基于神经网络的深层机械钻速预测方法

• 作者: 刘小刚 林海 王文 窦蓬 陶林
• 来源期刊: 石油钻采工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 机械钻速 神经网络 深层钻井 渤海油田
• 年，卷（期）: 2018,（z1）
• 所属期刊栏目: 钻井完井
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TE142
• 字数: 2508字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13639/j.odpt.2018.S0.034

摘要

随着渤海油田开发步伐向中深层迈进,需要对深层机械钻速进行准确预测.首先对影响深层机械钻速的各项因素进行分析并建立了渤中区域深层机械钻速预测神经网络模型,然后结合BZ19-6-X探井实例对钻速预测模型进行了验证,实践证明神经网络预测的结果和实际机械钻速吻合较好,最后结合提出的模型对深层提速工具进行了优选.研究成果对于渤中区域开发工期成本估算和钻井提速增效有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小刚		22	72	5.0	7.0
2	陶林		6	26	2.0	5.0
3	林海		14	39	4.0	5.0
4	窦蓬		4	2	1.0	1.0
5	王文		5	0	0.0	0.0