發(fā)布時(shí)間：2020-04-30 12:08

【摘要】：隨著鉆井技術(shù)的飛速發(fā)展,油氣開采環(huán)境日趨復(fù)雜,工程設(shè)備及測試儀表技術(shù)不斷提高,與鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化相關(guān)的基礎(chǔ)學(xué)科和理論也有了長足的發(fā)展,現(xiàn)有的單目標(biāo)多參量鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化方法已經(jīng)很難滿足鉆井工程的需求,因此,迫切需要引入新技術(shù)、新理論。在鉆機(jī)鉆進(jìn)過程中,根據(jù)非均質(zhì)地層巖性的識別實(shí)現(xiàn)多參量、多目標(biāo)、交互式、動(dòng)態(tài)鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化是優(yōu)化鉆井技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。應(yīng)用多目標(biāo)優(yōu)化策略來指導(dǎo)實(shí)際鉆機(jī)鉆進(jìn)過程控制參數(shù)的給定,是適應(yīng)快速發(fā)展的智能自動(dòng)送鉆技術(shù)的迫切需求。本文研究內(nèi)容主要包括以下幾點(diǎn):首先,在鉆井過程中,為了使鉆進(jìn)過程達(dá)到最優(yōu)的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo),需要選擇合理的鉆進(jìn)參數(shù)。本文針對已有單目標(biāo)鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化的局限性和不足,詳細(xì)分析了鉆進(jìn)過程中各個(gè)鉆進(jìn)參數(shù)與鉆速以及鉆頭磨損之間的關(guān)系,以鉆壓和轉(zhuǎn)速作為決策變量,在一定的約束條件下,建立了以機(jī)械鉆速最大、鉆頭壽命最長以及鉆頭比能最小為目標(biāo)的優(yōu)化模型。其次,對解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的傳統(tǒng)方法和智能算法進(jìn)行對比,明確了智能算法的主導(dǎo)地位,列舉了幾種智能優(yōu)化算法,指出各自的優(yōu)缺點(diǎn),并闡明了蟻群算法未在鉆進(jìn)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域成功應(yīng)用,所以本文采用蟻群算法來進(jìn)行研究。同時(shí),還分析了基本蟻群算法的不足并進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。因此,本文就利用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行鉆進(jìn)參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化研究。最后,在一個(gè)具體的鉆井實(shí)例中進(jìn)行Matlab仿真實(shí)驗(yàn)。在仿真之前,對涉及到的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置。仿真結(jié)果表明,該算法可以獲得分布均勻的最優(yōu)解集。通過具體的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步證明了本文所用模型和算法的合理性和有效性。同時(shí),也將本文改進(jìn)算法的優(yōu)化結(jié)果與遺傳算法進(jìn)行橫向?qū)Ρ?數(shù)據(jù)表明,本文改進(jìn)蟻群算法具有更快的收斂速度,這為工程實(shí)際優(yōu)化方案的選擇提供了有效依據(jù)。
【圖文】：

圖 4-4 循環(huán)次數(shù)對優(yōu)化結(jié)果的影響隨著機(jī)械鉆速的逐漸增大，鉆頭壽命逐漸減小，鉆頭比能逐漸增大，這與實(shí)際相符合，當(dāng)機(jī)械鉆速越大時(shí)，鉆頭被磨損的越嚴(yán)重，導(dǎo)致鉆頭壽命縮短，同時(shí)碎巖石所做的功就越大，也就是鉆頭比能越大。當(dāng)循環(huán)次數(shù) GEN=150 時(shí)，，機(jī)鉆頭壽命和鉆頭比能之間的變化關(guān)系如圖 4-5 所示。
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TE24;TP18

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本文編號：2645749