基于分型理论和神经网络的页岩气可钻性研究

基于分型理论和神经网络的页岩气可钻性研究

论文摘要

随着页岩气的大力开发,页岩气钻井过程中的机械钻速低、钻井周期长以及钻头磨损严重等问题日益突出,因此,预测地层岩石可钻性和建立地层岩石可钻性剖面有着十分重要的意义。文章结合分形理论对分形维数进行推导与分析,确定出上返岩屑的分形维数与岩屑质量和岩屑尺寸之间的联系。并以岩屑分形维数和测井数据作为输入参数,可钻性极值作为输出参数,利用BP神经网络建立涪陵页岩气区块输入参数与输出参数之间的映射关系。最后,进行了实例验证,结果与现场实际吻合,表明该方法具有现场实用性,对实际生产开发有一定指导意义。

论文目录

  • 一、上返岩屑分形维数计算
  • 二、可钻性极值预测方法建立
  • 三、实例分析
  • 四、结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周启成,赵廷峰,周伟勤,赵春艳,刘易思

    关键词: 页岩气岩屑,岩石可钻性,分形维数,神经网络

    来源: 钻采工艺 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 石油天然气工业

    单位: 中石化中原石油工程公司,中国石油新疆油田分公司,陕西延长石油西安研究院,川庆钻探工程有限公司安全环保质量监督检测研究院工程监督中心

    基金: 中石化石油工程技术服务有限公司“涪陵页岩气井高效钻头优选与研制”(编号:10351514-14ZC0607-0001)

    分类号: TE21

    页码: 1-3+125

    总页数: 4

    文件大小: 426K

    下载量: 149

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