基于PSO-BP混合模型预测的细孔阵列横向记录中钻井响应的校正方法的研究
Zhiqiang Li1,2, Shaojie Xing3,4, Junyan Lin1,2
1Institute of Electromagnetic Wave, School of Physics, Henan Normal University, Xinxiang, 453007, China.
Scientific reports
|April 30, 2025
概括
这项研究引入了一种混合粒子群优化-反向传播 (PSO-BP) 神经网络模型,以准确预测细孔阵列记录仪器的钻孔校正系数. 该PSO-BP模型显著提高了预测准确性,提高了石油和天然气勘探数据的可靠性.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 地质物理学 地质物理学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 记录数据对于在石油和天然气勘探中进行地下水库分析至关重要.
- 环境因素和钻井效应扭曲了形成电阻曲线,阻碍了准确的解释.
- 细孔阵列横向记录仪器特别容易受到钻孔的影响,需要进行校正.
研究的目的:
- 开发一种准确的方法来预测用于细孔阵列横向记录的钻孔校正系数.
- 为了提高从采伐操作中获得的形成电阻数据的可靠性.
- 提高石油和天然气开发的地下建模效率和准确性.
主要方法:
- 利用传统的反向传播 (BP) 神经网络进行初始钻井纠正系数预测.
- 开发并应用了混合粒子群优化 (PSO) 和BP神经网络 (PSO-BP) 模型,以改善预测.
- 与日志记录数据对比,验证了BP和PSO-BP模型的预测准确性.
主要成果:
- 传统的BP神经网络在5%内实现了92.3%的校正系数误差概率.
- 拟议的PSO-BP模型表现出卓越的性能,校正系数误差在5%内的概率为98.8%.
- 在预测钻井正确系数方面,PSO-BP模型表现出稳定可靠的性能.
结论:
- PSO-BP混合模型是一种高效可靠的方法,用于预测细孔校正系数.
- 这种先进的预测技术提高了记录曲线数据的准确性,支持智能下孔钻探.
- 该研究为优化石油和天然气勘探和开发战略提供了显著的实际价值.
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