基于约束优化方法的水力压裂起裂压力计算模型

以最优化理论为基础,提出了一种水力压裂起裂压力计算模型,将起裂压力求解转化为非线性约束条件下目标函数极小值求解问题,解决了常规起裂压力计算模型中以井筒压力增量为迭代步长时存在计算精度低且收敛速度慢等不足。以此模型为基础,分别建立了裸眼及射孔完井方式下起裂压力约束优化方程,设计了外点罚函数求解该模型的计算流程,并通过实际数据进行了验证。结果表明:本文提出的优化计算模型比常规计算模型精度更高,且收敛速度快。     

斜井井眼净化模型及其应用研究

井眼净化始终是斜井钻井中的关键问题之一.为了使现场的工程技术人员较准确地确定井眼清洗水力参数和施工参数,达到指导实际工程的目的,从实用的思想出发,以井斜角不同岩屑的运移机理和井眼清洗要求不同为依据,将整个井眼按井斜角的不同划分为多个井段,分段建立了能进行工程实际计算的井眼净化模型,并开发了相应的应用软件.该软件能依据给定的井眼条件和施工参数,预测是否能满足井眼净化要求;或从满足井眼净化的需求出发,给出合理的施工参数.     

基于PSO-BP的钻井机械钻速预测模型

机械钻速预测是优化钻进过程、提高钻井效率的关键技术,现有的计算模型主要建立在物理实验和理论分析的基础上,缺少对钻井工程实测数据的应用,导致计算精度难以满足复杂的现场需求.基于此,提出一种人工智能算法与BP(back propagation)神经网络相结合的钻井机械钻速预测模型.首先,利用小波滤波方法对实测数据进行降噪处理,并依据互信息关联分析优选输入参数降低模型冗余.其次,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法实现对BP神经网络初始权值、阈值的优化,建立机械钻速预测新模型,并将PSO-BP新模型与标准BP、BAS(Beetle Antennae Search,天牛须算法)-BP及GA(genetic algorithm,遗传算法)-BP等三种模型进行对比分析.最后,根据实际工况对PSO-BP钻井机械钻速预测模型进行模型评价.结果表明,PSO-BP机械钻速预测模型不仅具有良好的预测精度,而且为钻进过程中提高机械钻速提供科学的参考.     

垂直井筒压裂温度场分布理论和计算方法研究

水力压裂施工过程中,随着温度的升高,压裂液粘度降低,影响压裂液的携砂能力。因此,精确计算压裂液在井筒的温度分布极为重要。本文在一定假设条件下,依据热力学平衡方程,考虑压裂液在井筒的摩擦产生的内热,建立了井筒内压裂液和地层温度场热力学平衡解析方程,并且根据数值计算理论,建立离散模型,最后进行了实例计算和分析。结果表明,摩擦产生的热对于计算压裂液温度不可忽略。