基于BP神经网络的油气钻井成本预测

油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标.对钻井成本进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估.在对油气钻井成本影响因素进行分析的基础上,运用BP神经网络算法,建立了考虑成本因素之间相互关系的油气钻井成本神经网络预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井作业成本数据,将线性回归方法与神经网络方法进行对比,结果表明该模型具有较高的预测精度.     

基于钻柱动力学的井筒摩阻系数预测与应用

井筒摩阻系数是钻井设计和施工阶段准确预测和控制摩阻扭矩的关键因素,对比摩阻扭矩的实测值与预测值可预防钻井事故的发生。为此,基于钻柱动力学摩阻扭矩计算模型,结合近钻头多参数测量仪实测数据,开展了大斜度井实钻条件下套管段和裸眼段摩阻系数的预测方法研究,结果成功应用于同类型邻井的三开钻进阶段摩阻扭矩分析与控制。现场应用结果表明,实钻井筒套管内摩阻系数0.27~0.29,裸眼段摩阻系数0.39~0.41,均高于经验值;案例井钩载和扭矩预测值与实际值的误差满足施工精度要求,依托摩阻扭矩预测图版实时监测实钻摩阻扭矩的异常变化,保障了该井顺利施工。研究结果可为大斜度井钻机设备优选、井身剖面优化和现场钻井施工方案决策等提供科学依据。     

考虑温度影响的摩阻扭矩计算模型及应用

管柱在井下受热,产生的热应力会改变管柱轴向力,影响摩阻扭矩的计算。通过实验测量钻井液在不同温度下的润滑系数和泥饼黏滞系数,拟合出其随温度变化关系,结合热应力的作用,建立考虑温度影响的摩阻扭矩计算模型。实验结果表明,KCl聚合物润滑钻井液和油基钻井液的润滑系数和泥饼黏滞系数随温度升高而增大。应用该模型对涪陵页岩气焦石坝区块X井进行摩阻扭矩计算,得出考虑温度影响的计算模型顶驱扭矩误差为3. 7%,大钩载荷误差为4. 4%,计算精度较高。     

基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障,分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化,给出了用神经网络进行故障诊断的流程,在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网络诊断模型.输入各种状态下的新样本数据,能够得到正确的系统状态识别,通过改进网络算法改进了网络性能.对生产数据的处理结果表明,基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现状态检测与故障诊断.     

支持向量机回归在油气钻井成本预测中的应用

钻井成本是钻井公司成本的重要组成部分,对钻井成本进行准确预测,有利于提高钻井成本的控制和计划管理水平.应用作业成本法分析影响钻井成本的主要因素,结合某钻井公司钻井成本数据,运用支持向量机回归建立预测模型,同多元回归与BP神经网络回归进行对比,验证了支持向量机模型具有较高的预测精度.     

基于BP神经网络的深部地层压力预测技术

地层压力的准确预测是优质高效安全钻井、减少井下复杂情况、合理开发油气层的基础.由于地层压力的实测方法费用较高、周期长,且影响钻井安全,因此提出一种基于神经网络技术的地层孔隙压力预测新方法,并详细论述了神经网络预测模型的建立过程.该方法以声波时差、自然电位、自然伽马数等测井数据及钻杆压力测试数据为学习样本,具有十分高的准确度.对大庆油田萨尔图和杏树岗两个区块的地层压力进行实例预测,预测结果表明,其预测结果与实测结果的相对误差<±8.9%.     

基于融合Dropout与注意力机制的LSTM-GRU车辆轨迹预测

在智能驾驶环境的车辆轨迹预测环节,为更好地获取环境车辆的轨迹时序特征,在长短期记忆神经网络（LSTM）基础上,嵌入Dropout层以增强网络泛化性,引入注意力机制予以预测效果影响较大的时序数据更大权重从而提高预测结果的可靠性,且将改进的LSTM模型与门控循环单元GRU模型结合,构建LSTM-GRU预测模型以进一步提升环境车辆轨迹预测的准确性.在此基础上,使用NGSIM公开数据集对模型进行训练、验证和测试.研究结果表明,融合了Dropout和注意力机制的LSTM-GRU神经网络轨迹预测模型相较标准的LSTM长短期记忆网络以及GRU门控循环单元,在预测较长时序的车辆轨迹上具有优势,提高了轨迹预测的准确性,降低了实际轨迹和预测轨迹之间的均方根误差和平均绝对误差.     

指数趋势预测的BP-LSTM模型

本文根据股指、股价等数据的时序特征将人工神经网络(ANN)与深度学习中的循环神经网络(RNN)引入股指预测,基于BP神经网络模型与长短期记忆(LSTM)神经网络模型构建了BP-LSTM模型.基于上证指数,本文进行了进行数值实验.结果表明BP-LSTM预测模型的准确率相比传统机器学习模型有明显提升,与普通LSTM模型相比也有较大提升.     

考虑接头的钻柱摩阻扭矩分析

钻柱接头的直径大于管体直径,在通常情况下钻柱与井壁间的接触发生在接头上。建立考虑接头钻柱的力学模型,并用迭代法进行求解,成功地分析了考虑接头钻柱在钻进、起钻、下钻、空转及倒划眼时与井壁的接触力、摩阻扭矩,并能预测各接头处接触力的大小、方向。通过与现场试验数据相比较,对钩载的预测误差小于5%,对扭矩的预测误差小于7%。该模型为预测钻柱摩阻扭矩提供了一个快捷准确的方法。     

基于SDCQGA优化BP神经网络的岩石可钻性建模

针对智能钻井优化控制过程中岩石可钻性提取存在的建模难、非实时性、精度差等问题,提出基于自适应双链量子遗传算法优化BP神经网络结构的岩石可钻性提取建模方法.依据目标函数在搜索点处的变化率,建立了快速自适应双链量子遗传算法;采用新算法优化BP神经网络结构,以克服BP神经网络受初始权值/阀值影响和泛化能力差的问题.通过对邻近钻井区域的大量测量数据和实验数据的统计分析和预处理,建立岩石可钻性提取模型,有效地解决了复杂地形岩石可钻性提取难的问题.对不同岩性的可钻性参数提取实验结果证明,该建模方法不仅提高了参数提取的精度和模型的泛化能力,而且在相邻实际参数提取时,具有很好的实时性和适应性.     

考虑扭矩影响的弯曲井眼内钻柱屈曲特性分析

分析了弯曲井眼内钻柱屈曲特性,推导了考虑扭矩影响下的弯曲井眼内钻柱屈曲微分方程和屈曲临界载荷计算模型。针对ϕ215.9 mm井眼内的ϕ127.0 mm钻杆,建立了增斜和降斜井段钻柱的有限元模型,对比分析了考虑和不考虑扭矩影响时的钻柱屈曲特性。结果表明,钻柱正弦屈曲构型与扭矩无关,而只与钻柱所受轴向载荷有关,扭矩对螺旋屈曲构型影响较大。数值模拟得到的弯曲井段不同造斜率下的钻柱屈曲临界载荷与解析解的相对误差在15%以内,证明了数值模拟的可靠性。弯曲井眼内施加扭矩后,螺旋角位移增大,正弦和螺旋屈曲临界载荷降低。钻柱正弦屈曲形态变化较小,扭矩对螺旋屈曲变形的影响更大。增斜井段钻柱从顶部开始发生正弦和螺旋屈曲,钻柱底部保持平衡状态;在降斜井段,不考虑扭矩时,初始正弦和螺旋屈曲均首先出现在钻柱下部,考虑扭矩影响时,降斜段初始正弦屈曲出现在钻柱上部,初始螺旋屈曲同时出现在钻柱上部和下部。相对于增斜段,降斜段钻柱屈曲临界轴向载荷非常小,说明增斜井段发生屈曲的可能性相对较小,降斜井段则很容易发生屈曲。结果有望为水平井、大位移井弯曲井眼内钻柱设计、屈曲控制与强度校核提供参考。     

采煤机截割部扭矩轴的动态可靠性分析

考虑结构和材料等随机参数对零件动态可靠性的影响,避免轴系产生共振,利用Workbench软件建立扭矩轴参数化有限元模型.用模态分析法求解前六阶固有频率和临界转速,并与传递矩阵法比较,证明了结构和转速设计的合理性.结合谐响应分析,说明共振失效应考虑一阶固有频率.通过响应面设计和拉丁超立方抽样法完成对扭矩轴结构、材料参数的抽样,运用BP神经网络拟合一阶固有频率的功能函数,并求解随机参数的可靠性灵敏度.采用一次二阶矩法(FOSM)计算轴在特定转速下的可靠度,并用Monte-Carlo模拟法(MCS)进行了验证,说明转速设计较为可靠.通过灵敏度分析,明确了对扭矩轴动态可靠性影响最大的因素,为轴的稳健优化设计奠定基础.     

应用神经网络技术诊断钻井事故

针对钻井过程的复杂性、不确定性等特点,提出了基于人工神经网络钻井事故预测与诊断模型.以钻井过程工况参数构成神经网络的输入特征向量,以钻井过程正常运行模式及常见事故模式的监测数据作为训练及检验样本,根据钻井事故诊断特点,确定了神经网络的结构与参数,采用改进算法和学习规则,实现对神经网络系统的训练和模拟,建立能够准确预测事故的神经网络模型.该方案的提出可使现场工作人员及时监测钻井过程,降低事故发生率,节约钻井成本,提高效率.     

基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障,分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化,给出了用神经网络进行故障诊断的流程,在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网络诊断模型。输入各种状态下的新样本数据,能够得到正确的系统状态识别,通过改进网络算法改进了网络性能。对生产数据的处理结果表明,基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现状态检测与故障诊断。     

基于样本数据重抽样的时序数据预报方法

研究时序数据预报和提高预报精度的方法,提出了一种新的利用误差项对时序数据样本进行ＢｏｏｔＳｔｒａｐ重抽样的方法。该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型,并通过重抽样技术提高预报精度。通过ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法与ＢＰ算法的预报偏差平方和比较说明ＢｏｏｔＳｔｒａｐ算法提高了预报精度,将提出的重抽样技术引入时序数据预测中,可提高神经网络的预测精度,并适用于股票价格及外汇交易预测等效应领域。     

基于BAM神经网络的钻井复杂事故识别研究

在详细分析钻井复杂情况和事故的基础上,应用神经网络的新方法成功地解决了钻井复杂情况和事故的识别问题。BAM神经网络具有模型和算法简单的特点,是作为类似摸式识别问题研究的一种较好的工具。     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

屈曲分析在游车大钩稳定性评估中的应用

为了准确对游车大钩在钻井作业过程中,在钻机额定载荷作用下的稳定性评估,基于结构稳定性理论,建立了游车大钩有限模型。开展了对游车及大钩稳定性有限元分析,确定了游车大钩在额定载荷作用下,各关键零部件的前五阶失稳形态及稳定安全系数。结合现场试验,验证了计算模型及结果的正确性。试验及分析结果为游车大钩稳定性校核提供了必要的依据,对游车大钩的设计及优化具有指导意义。     

渤海区域基于数据驱动的钻井提速

随着钻井作业深度的增加，地层条件和井身结构变得复杂，钻井投入增加。为了提高钻井效率，降低钻井成本，在钻井过程中，从录井数据出发，结合神经网络和遗传算法，找出了适用于渤海某区域不同地层的最优机械钻速及其对应的钻井参数（钻压，转速和排量），从而保证了高效钻井作业。收集渤海地区某区块不同井的明化镇和馆陶组两个地层段8 000组数据（每层4 000组），针对每一地层单独训练机器学习模型。以其中一层为例，首先将3 900组钻井参数作为输入，对应的机械钻速作为输出训练BP神经网络；然后将剩余的100组钻井参数作为输入数据，利用得到的神经网络对此时的机械钻速进行预测；最后将4 000组钻井参数作为遗传算法中的种群个体，将预测的机械钻速作为遗传算法中的一个重要参数个体适应度值，并通过遗传算法推导最优机械钻速及其对应的钻井参数。提出的方法充分利用了油田现场的数据，得到了适用于渤海地区不同地层段的机器学习模型，提高了机械钻速，实现了钻井提速。     

浮式海洋钻井钻柱对大钩位移的响应分析

海洋钻井平台的升沉运动对钻柱、钻压以及钻井操作具有较大影响.建立海洋浮式钻井平台钻柱系统动力学模型,利用级数法和机械振动理论求解得到钻柱系统运动响应,推导得出大钩位移量与钻压变化量的数学公式,通过Matlab计算得到给定钻柱长度下大钩的允许位移.分析计算结果为浮式钻井平台升沉补偿装置的开发提供设计依据,可以作为升沉补偿...