一种基于优化PSO-BP神经网络的钻井中ROP的智能预测方法

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 机器学习 机器学习
• 钻井优化 钻井优化

背景情况:

• 准确的透率 (ROP) 预测对于优化钻探操作,资源配置和成本管理至关重要.
• 现有的ROP预测方法在复杂的地质形成中往往缺乏准确性和效率.

研究的目的:

• 开发一种新的ROP预测模型,将粒子群优化 (PSO) 与动量适应逆向传播 (BP) 神经网络相结合.
• 提高ROP预测模型的准确性,效率和通用性.

主要方法:

• 系统地选择关键输入参数,包括工程指数,液压特性和岩石学特性.
• 开发一种混合PSO-BP算法,包括动量加速和自适应性学习速度调整.
• 验证使用1200个数据点 (80%的培训,20%的测试) 和与现场数据进行比较实验.

主要成果:

• 在ROP和选定的钻井参数之间发现了显著的相关性 (系数>0.5).
• 优化的PSO-BP模型与标准BP和GA-BP模型相比,实现了更高的性能.
• 实现的平均绝对误差 (MAE) 为0.30 m/h,平均绝对百分比误差 (MAPE) 为11.35%,R2为0.93.

结论:

• 拟议的数据驱动的PSO-BP模型提供了一个可靠的框架,用于准确预测ROP在良好的特征形成.
• 这种方法提高了运营效率,并支持了具有成本效益的钻井策略.
• 该模型通过启发式优化技术展示了改进的预测准确性和通用性.