头磨损系数；

或，当所述评价指标值越小表示所述钻头选型越优时，令所述各评价指标值除以所述钻头磨损系数。

其中，所述评价运算的方法包括：每米钻井成本法、比能法、经济效益指数法、灰色聚类法、综合指数法、灰色关联分析法、主成分投影法、虚拟强度指数法及神经网络法中任意一种或多种。

其中，对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理，包括：

当所述评价指标值越大表示钻头选型越优时，将对应的所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行第一规范变换；

当所述评价指标值越小表示所述钻头选型越优时，将对应的所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行第二规范变换。

其中，对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理之前，还包括：

对各所述评价指标值进行乘方运算或同乘一正整数以进行指标增效。

其中，对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行去重处理，包括：

依据主成分分析方法，分别对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵进行正交变换，以过滤信息重叠的评价指标值。

其中，分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，包括：

依据预设的专家判断矩阵，分别计算所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重及所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重；

和/或，采用指标方差与变异系数结合定权法，分别计算所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的客观权重及所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的客观权重。

其中，分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，还包括：

将对应于所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的所述主观权重及所述客观权重进行组合，以得到所述多参数相对优属度矩阵的综合权重；

将对应于所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的所述主观权重及所述客观权重进行组合，以得到所述单参数相对优属度矩阵的综合权重。

另一方面，于本发明一实施例提供一种钻头选型装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数；

参数评价处理单元，根据所述使用参数，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵；

将任意一种或多种所述使用参数分别对应至各所述钻头以得到至少一个单参数评价指标值矩阵；

规范处理单元，用于对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

去重处理单元，用于对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行去重处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

赋权重处理单元，用于分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重；

综合处理单元，用于依据非线性模糊优选理论，分别计算对应赋权重后所述多参数相对优属度矩阵的多参数向量及对应赋权重后所述单参数相对优属度矩阵的单参数向量，组合所述多参数向量及所述单参数向量，得到综合相对优属度矩阵；

赋权重处理单元对所述综合相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，综合处理单元依据所述非线性模糊优选理论计算对应赋权重后所述综合相对优属度矩阵的综合向量，所述综合向量内各参数分别对应各所述钻头的最终评价指标值。

又一方面，于本发明一实施例提供一种钻头选型设备，所述设备包括：存储器及处理器；

所述存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器存储的计算机程序，所述程序被执行时实现如上所述的钻头选型方法。

又一方面，于本发明一实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的钻头选型方法。

本发明实施例的有益效果：通过获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数以及对全部所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵，再分别进行规范化处理及去重处理，并赋予权重，最后依据非线性模糊优选理论计算评价指标值矩阵的综合向量，以得到对应各所述钻头的最终评价指标值，根据最终评价指标值选取钻头，能够提高钻头选型的准确性，兼顾各类钻头选型方法的优势，实现优快钻井目标，对于优选出的钻头提速效果明显，现场推广和应用前景广阔，对于钻井提速增效具有重要意义。

附图说明

图1是本发明于一实施例中的钻头选型方法的流程示意图。

图2是本发明于一实施例中的钻头选型装置的结构示意图

图3是本发明于一实施例中的钻头选型设备的结构示意图

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图式仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

如图1所示，展示本发明于一实施例中的钻头选型方法的流程示意图。如图所示，所述方法包括：

步骤S101：获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数。

于本实施例中，可以根据某一地区指定地层的井史或完工报告相关资料，获取并统计一地区指定地层中，各种类型或型号钻头的使用参数，将全部获取并统计的钻头作为待评价钻头。

于本实施例中，由于不同地区的地质特点不同，且同一地区不同地层的地质特点也会不同，应对不同地区不同地层不同地质特点，选择适合类型或型号的钻头，才能最大程度发挥钻头作用，提高作业效率。因此，本发明实施例所述的钻头选型方法针对的是一地区的指定地层。

于本发明的一实施例中，所述使用参数包括：使用效果参数、使用条件参数及使用成本参数。

所述使用效果参数包括：钻头进尺、机械钻速、钻进深度及钻头磨损程度中任意一种或多种。

其中，所述钻进深度取钻头钻进的最深深度。

所述使用条件参数包括：钻压、转速及泵排量中任意一种或多种。

所述使用成本参数包括：采购成本、功耗成本及维修成本中任意一种或多种。

其中，所述采购成本可以取每只钻头的实际采购成本，如无此数据，也可按国产钻头15万、进口钻头30万进行取值。

需要说明的是，所述使用效果参数、使用条件参数及使用成本参数的具体参数包含但不限于上述所举例的参数。

步骤S102：根据所述使用参数，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵；将任意一种或多种所述使用参数分别对应至各所述钻头以得到至少一个单参数评价指标值矩阵。

需要说明的是，所述多参数评价指标值矩阵是由多钻头多个评价指标值组成的矩阵，所述单参数评价指标值矩阵是由多钻头单个评价指标值组成的矩阵。所述多参数评价指标值矩阵实际上是指多参数钻头选型评价指标值矩阵，同样的，单参数评价指标值矩阵实际上是指单参数钻头选型评价指标值矩阵。下述的评价指标值矩阵以及评价指标值向量的相关运算或处理也同样具体地是针对于钻头选型而言，于本申请中考虑到名称过长影响阅读和理解，故进行了省略，但应理解的是各评价指标值矩阵以及评价指标值向量是针对钻头选型来说的。

于本实施例中，统计各钻头的多个使用参数，以上述参数为基础，通过评价运算得到对应各所述钻头的多参数钻头选型的评价指标值矩阵。

于本发明的一实施例中，所述评价运算的方法包括：每米钻井成本法、比能法、经济效益指数法、灰色聚类法、综合指数法、灰色关联分析法、主成分投影法及虚拟强度指数法及神经网络法中任意一种或多种。

每米钻井成本法：

以钻头的每米钻井成本作为钻头选型的依据,其计算模型为:

式中，C为每米钻井成本，元/m；C_b为钻头费用，元/只；C_r为钻机运转作业费，元/h；T为钻头纯钻时间(h)；T_T为起下钻、循环钻井液及接单根时间(h)，即钻井辅助时间；F为钻头总进尺(m)。

由于影响钻井成本因素并不都与钻头选择有关，因而成本分析法不能直接反映钻头方案的好坏。

比能法：

比能的定义为:钻头从井底地层上钻掉单位体积岩石所需要做的功。其计算公式为：

式中，S_e为比能；T_b为钻头扭矩(kN·m)；N为转速(r/min)；R为机械钻速(m/h)；W为钻压(kN)；k为常数；D为钻头直径(mm)。

该方法将钻头比能作为衡量钻进效果好坏的主要因素。钻头比能越低,表明钻头的破岩效率越高,钻头使用效果越优。该方法在原理上很简单,但在现场应用时,钻头扭矩不易计算和直接测量。

经济效益指数法：

根据钻头进尺、机械钻速及钻头成本3个因素的综合指标来评价钻头的使用效果，其评价结果与每米钻井成本法总体上是一致的。钻头经济效益指数计算模型为：

式中，E_b为钻头经济效益指数，m·m/(元·h)；α为系数。E_b越大，钻头使用效果越优。

灰色聚类法：

根据钻头使用统计资料评选钻头，前提是聚类对象是某一特定层位所使用的各种钻头，将钻头总进尺、机械钻速、钻头纯钻时间及钻头成本等可以反映钻头效果并且便于收集的因素作为聚类对象。对钻头各项聚类对象初值化处理后，确定聚类标准函数，构造聚类向量，通过比较聚类向量里聚类系数大小，可以区分优、良及差的钻头。

聚类系数计算公式为：

式中，σ_ik为第i个聚类对象对于第k个灰类的聚类系数；为第j个聚类指标对于第k个灰类的标准聚类函数；η_jk为第j个聚类指标对应的第k个灰类的聚类权。

聚类权的计算公式如下：

式中，λ_jk为第j个聚类指标对应的第k个灰类白化函数的临界值。

综合指数法：

选择机械钻速、牙齿磨损量、轴承磨损量、钻头进尺、钻头工作时间、钻压、转速、泵压、泵排量及井深10项指标,综合钻头的使用效果和使用条件,提出了评选钻头的“综合指数法”。综合指数的表达式为：

式中，H_f为牙齿磨损量；B_f为轴承磨损量；T为钻头工作时间(h)；Q为泵排量(L/s)；P_m为立管压力(Mpa)；H为钻头入井井深(m)；a₁,a₂,L,a₁₀为系数(由数理统计计算得到)。

灰色关联分析法：

采用灰色关联方法优选钻头类型,就是把有钻头使用资料的井段看作一个包含已知因素(测井参数、评价标准、评价参数及权值)和未知因素(钻头类型)的灰色过程,采用灰色系统中的每一个灰数的统计值(统计确定出每个评价参数的标准),建立多参数钻头选型综合评价数学模型,然后用该模型通过求取待判样品与已知属性样品间的灰色关联度而进行样品的类别或属性(即钻头类型)预测。

主成分投影法：

应用主成分投影法进行钻头性能评价的方法是在对评价指标值进行规范化和适当加权处理的基础上，通过正交变换将原有的指标转换为彼此正交的综合指标,消除了指标间的信息重叠影响,并利用各主成分设计一个理想决策向量,以各被评价对象相应的决策向量在该理想决策向量方向上的投影值作为钻头性能的综合评价值,根据该综合评价值的大小可对各种型号的钻头进行优劣排序。

虚拟强度指数法：

根据VSI钻头选型原理，基于VSI值的钻头类型优选方法可分为以下4步。

(1)计算邻井随井深变化的VSI值，根据其变化趋势初步判断钻头的适应性；(2)对比同井段及不同钻头的VSI值，评价不同钻头性能，优选适用于该段地层的钻头类型；(3)计算所有完成井在该地层使用的钻头平均VSI值，以平均VSI的倒数为横坐标，钻头进尺为纵坐标作图，并利用最优线和平均线进行划分对比，优选适用于待钻地层的最优钻头类型；(4)引入钻头成本因素，将平均VSI值、钻头进尺和钻头成本融合为一个综合指数，即效益指数，根据效益指数大小来评价选出钻头类型是否合理。

虚拟强度指数表达式为：

式中，W_WOB为单位时间内钻压对地层做的功(J)；W_RPM为单位时间内钻头扭矩对地层做的功(J)；W_HJ为单位时间内流体射流作用对地层做的功(J)。

效益指数计算公式为：

式中，γ为钻头效益指数；L为单只钻头进尺(m)；C为单只钻头成本(万元)；a_i为各个参数的权重系数。

神经网络法：

该方法使用几个不同的神经网络模型决定地层、钻头性能和作业参数之间的复杂关系。该方法输入参数为:钻头尺寸、钻头总过流面积、起钻井深、进尺、机械钻速、最大和最小钻压、最大和最小转盘转速以及钻井液返速；输出参数为钻头型号。

需要说明的是，所述评价运算的方法包含但不限于上述举例的方法。

举例来说，各种钻头选型方法的评价指标值进行组合得到多参数评价指标值矩阵X＝(x_ij)_m×n,m为评价运算的方法个数；n为钻头型号个数。i＝1,2,L,m；j＝1,2,L,n。

上述每种方法均可以单独或组合作为钻头选型方法，为兼顾各类钻头选型方法的优势，本发明所述的钻头选型方法以上述任意一种或多种组合的方法为基础。

于本发明的一实施例中，在得到所述多参数评价指标值矩阵之后，会对该矩阵中的评价指标值进行适当修正。

具体修正方法如下：

基于钻头磨损定级标准，对用于描述所述钻头的磨损程度的各参数进行相应赋值，并将各所述参数的赋值相加以得到钻头磨损特征值；

计算钻头磨损系数，钻头磨损系数＝1-钻头磨损特征值/预设常量；

利用所述钻头磨损系数对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正。

于本实施例中，具体修正方法包括：当所述评价指标值越大表示钻头选型越优时，令所述评价指标值乘以所述钻头磨损系数；

或，当所述评价指标值越小表示所述钻头选型越优时，令所述评价指标值除以所述钻头磨损系数。

于本实施例中，依据IADC钻头磨损定级标准，对钻头磨损程度进行定量分析，得到钻头磨损特征值。

其中，钻头出井磨损描述的依据是IADC钻头磨损定级标准。该标准规定，出井钻头的描述由8部分组成，分别为外排齿、内排齿、磨损特征、位置、轴承/密封、规径、其它磨损及起钻原因，这些参数即为用于描述所述钻头磨损程度的各参数，然后对钻头磨损程度进行定量分析。其中，定量分析的钻头磨损情况赋值规则如下表1所示。

表1钻头磨损情况赋值规则表

通过对钻头磨损程度进行定量分析得到钻头磨损特征值，公式如下：

k＝a+b+c+d+e；

式中，k为钻头磨损特征值，无量纲；a为外排齿磨损赋值，无量纲；b为内排齿磨损赋值，无量纲；c为磨损特征赋值，无量纲；d为规径磨损赋值，无量纲；e为其它磨损赋值，无量纲。

在此基础上，预设一常量，以令钻头磨损系数＝1-钻头磨损特征值/预设常量。

举例来说，结合钻头磨损定级标准以及各钻头磨损特征参数对钻头的影响情况，设常量为36，则计算公式如下：

K＝(36-k)/36；

式中，K为钻头磨损系数，无量纲；k为钻头磨损特征值，无量纲。

需要说明的是，在得到初步评价指标值后，通过对评价指标值矩阵中各评价指标值的修正，从而以兼顾各类钻头选型方法的优点，得到准确且科学的评价指标值。

于本发明的一实施例中，将所述使用参数中任意一种或多种参数分别对应至各所述钻头以得到单参数评价指标值矩阵。

其中，所述使用参数中任意一种或多种参数，为所述使用效果参数、使用条件参数及使用成本参数中任意一种或多种参数，以及包括上述依据所述钻头磨损特征得到的钻头磨损特征值。

举例来说，提取钻头使用参数中钻头进尺、机械钻速、钻进深度、钻头成本、钻压、转速、泵排量及钻头磨损特征值中的任几种进行组合，得到与上述多参数评价指标值矩阵X＝(x_ij)_m×n中钻头类型或型号相对应的单参数评价指标值矩阵Y＝(y_ij)_h×n，h为所选取的钻头使用参数的种类数；n为钻头型号个数，i＝1,2,L,h；j＝1,2,L,n。

步骤S103：对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理及去重处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵。

由于采用不同评价运算方法，各评价指标值量级不同，为了将各评价指标值统一到同一量级下以便于比较，需要对上述各评价指标值矩阵进行规范化处理。

于本发明的一实施例中，所述规范化处理的方法包括：

当所述评价指标值越大表示钻头选型越优时，将对应的所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行第一规范变换；或，当所述评价指标值越小表示所述钻头选型越优时，将对应的所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行第二规范变换。

以多参数评价指标值矩阵X＝(x_ij)_m×n为例：

所述第一规范变换公式为

所述第二规范变换公式为

变换后得到多参数相对优属度矩阵XX＝(xx_ij)_m×n。以同样的方法计算得到单参数相对优属度矩阵YY＝(yy_ij)_h×n。

需要说明的是，所述多参数相对优属度矩阵实际上是指多参数钻头选型相对优属度矩阵，同样的，单参数相对优属度矩阵实际上是指单参数钻头选型相对优属度矩阵。下述的相对优属度矩阵以及相对优属度向量的相关运算或处理也同样具体地是针对于钻头选型而言，于本申请中考虑到名称过长影响阅读和理解，故进行了省略，但应理解的是各相对优属度矩阵以及相对优属度向量是针对钻头选型来说的。

于本发明的一实施例中，当各所述钻头于所述多参数评价指标值矩阵中的评价指标值之间差距较小时，和/或，当所述各钻头于所述单参数评价指标值矩阵中的评价指标值之间差距较小时，则在进行所述第一规范变换或第二规范变换之前，对各所述评价指标值进行乘方运算或同乘一正整数以进行指标增效，以扩大评价指标值之间的差距。

乘方运算可以是求2次方、3次方、4次方、5次方、7次方及10次方，同乘以正数可以是乘以5、10、50、100、500及1000。

需要说明的是指标增效的方式包括但不限于上述的方式。

于本发明的一实施例中，所述去重处理的方法包括：依据主成分分析方法，分别对所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行正交变换，以过滤信息重叠的评价指标值。

于本实施例中，为了过滤掉评价指标值间的重复信息，解决各指标的信息重叠问题，采用主成分分析的方法，对评价指标值相对优属度矩阵进行正交变换，得到新的多参数相对优属度矩阵UX＝(ux_ij)_m×n和单参数相对优属度矩阵UY＝(uy_ij)_h×n。

具体来说，正交变换方法如下：以多参数相对优属度矩阵XX＝(xx_ij)_m×n为例。

令UX_m×n＝[ux₁,ux₂,…,ux_n]＝[xx₁,xx₂,…,xx_n]·A＝XX·A,A＝[a₁,a₂,…,a_n]满足：

式中，λ₁.λ₂,L,λ_n为矩阵XX′·XX的特征值，所对应的单位特征向量分别为a₁,a₂,…,a_n。得到的新的多参数相对优属度矩阵和单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值两两正交，从而解决了指标信息重叠的问题。

步骤S104：分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重。

于本发明的一实施例中，所述赋权重的方法包括：

依据预设的专家判断矩阵，分别计算所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重及所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重；

和/或，采用指标方差与变异系数结合定权法，分别计算所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的客观权重及所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的客观权重。

于本发明的一实施例中，所述赋权重的方法,还包括:

将对应于所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的所述主观权重及所述客观权重进行组合，以得到所述多参数相对优属度矩阵的综合权重；

将对应于所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的所述主观权重及所述客观权重进行组合，以得到所述单参数相对优属度矩阵的综合权重。

需要说明的是所述赋权重的方法可自由选择，所述赋权重方法包括但不限于所述的方法。

赋主观权重的方法如下：

举例来说，以多参数相对优属度矩阵UX＝(ux_ij)_m×n为例，首先要构造专家判断矩阵PX＝(px_ij)_m×n，判断矩阵的标度如下表2所示，并依据表2为准。

根据专家判断得到判断矩阵，

求解判断矩阵的最大特征值λ_max所对应的特征向量并进行归一化处理，得到多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重WX＝(wx₁,wx₂,L,wx_m)^T。

表2判断矩阵标度及其含义

为了验证权重分配的合理性，需要对判断矩阵进行一致性检验，验证公式为CR＝CI/RI,其中CI＝(λ_max-m)/(m-1)，RI取值规则如表3所示。当CR<0.1时，说明权重分配合理，否则要重新调整判断矩阵。用同样的方法计算得到单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重WY＝(wy₁,wy₂,L,wy_h)^T。

m	1	2	3	4	5	6	7	8	9
										RI	0.00	0.00	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45

表3 RI取值规则

赋客观权重的方法如下：

举例来说，以多参数相对优属度矩阵UX＝(ux_ij)_m×n为例：

设第k个评价指标值的特征值向量为UX_k＝(ux_k1,ux_k2,L,ux_kn)，则指标方差权重为：变异系数权重：综合考虑指标方差权重与变异系数权重，得到综合客观权重：

式中，k＝1,2,L,m，即客观权重VX＝(vx₁,vx₂,L,vx_m)^T。用同样的方法计算得到单参数相对优属度矩阵中各指标的客观权重VY＝(vy₁,vy₂,L,vy_h)^T。

计算综合权重的方法如下：

为了兼顾专家的主观判断与评价指标值客观信息，达到主客观统一，需要对主客观权重进行组合。

举例来说，以多参数相对优属度矩阵为例：

组合权重计算公式为:

式中，k＝1,2,L,m，即多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的综合权重为(ωx₁,ωx₂,L,ωx_m)^T，用同样的方法计算得到单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的综合权重(ωy₁,ωy₂,L,ωy_h)^T。

步骤S105：依据非线性模糊优选理论,分别计算对应赋权重后所述多参数相对优属度矩阵的多参数向量及对应赋权重后所述单参数相对优属度矩阵的单参数向量，组合所述多参数向量及所述单参数向量，得到综合相对优属度矩阵。

举例来说，以多参数相对优属度矩阵为例，计算过程如下：

首先要确定最大相对优属度向量QX和最小相对优属度向量TX，

QX＝(max(ux₁₁,ux₁₂,L,ux_1n),max(ux₂₁,ux₂₂,L,ux_2n),L,max(ux_m1,ux_m2,L,ux_mn))；

TX＝(min(ux₁₁,ux₁₂,L,ux_1n),min(ux₂₁,ux₂₂,L,ux_2n),L,min(ux_m1,ux_m2,L,ux_mn))；

建立非线性模糊优选模型为：

式中，qx_i＝max(ux_i1,ux_i2,L,ux_in)，tx_i＝min(ux_i1,ux_i2,L,ux_in)，i＝1,2,L,m；j＝1,2,L,n，最终得到多参数相对优属度的多参数向量RX＝[γx₁,γx₂,L,γx_n]。采用同样的计算方法得到单参数相对优属度的单参数向量RY＝[γy₁,γy₂,L,γy_n]。

将多参数相对优属度的多参数向量RX＝[γx₁,γx₂,L,γx_n]和单参数相对优属度的单参数向量RY＝[γy₁,γy₂,L,γy_n]进行组合，得到综合相对优属度矩阵

步骤S106：对所述综合相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，并依据所述非线性模糊优选理论计算对应赋权重后所述综合相对优属度矩阵的综合向量，所述综合向量内各参数分别对应各所述钻头的最终评价指标值。

于本实施例中，在得到所述综合相对优属度矩阵后，再利用步骤S104中赋权重的方法进行赋权重，以及利用步骤S105中的所述非线性模糊优选理论得到对应所述综合相对优属度矩阵的综合向量。

举例来说，所述综合向量为R＝[γ₁,γ₂,L,γ_n]，以γ₁,γ₂,L,γ_n作为对应钻头选型的最终评价指标值，在针对某地区指定地层时，γ越大，γ对应钻头类型或型号推荐优先级越高，依次选出最合适的钻头类型或型号。

本发明实施例所述的钻头选型方法通过应用于一现场实例，以进行证明。具体实例如下：

对东海HG、GZZ等四个区块深部地层的钻头使用情况进行了统计，并采用本发明实施例所述评价运算方法对上述区块深部地层所使用的各型号钻头进行了钻头选型最终评价指标值的计算，根据最终评价指标值的大小对钻头进行了优劣排序，下表4所示为最终评价指标值排在前九的钻头型号。

表4东海深部地层各型号钻头选型最终评价指标值

由表可知，在东海深部地层中阿特拉U513S、百施特M1366、川克CK506KJST三种型号的钻头使用效果较好。

为了进一步验证本发明所述的钻头选型方法的合理性，近两年在YY区块的YY-4井和TJT区块的TJT-4井中分别使用了阿特拉U513S和川克CK506KJST钻头。现场应用结果表明(如表5所示)，阿特拉U513S和川克CK506KJST钻头在东海深部地层中取得了良好的钻进效果，其平均机械钻速相比于邻井相同地层，分别提高了68％和60％。

表5优选钻头现场应用情况对比表

如图2所示，展示本发明于一实施例中的钻头选型装置的结构示意图。如图所示，所述钻头选型装置200包括：

获取单元201，用于获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数；

参数评价处理单元202，根据所述使用参数，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵；将任意一种或多种所述使用参数分别对应至各所述钻头以得到至少一个单参数评价指标值矩阵；

规范处理单元203，用于对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

去重处理单元204，用于对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行去重处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

赋权重处理单元205，用于分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重；

综合处理单元206，用于依据非线性模糊优选理论，分别计算对应赋权重后所述多参数相对优属度矩阵的多参数向量及对应赋权重后所述单参数相对优属度矩阵的单参数向量，组合所述多参数向量及所述单参数向量，得到综合相对优属度矩阵；

赋权重处理单元205对所述综合相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，综合处理单元206依据所述非线性模糊优选理论计算对应赋权重后所述综合相对优属度矩阵的综合向量，所述综合向量内各参数分别对应各所述钻头的最终评价指标值。

于本发明的一实施例中，通过各单元配合使用能够实现如图1所述的钻头选型方法的各步骤。

需要说明的是，应理解以上装置200的各个单元的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些单元可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分单元通过处理元件调用软件的形式实现，部分单元通过硬件的形式实现。例如，参数评价处理单元202可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上评价参数处理单元202的功能。其它单元的实现与之类似。此外这些单元全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个单元可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些单元可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个单元通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些单元可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

如图3所示，展示本发明于一实施例中的钻头选型设备的结构示意图。如图所示，所述钻头选型设备300包括：存储器301及处理器302；所述存储器301，其上存储有计算机程序；处理器302，用于执行所述存储器301存储的计算机程序，该程序被执行时实现如图1所述的钻头选型方法。

所述存储器301可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

所述处理器302可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图1所述的钻头选型方法。

所述计算机可读存储介质，本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，本发明提供了一种钻头选型方法及其装置、设备和存储介质，获取并统计一地区指定地层中所使用的多种类型或型号的钻头的使用参数以及对全部所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵、单参数评价指标值矩阵，再分别进行规范化处理及去重处理，并赋予权重，最后依据非线性模糊优选理论计算评价指标值矩阵的综合向量，以得到对应各所述钻头的最终评价指标值。

本发明有效克服了现有技术中的种种缺点，具有高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (13)

1.一种钻头选型方法，其特征在于，所述方法包括：

获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数；

根据所述使用参数，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵；

将任意一种或多种所述使用参数分别对应至各所述钻头以得到至少一个单参数评价指标值矩阵；

对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理及去重处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重；

依据非线性模糊优选理论，分别计算对应赋权重后所述多参数相对优属度矩阵的多参数向量及对应赋权重后所述单参数相对优属度矩阵的单参数向量，组合所述多参数向量及所述单参数向量，得到综合相对优属度矩阵；

对所述综合相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，并依据所述非线性模糊优选理论计算对应赋权重后所述综合相对优属度矩阵的综合向量，所述综合向量内各参数分别对应各所述钻头的最终评价指标值。

2.根据权利要求1所述的钻头选型方法，其特征在于，所述使用参数包括：使用效果参数、使用条件参数及使用成本参数；

所述使用效果参数包括：钻头进尺、机械钻速、钻进深度及钻头磨损程度中任意一种或多种；

所述使用条件参数包括：钻压、转速及泵排量中任意一种或多种；

所述使用成本参数包括：采购成本、功耗成本及维修成本中任意一种或多种。

3.根据权利要求1所述的钻头选型方法，其特征在于，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵的方法之后，还包括：

对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正，具体包括：

基于钻头磨损定级标准，对用于描述所述钻头的磨损程度的各参数进行相应赋值，并将各所述参数的赋值相加以得到钻头磨损特征值；

计算钻头磨损系数，钻头磨损系数＝1-钻头磨损特征值/预设常量；

利用所述钻头磨损系数对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正。

4.根据权利要求3所述钻头选型方法，其特征在于，利用所述钻头磨损系数对所述多参数评价指标值矩阵中各评价指标值进行修正包括：

当所述评价指标值越大表示钻头选型越优时，令所述各评价指标值乘以所述钻头磨损系数；

或，当所述评价指标值越小表示所述钻头选型越优时，令所述各评价指标值除以所述钻头磨损系数。

5.根据权利要求1所述的钻头选型方法，其特征在于，所述评价运算的方法包括：每米钻井成本法、比能法、经济效益指数法、灰色聚类法、综合指数法、灰色关联分析法、主成分投影法、虚拟强度指数法及神经网络法中任意一种或多种。

6.根据权利要求1所述的钻头选型方法，其特征在于，对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理，包括：

当所述评价指标值越大表示钻头选型越优时，将对应的所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行第一规范变换；

当所述评价指标值越小表示所述钻头选型越优时，将对应的所述多参数评价指标值矩阵及单参数评价指标值矩阵进行第二规范变换。

7.根据权利要求6所述的钻头选型方法，其特征在于，对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理之前，还包括：

对各所述评价指标值进行乘方运算或同乘一正整数以进行指标增效。

8.根据权利要求1所述的钻头选型方法，其特征在于，对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行去重处理，包括：

依据主成分分析方法，分别对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵进行正交变换，以过滤信息重叠的评价指标值。

9.根据权利要求1所述的钻头选型方法，其特征在于，分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，包括：

依据预设的专家判断矩阵，分别计算所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重及所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的主观权重；

和/或，采用指标方差与变异系数结合定权法，分别计算所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的客观权重及所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的客观权重。

10.根据权利要求9所述的钻头选型方法，其特征在于，分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，还包括：

将对应于所述多参数相对优属度矩阵中各评价指标值的所述主观权重及所述客观权重进行组合，以得到所述多参数相对优属度矩阵的综合权重；

将对应于所述单参数相对优属度矩阵中各评价指标值的所述主观权重及所述客观权重进行组合，以得到所述单参数相对优属度矩阵的综合权重。

11.一种钻头选型装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取并统计一地区指定地层中所使用的至少一种钻头的使用参数；

参数评价处理单元，根据所述使用参数，对所述钻头分别进行至少一种评价运算以得到多参数评价指标值矩阵；

将任意一种或多种所述使用参数分别对应至各所述钻头以得到至少一个单参数评价指标值矩阵；

规范处理单元，用于对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行规范化处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

去重处理单元，用于对所述多参数评价指标值矩阵及所述单参数评价指标值矩阵分别进行去重处理，得到多参数相对优属度矩阵及单参数相对优属度矩阵；

赋权重处理单元，用于分别对所述多参数相对优属度矩阵中的各评价指标值及所述单参数相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重；

综合处理单元，用于依据非线性模糊优选理论，分别计算对应赋权重后所述多参数相对优属度矩阵的多参数向量及对应赋权重后所述单参数相对优属度矩阵的单参数向量，组合所述多参数向量及所述单参数向量，得到综合相对优属度矩阵；

赋权重处理单元对所述综合相对优属度矩阵中的各评价指标值赋权重，综合处理单元依据所述非线性模糊优选理论计算对应赋权重后所述综合相对优属度矩阵的综合向量，所述综合向量内各参数分别对应各所述钻头的最终评价指标值。

12.一种钻头选型设备，其特征在于，所述设备包括：存储器及处理器；

所述存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器存储的计算机程序，所述程序被执行时实现权利要求1至10中任意一项所述的钻头选型方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任意一项所述的钻头选型方法。