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Updated: May 10, 2025

09:53
Predicting Catalyst Extrudate Breakage Based on the Modulus of Rupture
Published on: May 13, 2018
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基于AutoML的水平井口集器的收集性能预测
Shaohua Li1, Yang Li2, Longlin Chen3
1School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 28, 2025
概括
这项研究模拟了水平钻井中的集器性能,确定了在异常条件下影响性能的轴向挤出和硬度等关键因素. 优化这些参数可以提高整体钻井效率.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 在现代石油和天然气开采中,水平钻井非常重要.
- 收集器是井口完整性和流体收集的重要组成部分.
- 了解影响集器在异常条件下的性能因素对于运行效率至关重要.
研究的目的:
- 客观地调查影响横向井井采集器性能的因素.
- 确定优化收集器设计和功能的关键参数.
- 开发一款用于集器性能的预测模型.
主要方法:
- 开发了一个模拟模型的集器在一个水平的井口,考虑到引力偏心.
- 使用自动机器学习 (AutoML) 与AutoGluon V1.2.0用于性能预测.
- 使用应力分布积分来评估弹性元素的特性 (材料,尺寸).
主要成果:
- 确定了轴向挤出范围,硬度,半径,体积模量和形度作为关键性能因素,以下降顺序的重要性,随着异心率的增加.
- 证明,异常度的增加显著影响了集体的性能.
- 展示了散装模量,轴向挤出范围和整体收集效率之间的相关性.
结论:
- 在异常水平钻井中的集器的参数优化应优先考虑轴向挤出范围和硬度.
- 调整像散装模块这样的材料特性可以通过增强轴向挤出来间接提高性能.
- 开发的AutoML模型提供了一种可靠的方法来预测和优化收集器性能.

