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《大庆石油学院》 2008年
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基于ANN和GT的固井质量预测及施工参数优化设计研究

周少华  
【摘要】: 在石油钻井中,固井作业是关系到整个钻井作业成败的非常关键的一环,影响固井质量好坏的因素非常多。目前,固井施工方案主要是由固井专家根据自己多年积累的经验和大量计算而设计出来的,对固井质量的主要的影响因素也是根据专家的经验制定,没有科学的理论依据。并且设计的固井施工方案不能事先得到设计结果,方案中的问题也无法得到及时改正。因此,开展多因素固井质量研究,探寻钻井、固井过程以及区块的地质条件等各种因素对固井质量的影响。 本文对固井历史数据进行分析前的处理,过滤掉数据中的异常值。根据专家经验找出所有对固井质量有影响的因素中的主要因素,利用模糊综合评判和灰色关联分析对本文找到的9个主要因素进行分析,分析这些因素分别对固井质量的影响程度大小。建立固井质量预测模型之前,利用主成分分析方法对9个主要的因素进行分析,降低模型输入的维数。本文建立了三个固井质量预测模型: ①LMBP神经网络固井质量预测模型; ②灰色系统GM(1,N)固井质量预测模型;; ③灰色神经网络预测模型。 基于固井质量预测模型本文对固井施工参数优化设计进行了研究,在固井施工之前,我们应用固井质量预测模型能够得到固井质量的预测值,根据预测值我们可以通过调整可控参数,使得固井质量达到最优。
【学位授予单位】:大庆石油学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TE256

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【参考文献】
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7 通讯员 邓俊青;复杂地带固井优质率提高三成[N];大庆日报;2011年
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