基于GA-BPNN混合智能模型的钻速预测

来源：电子测量技术杂志2024年第15期北京时间：

作者：邱腾煌，钱玉宝，季威

单位：1.长江大学机械工程学院 荆州 434023; 2.油气钻采工程湖北省重点实验室(长江大学) 荆州 434023; 3.中海油田服务股份有限公司 三河 065201

摘要：石油勘探和开发领域中，准确预测机械钻速对于提高钻井效率和降低工程风险至关重要。准确的机械钻速预测为制定钻井方案、评估钻井风险提供重要依据，但对于复杂的非线性的钻井系统，传统的钻速方程和机器学习方法无法全面考虑影响机械钻速的因素。本文基于一种遗传算法优化的反向传播神经网络的机械钻速预测模型，以中国南海某油田历史钻井数据为基础，通过SG平滑处理，归一化处理和Pearson、Spearman 和 Kendall 相关系数综合分析进行特征参数选择的数据预处理，与BP、RBF、MEA-BP神经网络模型以及ELM、RF、SVM、KNN等传统机器学习方法进行比较验证。实验结果表明，GA-BP的R2为0.967，预测值与实测值具有良好的一致性，比标准BP神经网络预测R2精确提高了17.64%，也较其他模型具有更准确的预测结果。这种混合智能预测模型能够准确预警和预防钻井事故，为指导油田钻井施工参数提供有效数据，从而提高钻井施工的经济效益。

关键词：SG平滑处理;机械钻速;相关系数;反向传播神经网络;遗传算法;机器学习

基金资助：湖北省油气钻采工程重点实验室项目(YQZC202409)、长江大学研究生院项目(YJY202336)资助