基于影响因素的动态相关性,进行透率预测的自适应模型
Yonggang Deng1, Xiaojing Zhou1, Zixuan Feng1
1Research Institute of Safety, Environmental Protection and Quality Supervision and Inspection, Chuanqing Drilling Engineering Co., Ltd., Guanghan, China.
本研究引入了一个适应性透率 (ROP) 预测模型,该模型考虑了深度变化的参数相关性. 该模型动态调整参数,大大提高了对传统静态方法的预测准确度,以提高钻井效率.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 钻井优化 钻井优化
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 准确的透率 (ROP) 预测对于钻井运营效率至关重要.
- 传统的ROP模型使用静态评估,忽视钻探期间的动态参数相关性.
- 在不同深度的参数相关性中的动态变化对于ROP预测至关重要.
研究的目的:
- 开发一个自适应的ROP预测模型,结合深度变化的参数相关性.
- 为了自动识别各种井深的参数的动态相关性.
- 根据适应性训练的相关系数排名来选择最佳的建模参数.
主要方法:
- 构建一个自适应式ROP预测模型.
- 对33个钻井参数的分析,使用来自4个钻井的4837个数据集.
- 基于实时数据流的影响性参数的动态识别和选择.
主要成果:
- 动态相关系数与不同井段的整体系数有显著的差异.
- 适应模型动态选择关键参数和自动更新,解决固定参数模型的局限性.
- 在93%的使用动态相关的预测回合中,预测准确度超过了传统方法.
结论:
- 适应式ROP预测模型展示了高适用性和价值.
- 整合动态相关性显著提高了ROP预测的准确性.
- 与静态方法相比,该模型提供了一种优化钻探参数的优化方法.
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