[发明专利]建立神经网络模型、确定扭摆钻柱参数和定向钻井的方法

权利要求书

1.一种建立滑动定向钻井神经网络模型的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集已钻采油气井的作业数据并建立数据库，其中，所述作业数据包括地质参数和历史定向作业数据；

基于数据库建立初始神经网络模型；

对初始神经网络模型进行训练；

测试训练后神经网络模型的准确率，若准确率在预定值以上，则训练后神经网络模型为滑动定向钻井神经网络模型，若准确率小于预定值，则继续训练神经网络模型直至准确率达到预定值以上；

其中，所述历史定向作业数据包括历史扭摆钻柱控制参数、历史录井数据和历史随钻测量数据，所述历史定向作业数据还包括人工经验数据，人工经验数据包括钻具组合、钻井液性能参数和井眼轨迹中的至少一种；

所述数据库包括比例为5～8：1～3：1～2的训练集、验证集和测试集。

2.根据权利要求1所述的建立滑动定向钻井神经网络模型的方法，其特征在于，在建立数据库之后、建立初始神经网络模型之前，所述方法还包括步骤：

对数据库中的数据进行筛选以去除重复、错误和无效的数据。

3.根据权利要求1所述的建立滑动定向钻井神经网络模型的方法，其特征在于，在建立数据库之后、建立初始神经网络模型之前，所述方法还包括步骤：提取历史定向作业数据特征。

4.根据权利要求1所述的建立滑动定向钻井神经网络模型的方法，其特征在于，所述初始神经网络模型的类型包括人工神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的建立滑动定向钻井神经网络模型的方法，其特征在于，所述测试包括模拟测试。

6.一种滑动定向钻井过程中扭摆钻柱控制参数的确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集已钻采油气井的作业数据并建立数据库，其中，所述作业数据包括地质参数、历史扭摆钻柱控制参数、历史录井数据和历史随钻测量数据，或者所述作业数据包括地质参数、历史扭摆钻柱控制参数、历史录井数据、历史随钻测量数据和人工经验数据；

基于数据库建立初始神经网络模型；

对初始神经网络模型进行训练；

测试训练后神经网络模型的准确率，若准确率在预定值以上，则训练后神经网络模型为选定的神经网络模型，若准确率小于预定值，则继续训练神经网络模型直至准确率达到预定值以上；

在所述作业数据不包括人工经验数据的情况下，向选定的神经网络模型中代入现场滑动定向钻井过程中获取的地质参数、录井数据和随钻测量数据，得到扭摆钻柱控制参数；在所述作业数据包括人工经验数据的情况下，向选定的神经网络模型中代入现场滑动定向钻井过程中获取的地质参数、路径数据、随钻测量数据和人工经验数据，得到扭摆钻柱控制参数；

其中，所述人工经验数据包括钻具组合、钻井液性能参数和井眼轨迹中的至少一种；

所述数据库包括比例为5～8：1～3：1～2的训练集、验证集和测试集。

7.一种滑动定向钻井的方法，其特征在于，所述方法包括：在滑动定向钻井的过程中，采用如权利要求6所述的方法确定扭摆钻柱控制参数扭摆钻柱，改变或维持井下动力钻具工具面方向，控制井眼轨迹向目标方向延伸。