提升细孔钻探精度:温度补偿压力测量的C-I-WOA-CNN方法

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 人工智能的人工智能
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 石油行业的细孔钻探面临着极端条件影响测量准确性的挑战.
• 温度波动显著影响下孔压力数据的完整性.
• 现有的方法很难可靠地弥补温度引起的错误.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的温度补偿模型,以提高钻孔压力测量精度.
• 为了提高卷积神经网络 (CNN) 的性能,使用优化的算法进行实时数据校正.
• 为了提供一个强大的解决方案,以减轻测量错误在具有挑战性的下井环境.

主要方法:

• 介绍一个混乱启动的适应性鱼优化算法 (C-I-WOA),用于优化CNN.
• 增强鱼优化算法 (WOA) 的初始化,使用混乱映射来增加种群多样性.
• 实施适应性重量重新校准机制,以提高全球和本地优化能力.

主要成果:

• 与传统的CNN相比,C-I-WOA-CNN模型显示出更高的融合速度和全球/本地利用率.
• 压力参数预测中的平均绝对百分比误差从1.9089%降至0.86504%.
• 在极端条件下,钻井压力测量的准确性和可靠性得到了显著改善.

结论:

• 在C-I-WOA-CNN模型提供了一个可靠和准确的解决方案,用于纠正温度诱导的测量错误在细孔钻井.
• 拟议的优化技术有效地提高了CNN在下洞数据分析方面的性能.
• 这一进步有助于提高石油行业的运营效率和数据完整性.