自适应共振神经网络优化钻头类型:20%提升深井钻速

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本文主要探讨了应用自适应共振神经网络法在钻头类型优选中的实践与效果。2001年由阎铁毕雪亮等人发表于《大庆石油学院学报》的文章中,作者提出了一种创新的综合选型方法,利用人工神经网络技术中的自适应共振理论。这种方法将定性与定量的优选因素作为输入层神经元,通过集体并行处理的方式,克服了传统钻头优选方法中单一角度评估的局限性。 传统的钻头优选方法可能存在对某些因素评估不全面或者难以量化的问题,而自适应共振神经网络能够处理这些模糊因素,通过在线学习机制,网络可以根据输入的数据自动调整权重,随着使用数据的增多,网络的预测精度会逐渐提升。这种网络结构包括输入层(包含定性和定量因素)、输出层(提供优选结果)以及控制部分(用于判断结果准确性),通过前向连接权和优选数据的输入进行计算。 文章的重点在于实际应用,作者将优选的钻头在大庆的林深2井和肇深8井进行了现场试验。结果显示,采用此方法后,这两口井的三开平均机械钻速提高了20.6%,三开行程钻速提升了21.2%,单只钻头的进尺更是显著增加了98.1%。这表明,这种方法显著提高了深井钻井的速度和效率,证明了其可行性。 因此,本研究不仅提供了新的工具和技术,以解决钻头优选中的复杂问题,而且通过实际的现场验证,展示了其在提高钻井效率方面的实用价值。自适应共振神经网络的引入,对于优化钻头选择策略,提升石油开采效率具有重要的科学和工业意义。