CN114215499B - 一种基于智能算法的钻井参数优选的方法 - Google Patents

Abstract

一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，步骤一、现场数据采集；步骤二、建立钻井机械钻速智能预测网络模型；步骤三、建立基于钻速智能预测模型的单位进尺成本模型；步骤四、建立基于钻速智能预测模型的钻头机械比能模型；步骤五、建立钻井参数多目标优化模型；步骤六、钻压、转速优化；步骤七、优选后的钻井机械钻速预测；本发明为钻井参数智能优选提供了解决方法，该方法有利于深度挖掘钻井数据的内部关联，对于实现大数据背景下钻井作业数据驱动智能决策，推动钻井作业信息化、自动化和智能化发展具有一定的借鉴意义。

Description

一种基于智能算法的钻井参数优选的方法

技术领域

本发明属于石油与天然气开发技术，特别涉及一种基于智能算法 的钻井参数优选的方法。

背景技术

在石油钻井过程中，时常需要调整钻井参数以达到预期的钻进速 度。但是，传统的钻进参数优选模型，为了便于求解，大都把实际的 参数优选问题归结为单目标的优化问题。在实际应用过程中，此类模 型的数学推导困难、计算过程复杂，并且在实际操作过程中往往需要 人为干预，严重影响钻井效率，很难满足现场工程需要，不能有效的实现缩短钻井周期、降低钻井作业成本和提高钻井效率的目标。随着 计算机软硬件技术的发展，高精度传感器、高速度传输系统和高频率 计算等设备在钻井现场快速铺展，油气公司网络中心存储的钻井行业 数据呈指数增长，高效的实现钻井实测数据应用已成为石油与天然气 开发降本增效的主要手段。

目前，多家国际石油企业在钻井海量数据批处理与钻井参数优 选等方面做出了一系列的尝试并取得一定的成果。例如，NOV公司 通过钻井决策平台对井下动态数据及地面数据进行分析，实现控制 地面钻机设备与井下控制工具钻进参数的自动优选。贝克休斯公司 通过井下工具、钻机及远程控制中心的闭环信息传输模式，将旋转 导向指令自动下传和反馈，实现三维井眼轨迹的闭环控制及钻进优 化。但是，由于钻井参数优选是一个十分复杂的工程技术，现有的方法主要还是基于动态数据检测结合现场经验给出的优选结果，没有深 度考虑钻井各参数间的内部关联，并且基于数学、物理实验给出的优 选模型在实际应用中求解过程十分复杂，考虑因素有限。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于智能 算法的钻井参数优选的方法，该方法以现场实测作为模型输入，应用 遗传算法改进的BP神经网络模型建立钻井机械钻速预测模型，并将 该模型应用于单位进尺成本函数和钻头机械比能函数，最终联立建立多目标钻井参数优化模型，实现钻压、转速优选。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，包括以下步骤：

步骤一、现场数据采集；根据模型设计，在现场获取建模所需要 的实测数据，实测数据包括深度、钻压、转速、排量、泵压、密度、 剪切粘度、稠度系数、井径、比水功率，并对实测数据建表保存；

步骤二、建立钻井机械钻速智能预测网络模型；设置初始权值、 初始阈值、输入节点个数、输出节点个数、隐藏层节点个数、学习效 率、期望误差、进化代数、种群规模、交叉概率、变异概率建立钻井 机械钻速智能预测网络模型，该模型为：

v＝V_pc(D,W,n,Q,P_ump,ρ,η,K,d_CAL,W_hp) (1)

式中，v,钻井机械钻速，m/h；V_pc钻井机械钻速预测网络模型抽 象表达式，无单位；D，井深，m；W，钻压，KN；n，转速，r/min；Q，排量，l/s；P_ump，泵压，MPa；ρ，密度，g/cm3；η，剪切粘度， mPa.s；K，稠度指数，无单位；d_CAL，井径，mm；W_hp，比水功率， w/mm2；

步骤三、建立基于钻速智能预测模型的单位进尺成本模型，如下 式所示：

式中，C_pm(W,n)，单位进尺成本，元/m；C_r，钻机作业费，元/h； t_e，钻头起下钻成本的折算时间，h；A_f，地层研磨性系数，无单位； C_n1、C_n2，统称转速影响系数，无单位；C_W1、C_W2，统称钻压影响 系数，无单位；h_f，牙齿磨损量，无单位；C_th，牙齿磨损系数，无 单位；C_b，钻头费用，元；t_tr，起下钻时间，h；t_cp，接单根时间， h；

步骤四、建立基于钻速智能预测模型的钻头机械比能模型，如下 式所示：

式中，MSE(W,n)，机械比能，MPa；E_f，钻头有效能量利用率， 取0.35；μ，钻头滑动摩擦系数，一般牙轮钻头取0.25，PDC钻头 取0.50；

步骤五、建立钻井参数多目标优化模型，如下式所示：

F(x)＝min{f₁(X),f₂(X)}＝min{C_pm(W,n),MSE(W,n)} (5)

式中，F(x)为钻井参数多目标优化模型；f₁(X)，第一层优化目标； f₂(X)，第二层优化目标；

根据式(5)所建立的钻井参数多目标优化模型，将式(2)与式 (4)联立，建立钻井参数多目标优化模型方程组，如下式所示：

步骤六、钻压、转速优化；

应用宽容分层序列法求解钻井参数多目标模型：

第一层，将目标函数f₁(X)＝min{C_pm(W,n)}用以确定最小单位进尺成 本下的钻压、转速的最优组合，最优化方程如下所示：

s.t.0<W<W_max

0<n_min<n<n_max

Wn<PD

式中，W_max，钻头所能承受的最大钻压，KN；n_min，钻机所能 提供的最大转速，r/min；n_max，钻机所能提供的最大转速，r/min； PD，钻机所能提供的最大额定功率，KW；

求解公式(7),得到目标函数f₁(X)的最优解：

第一层优化目标求解所获得的最优解集；W₁ ^*，第一层优化目 标求解所获得的最优钻压，KN；/>第一层优化目标求解所获得的最优转速，r/min；

将其进行宽容处理，最优解集为以最优解为中心的邻域范围，其 中钻压的邻域半径为α，转速的邻域半径为β，即为：

W∈(W₁ ^*-α，W₁ ^*+α) (9)

第二层，将第一层求解的最优解集定位优化目标函数 f₂(X)＝min{MSE(W,n)}的定义域，即：

s.t.0<W₁ ^*-α<W<W₁ ^*+α

Wn<PD

求解公式(8),得到目标函数f₂(X)的最优解

第二层优化目标求解所获得的最优解集；/>第二层优化 目标求解所获得的最优钻压，KN；/>第二层优化目标求解所获得 的最优转速，r/min；

步骤七、钻井机械钻速预测，将步骤六优化后的钻压、转速代入 步骤二所建立的建立钻井机械钻速智能预测网络模型即式(1)，得到 优化前后的钻井机械钻速变化。

本发明深度挖掘钻井数据的内部关联，以现场实测数据作为输 入，以单位进尺成本和钻头机械比能为优化目标，建立基于遗传算法 改进的钻井机械钻速预测网络模型，并以此钻速智能预测模型为基 础，建立单位进尺成本模型和钻头机械比能模型，最后应用分层序列 法求解钻井参数多目标优化模型，实现钻井参数(钻压、转速)的智 能优选，避免了在传统参数优选模型建模过程中对物理实验的依赖，不仅有效地利用现场实测数据，同时大大的缩短了建模时间。

附图说明

图1为本发明中的部分现场数据采集表。

图2为本发明中的BP神经网络及GA遗传算法基本参数。

图3为本发明中的机械钻压优选前后结果对比。

图4为本发明中的机械转速优选前后结果对比。

图5为本发明中的钻压、转速优选前后机械钻速对比。

图6为本发明中的钻压、转速优选前后机械钻速误差分析。

图7是本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做详细叙述。

参照图1-6，一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，包括以 下步骤，参照图7：

一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，包括以下步骤：

步骤一、现场数据采集，参照图1根据模型设计，在现场获取 建模所需要的实测数据，包括深度、钻压、转速、排量、泵压、密度、 剪切粘度、稠度系数、井径、比水功率，并对数据建表保存；

步骤二、建立钻井机械钻速智能预测网络模型，设置初始权值、 初始阈值、输入节点个数、输出节点个数、隐藏层节点个数、学习效 率、期望误差、进化代数、种群规模、交叉概率、变异概率建立钻井 机械钻速智能预测网络模型，参照图2，构建基于遗传算法的钻井机械钻速预测网络模型，该模型为一数据模型，应用下式进行抽象表达：

v＝V_pc(D,W,n,Q,P_ump,ρ,η,K,d_CAL,W_hp) (1)

式中，v,钻井机械钻速，m/h；V_pc钻井机械钻速预测网络模型抽 象表达式，无单位；D，井深，m；W，钻压，KN；n，转速，r/min； Q，排量，l/s；P_ump，泵压，MPa；ρ，密度，g/cm3；η，剪切粘度， mPa.s；K，稠度指数，无单位；d_CAL，井径，mm；W_hp，比水功率， w/mm2；

步骤三、建立基于钻速智能预测模型的单位进尺成本模型，如下 式所示：

式中，C_pm(W,n)，单位进尺成本，元/m；C_r，钻机作业费，元/h； t_e，钻头起下钻成本的折算时间，h；A_f，地层研磨性系数，无单位； C_n1、C_n2，统称转速影响系数，无单位；C_W1、C_W2，统称钻压影响 系数，无单位；h_f，牙齿磨损量，无单位；C_th，牙齿磨损系数，无 单位；C_b，钻头费用，元；t_tr，起下钻时间，h；t_cp，接单根时间，h；

步骤四、建立基于钻速智能预测模型的钻头机械比能模型，如下 式所示：

式中，MSE(W,n)，机械比能，MPa；E_f，钻头有效能量利用率， 取0.35；μ，钻头滑动摩擦系数，一般牙轮钻头取0.25，PDC钻头 取0.50；

步骤五、建立钻井参数多目标优化模型，如下式所示：

F(x)＝min{f₁(X),f₂(X)}＝min{C_pm(W,n),MSE(W,n)} (5)

式中，F(x)为钻井参数多目标优化模型；f₁(X)，第一层优化目标； f₂(X)，第二层优化目标；

参照式(5)所建立的钻井参数多目标优化模型，将式(2)与式 (4)联立，建立钻井参数多目标优化模型方程组，如下式所示：

步骤六、钻压、转速优化。应用宽容分层序列法求解钻井参数多 目标模型。第一层，将目标函数f₁(X)＝min{C_pm(W,n)}用以确定最小单位 进尺成本下的钻压、转速的最优组合。最优化方程如下所示：

s.t.0<W<W_max

0<n_min<n<n_max

Wn<PD

式中，W_max，钻头所能承受的最大钻压，KN；n_min，钻机所能 提供的最大转速，r/min；n_max，钻机所能提供的最大转速，r/min； PD，钻机所能提供的最大额定功率，KW；

求解公式(5-23),得到目标函数f₁(X)的最优解：

第一层优化目标求解所获得的最优解集；W₁ ^*，第一层优化目 标求解所获得的最优钻压，KN；/>第一层优化目标求解所获得的 最优转速，r/min；

将其进行宽容处理，最优解集为以最优解为中心的邻域范围，其 中钻压的邻域半径为α，转速的邻域半径为β，即为：

W∈(W₁ ^*-α，W₁ ^*+α) (9)

第二层，将第一层求解的最优解集定位优化目标函数 f₂(X)＝min{MSE(W,n)}的定义域，即：

s.t.0<W₁ ^*-α<W<W₁ ^*+α

Wn<PD

求解公式(5-23),得到目标函数f₂(X)的最优解

第二层优化目标求解所获得的最优解集；/>第二层优化 目标求解所获得的最优钻压，KN；/>第二层优化目标求解所获得 的最优转速，r/min；

参照图3、图4，该结果为宽容分层序列法的多目标钻井参数优 化模型多求解的钻压和转速的最优值。

步骤七、优选后的钻井机械钻速预测。将优化后的钻压、转速带 入钻井机械预测模型，参照图5、图6，分析优化前后的钻井机械钻 速变化。

Claims (1)

1.一种基于智能算法的钻井参数优选的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、现场数据采集；根据模型设计，在现场获取建模所需要的实测数据，实测数据包括深度、钻压、转速、排量、泵压、密度、剪切粘度、稠度系数、井径、比水功率，并对实测数据建表保存；

步骤二、建立钻井机械钻速智能预测网络模型；设置初始权值、初始阈值、输入节点个数、输出节点个数、隐藏层节点个数、学习效率、期望误差、进化代数、种群规模、交叉概率、变异概率建立钻井机械钻速智能预测网络模型，该模型为：

v＝V_pc(D,W,n,Q,P_ump,ρ,η,K,d_CAL,W_hp) (1)

式中，v,钻井机械钻速，m/h；V_pc钻井机械钻速预测网络模型抽象表达式，无单位；D，井深，m；W，钻压，KN；n，转速，r/min；Q，排量，l/s；P_ump，泵压，MPa；ρ，密度，g/cm3；η，剪切粘度，mPa.s；K，稠度指数，无单位；d_CAL，井径，mm；W_hp，比水功率，w/mm2；

步骤三、建立基于钻速智能预测模型的单位进尺成本模型，如下式所示：

式中，C_pm(W,n)，单位进尺成本，元/m；C_r，钻机作业费，元/h；t_e，钻头起下钻成本的折算时间，h；A_f，地层研磨性系数，无单位；C_n1、C_n2，统称转速影响系数，无单位；C_W1、C_W2，统称钻压影响系数，无单位；h_f，牙齿磨损量，无单位；C_th，牙齿磨损系数，无单位；C_b，钻头费用，元；t_tr，起下钻时间，h；t_cp，接单根时间，h；

步骤四、建立基于钻速智能预测模型的钻头机械比能模型，如下式所示：

式中，MSE(W，n)，机械比能，MPa；E_f，钻头有效能量利用率，取0.35；μ，钻头滑动摩擦系数，一般牙轮钻头取0.25，PDC钻头取0.50；

步骤五、建立钻井参数多目标优化模型，如下式所示：

F(x)＝min{f₁(X),f₂(X)}＝min{C_pm(W,n),MSE(W,n)} (5)

式中，F_(x)为钻井参数多目标优化模型；f₁(X)，第一层优化目标；f₂(X)，第二层优化目标；

根据式(5)所建立的钻井参数多目标优化模型，将式(2)与式(4)联立，建立钻井参数多目标优化模型方程组，如下式所示：

步骤六、钻压、转速优化；

应用宽容分层序列法求解钻井参数多目标模型：

第一层，将目标函数f₁(X)＝min{C_pm(W,n)}用以确定最小单位进尺成本下的钻压、转速的最优组合，最优化方程如下所示：

s.t.0＜W＜W_max

0＜n_min＜n＜n_max

Wn＜PD

式中，W_max，钻头所能承受的最大钻压，KN；n_min，钻机所能提供的最大转速，r/min；n_max，钻机所能提供的最大转速，r/min；PD，钻机所能提供的最大额定功率，KW；

求解公式(7),得到目标函数f₁(X)的最优解：

第一层优化目标求解所获得的最优解集；W₁ ^*，第一层优化目标求解所获得的最优钻压，KN；/>第一层优化目标求解所获得的最优转速，r/min；

将其进行宽容处理，最优解集为以最优解为中心的邻域范围，其中钻压的邻域半径为α，转速的邻域半径为β，即为：

W∈(W₁ ^*-α，W₁ ^*+α) (9)

第二层，将第一层求解的最优解集定位优化目标函数f₂(X)＝min{MSE(W,n)}的定义域，即：

s.t.0＜W₁ ^*-α＜W＜W₁ ^*+α

Wn＜PD

求解公式(8),得到目标函数f₂(X)的最优解

第二层优化目标求解所获得的最优解集；/>第二层优化目标求解所获得的最优钻压，KN；/>第二层优化目标求解所获得的最优转速，r/min；

步骤七、钻井机械钻速预测，将步骤六优化后的钻压、转速代入步骤二所建立的建立钻井机械钻速智能预测网络模型即式(1)，得到优化前后的钻井机械钻速变化。