基于PCA-BP的钻头优选方法与应用

• 作者: 冯小琴 周伟勤 周启成 赵廷峰 赵春艳
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 页岩气 岩石抗钻参数 主成分分析 神经网络 钻头选型
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 钻采工艺
• 页码范围: 243-247
• 页数: 5页
• 分类号: TE21
• 字数: 4102字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6056/dkyqt201602025

摘要

涪陵页岩气勘探开发过程中,由于岩石可钻性差、硬度高等导致的机械钻速低问题越发突出.针对这一问题,文中建立了基于主成分分析与神经网络优选钻头类型的方法.首先,根据测井解释与地统计学原理,获得岩石抗钻参数纵向与横向的分布规律;然后,对现场钻头使用情况进行统计,确定钻头使用状况的表征参数,并根据主成分分析法的降阶原理对多维表征参数进行处理,获得综合表征参数;最后,利用BP神经网络建立岩石抗钻参数、地层层位和钻头类型与综合表征参数之间的映射关系,从而实现钻头类型优选.以焦石坝地区的现场资料进行实例分析,结果表明,该方法实用性强,能够满足工程实际需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周启成	长江大学石油工程学院	6	4	1.0	2.0
3	赵春艳		8	18	3.0	3.0
4	赵廷峰		7	24	3.0	4.0
7	冯小琴		2	3	1.0	1.0
8	周伟勤		2	4	1.0	2.0