基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

• 作者: 张波 王庆 管志川 胜亚楠 许玉强
• 来源期刊: 中国安全生产科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: PSO粒子群算法 BP神经网络 钻井动态风险评估 风险预警
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论著
• 页码范围: 5-11
• 页数: 7页
• 分类号: TE21
• 字数: 5422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11731/j.issn.1673-193x.2017.08.001

摘要

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求.针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法.通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展.海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的.该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值.