机理约束下钻井机械钻速智能预测泛化方法OA北大核心CSTPCDEI
钻井机械钻速的准确预测可辅助油气井钻井前科学配置资源,对制订更加合理的钻井作业方案以及钻井提效、降本增效具有重要现实意义。智能化预测钻井机械钻速已成为行业研究热点,为解决常规智能模型在不同井间迁移能力较差的问题,在对综合录井数据进行降噪、补全等预处理的基础上,利用钻井专业知识构造约束条件,引入了域对抗神经网络(DANN),建立了机械钻速模型在不同井间的迁移机制,结合滑动窗口、增量更新与实时录井数据,形成了机械钻速模型随井下工况的实时更新方法。研究…查看全部>>
祝兆鹏;朱林;宋先知;李永钊;张仕民;柯迪丽娅·帕力哈提;张诚恺;王超尘
中国石油大学(北京),102249 中国石油大学(北京)高端油气装备智能设计与制造研究中心中国石油大学(北京),102249中国石油大学(北京),102249中国石油长城钻探工程公司工程技术研究院,102249中国石油大学(北京),102249 中国石油大学(北京)高端油气装备智能设计与制造研究中心中国石油新疆油田公司工程技术研究院中国石油大学(北京),102249中国石油大学(北京),102249
石油、天然气工程
机械钻速机理约束域对抗神经网络迁移学习增量更新模型泛化
《天然气工业》 2024 (9)
P.179-189,11
国家重点研发计划项目“复杂油气智能钻井理论与方法”(编号:2019YFA0708300)国家自然科学基金委员会杰出青年科学基金项目“油气井流体力学与工程”(编号:52125401)中国石油科技创新基金项目“油气钻井破岩智能监测与优化调控技术”(编号:2022DQ02-0308)。