[发明专利]在钻井现场作业中优化工程参数的方法、装置及机器设备有效
申请号: | 201910105090.3 | 申请日: | 2019-02-01 |
公开(公告)号: | CN109902360B | 公开(公告)日: | 2022-12-09 |
发明(设计)人: | 龙威;昝成;程浩然;孟惠婷;李炜;王琪 | 申请(专利权)人: | 清能艾科(深圳)能源技术有限公司;深圳清华大学研究院 |
主分类号: | G06F30/25 | 分类号: | G06F30/25 |
代理公司: | 深圳市联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人: | 刘抗美 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 钻井 现场 作业 优化 工程 参数 方法 装置 机器设备 | ||
1.一种在钻井现场作业中优化工程参数的方法,其特征在于,包括:
获取新井作业的地质数据、工具数据、泥浆数据以及为进行新井的作业而设定的工程数据范围;
在根据所述工程数据范围所构建得到的寻优空间中,为预设数量的粒子随机初始化位置,所述寻优空间中的每一点对应为所述工程数据范围内的一工程数据取值;
根据每一粒子在所述寻优空间中的位置,将所述地质数据、工具数据、泥浆数据以及所对应的工程数据取值作为所构建大数据模型的输入,预测得到所述粒子所在位置所对应的破岩效率;
根据所预测得到的破岩效率,调整所对应粒子在所述寻优空间中的寻优方向,以确定最优破岩效率所在的位置;
根据所确定的位置获得最优破岩效率所对应的工程数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每一粒子在所述寻优空间中的位置,以所述地质数据、工具数据、泥浆数据以及所对应的工程数据取值作为所构建大数据模型的输入参数,预测得到所述粒子所在位置所对应的破岩效率之前,所述方法还包括:
获取在钻井作业中所采集的若干钻井作业数据以及所述钻井作业数据所对应实际破岩效率,所述钻井作业数据包括所进行钻井作业过程中的地质数据、工具数据、泥浆数据以及工程数据;
对所述钻井作业数据以及所对应实际破岩效率进行预处理;
通过预处理后的所述钻井作业数据,以所对应实际破岩效率为目标进行迭代训练,构建得到所述大数据模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述钻井作业数据以及所对应实际破岩效率进行预处理,包括:
对每一所述钻井作业数据中的地质数据、工具数据、泥浆数据和工程数据进行归一化处理;
根据归一化处理之后的每一所述钻井作业数据以及所对应实际破岩效率,计算得到两不同类型参数的相关系数;
根据所计算得到的相关系数除去所述钻井作业数据中与破岩效率相关性低的数据,和处理所述钻井作业数据中相关性高的两两数据,获得用于构建所述大数据模型的钻井作业数据。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过预处理后的所述钻井作业数据,以所对应实际破岩效率为目标进行迭代训练,构建得到所述大数据模型,包括:
根据预处理后的所述钻井作业数据在预构建模型中进行破岩效率预测,得到所对应的预测破岩效率;
根据所预测得到的所述预测破岩效率和所对应实际破岩效率调整所述预构建模型的权重参数,以使所对应预测破岩效率与所对应实际破岩效率的距离最小;
将调整权重参数之后的所述预构建模型作为所述大数据模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在根据所述工程数据范围所构建得到的寻优空间中,为预设数量的粒子随机初始化位置,所述寻优空间中的每一点对应为所述工程数据范围内的一工程数据取值之前,所述方法还包括:
根据所配置GPU的数量为所述预设数量的粒子分配对应的GPU,通过所配置的GPU并行进行各粒子破岩效率的预测和/或寻优方向的调整。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在根据所述工程数据范围所构建得到的寻优空间中,为预设数量的粒子随机初始化位置,所述寻优空间中的每一点对应为所述工程数据范围内的一工程数据取值,包括:
根据所述工程数据范围中顶压的范围、排量的范围和顶驱转速的范围构建得到所述寻优空间,所述寻优空间中每一点的坐标指示了所对应的顶压、排量和顶驱转速;
将预设数量的粒子随机布置于所述寻优空间中,获得每一粒子初始化所确定的位置。
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