CN110348045A - 一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及石油钻采工程钻井技术领域，特别涉及一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法；包括，采集实际钻井问题参数，编码成位串；生成初始种群按锯齿型周期性变化；定义以单位钻井成本为目标适应度函数；锯齿优化种群选择、交叉、变异算子；根据目标适应度函数，选择适应度高的个体；筛选适应度高的个体产生子代种群，以子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，循环重复；重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本，本发明实施例通过种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，简化算法同时保证较强的全局搜索能力，提高了局部寻优精度。

Description

一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法

技术领域

本发明涉及石油钻采工程钻井技术领域，特别涉及一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法。

背景技术

钻井工程设计中的一个最重要的环节是钻井参数的优选，它对钻井经济效益的提升有很大的影响；钻井参数优化指的是指优选在现场钻井生产作业的过程根据现场实际情况计算出各参数最优组合，以实现整个工程的经济效益最大化。

根据已发表文献中的说明，用经验公式修正杨格模型由于其数学推导计算相对复杂，导致预测效率很低，且基于可钻性表示的钻速模型和钻井参数实时优选目标函数不够实用；多元函数极值法和模式搜索法是目前业内常用的求解参数优化问题的方法。

这种常用的求解参数优化问题的方法存在的问题是，多元函数极值法建模过程相对复杂，模式搜索法全局搜索能力较弱。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法及系统。

一方面，所述方法包括，具体步骤：

S1，采集实际钻井问题参数，编码成位串；

S2，种群初始化设置，生成初始种群，种群规模按锯齿型周期性变化；

S3，定义以单位钻井成本为目标适应度函数，目标函数表达式：

t_E—钻头与起下钻成本的折算时间，单位h；h_f—钻头磨损量，牙齿磨损的相对高点；K_d—岩石可钻性系数；W—钻压，单位kN；M—门限钻压，单位kN；C_P—压差影响系数；C_H—水力净化系数；n—转速，单位r/min；h—牙齿磨损高度，单位m；C2—钻头牙齿磨损系数；C1—牙齿磨损减慢系数；Cr—为钻井作业费；λ—钻速指数。Z₂,Z₁—钻压影响系数；a₂,a₁—转速影响系数；A_f—地层研磨性系数；

S4，确定锯齿遗传策略，包括群体规模的周期性变化、选择算子的生成、交叉、变异算子及其概率；

S5，根据目标适应度函数，计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值，选择适应度高的个体；

S6，按照遗传策略，筛选适应度高的个体产生子代种群，以所述子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，重复步骤S2至S6；

S7，重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本。

其中，步骤S2中所述初始种群规模大小线性减少，在下一个周期开始，随机生成的个体被插入到所述初始种群，所述初始群规模按照种群代数呈锯齿周期性变化；所述初始种群规模大小线性减少包括当前种群大小nt和子代种群大小nt+1。

其中，所述种群规模大小算法与每20代进行8次重新初始化的种群进行比较，利用以下关系：

t_maxnp_ml＝8n′p_m′l

得出每次重新初始化时插入新的替换的个体的数量n'的求解关系，可以表示为：

其中t_max＝200是总代数，n＝100是群体大小，p_m＝0.019是突变的概率，l是染色体的长度；n'是在每次重新初始化时用新的替换的个体的数量，其中它们的比特位以概率p′_m＝0.5平均修改。

其中，所述子代种群大小nt+1中个体选择重复操作，Pj是选择第j个体的概率，选择后的第j个体的预期拷贝数可以表示为：

m(j,t+1)＝m(j,t)P_jn_t+1

其中m(j,t)是第j代个体第t代的拷贝数；第j代个体的预期数量与子代的种群大小成正比。因此，选择后与个体相关的群体部分可以表示为：

另一方面，所述系统包括，数据输入模块：采集实际钻井问题参数，编码成位串；

数据处理模块：种群初始化设置，生成初始种群，种群规模按锯齿型周期性变化；定义以单位钻井成本为目标适应度函数，目标函数表达式：

t_E—钻头与起下钻成本的折算时间，单位h；hf—钻头磨损量，牙齿磨损的相对高点；K_d—岩石可钻性系数；W—钻压，单位kN；M—门限钻压，单位kN；C_P—压差影响系数；C_H—水力净化系数；n—转速，单位r/min；h—牙齿磨损高度，单位m；C2—钻头牙齿磨损系数；C1—牙齿磨损减慢系数；Cr—为钻井作业费；λ—钻速指数。Z₂,Z₁—钻压影响系数；a₂,a₁—转速影响系数；A_f—地层研磨性系数；根据目标适应度函数，计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值，选择适应度高的个体；按照遗传策略，筛选适应度高的个体产生子代种群，以所述子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，重复以上步骤；

数据输出模块：重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本。

其中，所述数据处理模块包括所述种群规模周期性重新初始化，所述种群规模大小线性减少，在下一个周期开始，随机生成的个体被插入到所述种群，所述种群规模按照种群代数的周期性变化，形成锯齿方式。

其中，所述数据处理模块中所述种群规模大小算法与每20代进行8次重新初始化的种群进行比较，利用以下关系：

t_maxnp_ml＝8n′p_m′l

得出每次重新初始化时插入新的替换的个体的数量n'的求解关系，可以表示为：

其中t_max＝200是总代数，n＝100是群体大小，p_m＝0.019是突变的概率，l是染色体的长度；n'是在每次重新初始化时用新的替换的个体的数量，其中它们的比特位以概率p′_m＝0.5平均修改。

其中，所述子代种群大小nt+1中个体选择重复操作，Pj是选择第j个体的概率，选择后的第j个体的预期拷贝数可以表示为：

m(j,t+1)＝m(j,t)P_jn_t+1

其中m(j,t)是第j代个体第t代的拷贝数；第j代个体的预期数量与子代的种群大小成正比。因此，选择后与个体相关的群体部分关系可以表示为：

本发明实施例提供一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法及系统，通过种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，简化算法同时保证较强的全局搜索能力，提高了局部寻优精度，增强算法的整体性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法流程示意图；

图2为本发明实施例基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统整体结构图；

图3为本发明实施例锯齿遗传算法的种群周期变化示意图；

图4为本发明实施例改进型锯齿遗传算法运行界面；

图5为本发明实施例改进型锯齿遗传算法钻井参数优化运行界面；

图6为本发明实施例改进型锯齿遗传算法最优目标函数值和种群平均函数值曲线对比图；

图7为本发明实施例改进型锯齿遗传算法最优转速钻压优化曲面图；

附图标记：

101-数据输入模块 102-数据处理模块 103-数据输出模块。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

图1为本发明实施例基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法流程示意图，如图1所示，具体步骤：

S1，采集实际钻井问题参数，编码成位串；具体地，将实际钻井参数映射为基因型，将这些表现型数据编码为基因型形式，构成染色体的基因串结构，本发明实施例采用实数编码，不需要将实数数值转化为二进制等基因型串结构数据，可以直接进行运算操作。

S2，种群初始化设置，生成初始种群，种群规模按锯齿型周期性变化；具体地，对锯齿遗传算法初始化参数设置包括：初始化种群规模数，最大迭代次数，初始交叉概率，初始变异概率；本发明实施例提出了具有周期性重新初始化的可变群体规模大小，其遵循具有非等振幅和变化周期的锯齿遗传算法，在每个周期，种群规模大小线性减少，在下一个周期的开始，随机生成的个体被插入到子代种群，重新初始化。

S3，定义以单位钻井成本为目标适应度函数，目标函数表达式：

t_E—钻头与起下钻成本的折算时间，单位h；h_f—钻头磨损量，牙齿磨损的相对高点；K_d—岩石可钻性系数；W—钻压，单位kN；M—门限钻压，单位kN；C_P—压差影响系数；C_H—水力净化系数；n—转速，单位r/min；h—牙齿磨损高度，单位m；C2—钻头牙齿磨损系数；C1—牙齿磨损减慢系数；Cr—为钻井作业费；λ—钻速指数。Z₂,Z₁—钻压影响系数；a₂,a₁—转速影响系数；A_f—地层研磨性系数；根据目标函数适应度，确定个体优劣评价的指标，适应度值越大，说明种群基因越优良。

S4，确定锯齿遗传策略，包括群体规模的周期性变化、选择算子的生成、交叉、变异算子及其概率；具体地，选择算子，采用锯齿遗传算法从父代种群中选择适应度高的个体进入子代种群；交叉算子，将子代种群中个体两两配对，第k个染色体a_k和第l个染色体a₁在第j位的交叉操作方法为：

a_kj＝a_kj(1-b)+a_ljb

a_lj＝a_lj(1-b)+a_kjb

其中，b是[0,1]区间的随机数；

变异算子，从子代种群中随机挑选出一些个体，使用初始化时设置的变异概率让位于染色体基因位上的特定基因产生变异。第i个个体的第j个基因a_ij进行变异的操作方法为：

其中，a_max是基因a_ij的上界；

a_min是基因a_ij的下界；

其中，r₂是一个随机数，g是当前迭代次数，G_max是最大进化次数。

S5，根据目标适应度函数，计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值，选择适应度高的个体；具体地，本发明实施例采用根据目标适应度函数的选择策略的轮盘赌法，个体i被选中的概率为：

其中，F_i为个体i的适应度值；N为种群个体数目。

S6，按照遗传策略，筛选适应度高的个体产生子代种群，以所述子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，重复步骤S2至S6；具体地，父代种群筛选适应度高的钻井参数个体进去子代种群，淘汰不符合目标适应度函数要求的个体；在子代种群中随机插入新的个体作为重新初始化种群的起点，循环重复操作，随机插入新的个体优选为从父代种群中淘汰的个体。

S7，重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本；具体地，设置迭代次数，重新初始化次数达到迭代次数后，输出最优解的钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本；

本发明实施例提供一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，通过种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，简化算法同时保证较强的全局搜索能力，提高了局部寻优精度，增强算法的整体性能。

图3为本发明实施例锯齿遗传算法的种群周期变化示意图；如图3所示，步骤S2中所述初始种群规模大小线性减少，在下一个周期开始，随机生成的个体被插入到初始种群，初始群规模按照种群代数呈锯齿周期性变化；初始种群规模大小线性减少包括当前种群大小nt和子代种群大小nt+1；具体地，当前种群大小n(t)线性减少得到子代种群大小nt+1，随机生成的个体被插入子代种群，得到下一代初始化种群规模，根据群代数t周期循环变化的特点，形成锯齿方式。

进一步地，种群规模大小算法与每20代进行8次重新初始化的种群进行比较，利用以下关系：

t_maxnp_ml＝8n′p_m′l

得出每次重新初始化时插入新的替换的个体的数量n'的求解关系，可以表示为：

其中t_max＝200是总代数，n＝100是群体大小，p_m＝0.019是突变的概率，l是染色体的长度；n'是在每次重新初始化时用新的替换的个体的数量，其中它们的比特位以概率p′_m＝0.5平均修改。

进一步地，所述子代种群大小nt+1中个体选择重复操作，Pj是选择第j个体的概率，选择后的第j个体的预期拷贝数可以表示为：

m(j,t+1)＝m(j,t)P_jn_t+1

其中m(j,t)是第j代个体第t代的拷贝数；第j代个体的预期数量与子代的种群大小成正比。因此，选择后与个体相关的群体部分关系可以表示为：

具体地，可变种群大小改变连续两代之间的种群大小仅影响锯齿遗传算法的选择算子，对于大多数选择算子，例如固定比例选择和具有替换的竞争选择，选择概率Pj对于nt+1代选择操作保持恒定，需要说明的是种群大小的变化不足以修改概率；

本发明实施例提供一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法及系统，通过种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，具较大的初始群体大小和较小的最终群体大小，较大的种群大小为锯齿遗传进化过程提供了更好的初始信号；在运行结束时较小的群体大小使锯齿遗传结果收敛到最优。

基于上述实施例，图2为本发明实施例基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统整体结构图；如图2所示，所述系统包括，

数据输入模块101：采集实际钻井问题参数，编码成位串；

数据处理模块102：生成初始种群按锯齿型周期性变化；定义以单位钻井成本为目标适应度函数；锯齿优化种群选择、交叉、变异算子；根据目标适应度函数，选择适应度高的个体；筛选适应度高的个体产生子代种群，以子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，循环重复；

数据处理模块103：重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本。

本发明实施例提供一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统，通过执行上述实施例锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，简化算法同时保证较强的全局搜索能力，提高了局部寻优精度，增强算法的整体性能。

基于上述实施例，本发明在试运行过程中的操作做进一步举例说明，图4为本发明实施例改进型锯齿遗传算法运行界面；图5为本发明实施例改进型锯齿遗传算法钻井参数优化运行界面；图4、图5所示，某井段的地层可钻性系数K＝0.0023，研磨性系数A_f＝0.00228，门限钻压M＝10kN，转速指数λ＝0.68，采用直径为251mm适合于中硬地层的21型钻头钻进该井段，转速n为60到180r/min，查得钻压影响系数Z₁＝0.0146、Z₂＝6.44，转速影响系数a₁＝1.5、a₂＝6.53×10^-5，牙齿磨损减慢系数C₁＝5，牙齿磨损系数C₂＝3.68，C₀钻头成本900元/只，Cr钻机作业费为250元/小时，t₁起下钻时间5.75h，可得出钻头与起下钻成本的折算时间如下表1为岩石强度信息水力参数：

钻头参数如下表2：

钻头直径，mm	D<sub>1</sub>	D<sub>2</sub>	a<sub>1</sub>	a<sub>2</sub>	C<sub>1</sub>	C<sub>2</sub>
							251	6.44	0.0146	1.5	6.53×10<sup>-5</sup>	5	3.68

将表1和表2中各钻井参数值代入目标函数式，用本文提出的基于锯齿改进遗传算法进行求解，实现以单位钻井成本为目标的钻井控制参数优化，在程序运行界面上对初始化参数设置，本实施例优选为：种群规模为20，最大迭代次数200，初始交叉概率0.75，初始变异概率为0.02，进行计算，输出最优解钻井控制参；通过程序仿真后与其他算法比较结果如表3所示：

进一步地，将上述实施例钻井参数运用不同的算法分别对目标函数进行求解，钻井参数在不同组合下的优选结果如表4所示：

图6为本发明实施例改进型锯齿遗传算法最优目标函数值和种群平均函数值曲线对比图，如图6所示，转速n在[60,180]，钻压W在[225,387]区间内间算的成本三维图，是一个以成本为目标函数的最优转速钻压优化曲面，从图中可以分析出一个比较合适的钻压W区间是在大约[225,387]之间，转速n在[60,180]，这两个参数过高与过低都会造成急剧的成本增加。从这个图明显可以看到，目标函数只会有一个最优解，并会出现在最底部，按这个图形可以推导出的底部最小值。锯齿遗传算法与其他算法经过对比，该方法既可以有较强的局部寻优能力，全局寻优效果也好，收敛的时间是最短的，这个方法应用在决策系统中可以提高优化速度。

进一步地，图7为本发明实施例改进型锯齿遗传算法最优转速钻压优化曲面图，如图7所示，转速n在[60,180]，钻压W在[225,387]区间内间算的成本三维图，是一个以成本为目标函数的最优转速钻压优化曲面，从图中可以分析出一个比较合适的钻压W区间是在大约[225,387]之间，转速n在[60,180]，这两个参数过高与过低都会造成急剧的成本增加；从这个图明显可以看到，目标函数只会有一个最优解，并会出现在最底部，按这个图形可以推导出的底部最小值。锯齿遗传算法经过对比，该方法既可以有较强的局部寻优能力，全局寻优效果也好，收敛的时间是最短的，这个方法应用在决策系统中可以提高优化速度。

基于上述实施例，本发明在试运行过程中的操作做进一步举例说明，数据来源于涪陵焦石坝地区页岩气井焦页某井，该井675m～1357m为三叠系下统飞仙关组，二叠系上统长兴组，龙潭组，下统茅口组栖霞组，梁山组，岩性以灰色灰岩、含泥灰岩为主，地层可钻性很差、研磨性强，研磨性系数取A_f＝2.89×10^-3，设计用直径为311.2mm的三牙轮钻头HJT537GK进行钻进，查得该钻头各项钻头参数为钻压影响系数Z₁＝0.0131、Z₂＝7.15，转速影响系数a₁＝0.5、a₂＝0.218×10-4，牙齿磨损减慢系数C₁＝2，钻头成本C₀＝56000元/只，钻井日费C_d＝88000元/天，可得钻井作业费C_r＝3667元/小时。

门限钻压M的求取，根据Rollow钻速方程V＝bW^a有：

其中，a——钻压指数；

M——门限钻压，kN；

D——钻头直径，mm；

W_H、W_L——高钻压、低钻压，kN；

v_pcH、v_pcL——高钻速、低钻速，m/h。

转速指数求取公式：

式中，n_H、n_L——高转速、低转速，r/min。

地层可钻性系数K的确定：

牙齿磨损系数C2的确定：

式中，v_pc0——开始钻进时钻速，m/h；

v_pcf——起钻时钻速，m/h；

h_f——起钻时牙齿磨损量

目标函数约束条件为：且W＞0；0＜n＜100；0≤h_f≤1。

从该井选取该井段参与完全钻进的五个HJT537GK牙轮钻头，其现场实际钻进参数如表5所示：

由现场实钻数据和相关资料数据，可以确定钻速方程中各系数的值，如表6所示：

钻头直径，mm	Z<sub>1</sub>	Z<sub>2</sub>	a<sub>1</sub>	a<sub>2</sub>	C<sub>1</sub>
						311.2	6.44	0.0146	0.5	2.18×10<sup>-5</sup>	2

将表5、表6各钻井参数值代入目标函数式，用本文提出的基于锯齿改进遗传算法进行求解，得钻头钻压，转速以及钻头磨损量的最优组合值，如下表7所示：

其中，W_opt为最优钻压，kN；n_opt为最优转速，r/min；C_pm为优化后钻井米成本，元/m；最后一列C_pma为实际钻井米成本，元/m。

本发明实施例提供一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法及系统，通过种群多次重新初始化操作，种群规模按照种群代数的锯齿周期性变化，简化算法同时保证较强的全局搜索能力，提高了局部寻优精度，增强算法的整体性能。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于改进型锯齿遗算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，具体步骤包括：

S1，采集实际钻井问题参数，编码成位串；

S2，种群初始化设置，生成初始种群，种群规模按锯齿型周期性变化；

S3，定义以单位钻井成本为目标适应度函数，目标函数表达式：

t_E—钻头与起下钻成本的折算时间，单位h；h_f—钻头磨损量，牙齿磨损的相对高点；K_d—岩石可钻性系数；W—钻压，单位kN；M—门限钻压，单位kN；C_P—压差影响系数；C_H—水力净化系数；n—转速，单位r/min；h—牙齿磨损高度，单位m；C₂—钻头牙齿磨损系数；C₁—牙齿磨损减慢系数；Cr—为钻井作业费；λ—钻速指数。Z₂,Z₁—钻压影响系数；a₂,a₁—转速影响系数；A_f—地层研磨性系数；

S4，确定锯齿遗传策略，包括群体规模的周期性变化、选择算子的生成、交叉、变异算子及其概率；

S5，根据目标适应度函数，计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值，选择适应度高的个体；

S6，按照遗传策略，筛选适应度高的个体产生子代种群，以所述子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，重复步骤S2至S6；

S7，重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本。

2.根据权利要求1所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，步骤S2中，所述初始种群规模大小线性减少，在下一个周期开始，随机生成的个体被插入到所述初始种群，所述初始群规模按照种群代数呈锯齿周期性变化；所述初始种群规模大小线性减少包括当前种群大小nt和子代种群大小nt+1。

3.根据权利要求2所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，所述种群规模大小算法与每20代进行8次重新初始化的种群进行比较，使用与Goldberg和Richardson多模态函数相同的平均数量的修改位建立以下关系：

t_maxnp_ml＝8n′p_m′l

得出每次重新初始化时插入新的替换个体数量n'的求解关系，可以表示为：

其中t_max＝200是总代数，n＝100是群体大小，p_m＝0.019是突变的概率，l是染色体的长度；n'是在每次重新初始化时用新的替换的个体的数量，其中它们的比特位以概率p′_m＝0.5平均修改。

4.根据权利要求2所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选方法，其特征在于，所述子代种群大小nt+1代中个体选择重复操作，Pj是选择第j个体的概率，选择后的第j个体的预期拷贝数可以表示为：

m(j,t+1)＝m(j,t)P_jn_t+1

其中m(j,t)是第j代个体第t代的拷贝数；第j代个体的预期数量与子代的种群大小成正比。因此，选择后与个体相关的群体部分关系可以表示为：

5.一种基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统，其特征在于，

数据输入模块：采集实际钻井问题参数，编码成位串；

数据处理模块：种群初始化设置，生成初始种群，种群规模按锯齿型周期性变化；定义以单位钻井成本为目标适应度函数，目标函数表达式：

t_E—钻头与起下钻成本的折算时间，单位h；hf—钻头磨损量，牙齿磨损的相对高点；K_d—岩石可钻性系数；W—钻压，单位kN；M—门限钻压，单位kN；C_P—压差影响系数；C_H—水力净化系数；n—转速，单位r/min；h—牙齿磨损高度，单位m；C2—钻头牙齿磨损系数；C1—牙齿磨损减慢系数；Cr—为钻井作业费；λ—钻速指数。Z₂,Z₁—钻压影响系数；a₂,a₁—转速影响系数；A_f—地层研磨性系数；根据目标适应度函数，计算群体中各个体的适应度值及累计适应度值，选择适应度高的个体；按照遗传策略，筛选适应度高的个体产生子代种群，以所述子代种群为所述重新初始化种群作为下一迭代周期的开始，重复以上步骤；

数据输出模块：重复次数达到设置迭代次数终止判定，输出钻井参数的最优配合及相应的单位钻井成本。

6.根据权利要求5所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统，其特征在于，所述初始种群规模大小线性减少，在下一个周期开始，随机生成的个体被插入到所述初始种群，所述初始群规模按照种群代数呈锯齿周期性变化；所述初始种群规模大小线性减少包括当前种群大小nt和子代种群大小nt+1。

7.根据权利要求5所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统，其特征在于，所述数据处理模块中所述种群规模大小算法与每20代进行8次重新初始化的种群进行比较，利用以下关系：

t_maxnp_ml＝8n′p_m′l

得出每次重新初始化时插入新的替换的个体的数量n'的求解关系，可以表示为：

其中t_max＝200是总代数，n＝100是群体大小，p_m＝0.019是突变的概率，l是染色体的长度；n'是在每次重新初始化时用新的替换的个体的数量，其中它们的比特位以概率p′_m＝0.5平均修改。

8.根据权利要求5所述的基于改进型锯齿遗传算法的页岩气钻井参数优选系统，其特征在于，所述子代种群大小nt+1中个体选择重复操作，Pj是选择第j个体的概率，选择后的第j个体的预期拷贝数可以表示为：

m(j,t+1)＝m(j,t)P_jn_t+1

其中m(j,t)是第j代个体第t代的拷贝数；第j代个体的预期数量与子代的种群大小成正比。因此，选择后与个体相关的群体部分关系可以表示为：